Journals →  Горный журнал →  2025 →  #8 →  Back

ФИЗИКА ГОРНЫХ ПОРОД И ПРОЦЕССОВ
ArticleName Оценка и управление геомеханическим риском на основе машинного обучения
DOI 10.17580/gzh.2025.08.06
ArticleAuthor Носков В. А., Морозов К. В., Грищенкова Е. Н., Тенисон Л. О.
ArticleAuthorData

Научный центр геомеханики и проблем горного производства Санкт-Петербургского горного университета императрицы Екатерины II, Санкт-Петербург, Россия

Носков В. А., зам. директора по науке и инновационной деятельности, канд. экон. наук, noskov_va@pers.spmi.ru
Морозов К. В., зав. лабораторией, канд. техн. наук
Грищенкова Е. Н., старший научный сотрудник, канд. техн. наук

 

Проектно-аналитическое управление ПАО «Уралкалий», Березники, Россия

Тенисон Л. О., начальник, канд. техн. наук

Abstract

Предложено авторское определение геомеханического риска. Представлена методика оценки и управления геомеханическим риском. Методика предполагает применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования критически значимых параметров (величины горизонтальных смещений), оценивающих устойчивость несущих элементов системы разработки соляных месторождений (целиков). В качестве инструмента для принятия решения и планирования мер защиты по обеспечению сохранности целиков предлагается модель – «тепловая карта», построенная на основе адаптации результатов машинного обучения и пороговых значений конвергенции.

keywords Риск-менеджмент, геомеханика, экономические эффекты, принятие решения, управление геомеханическим риском, машинное обучение, вероятность, деформация
References

1. Четыркина Н. Ю., Васильева Я. А. Генезис и соотношение понятий риска и неопределенности // Петербургский экономический журнал. 2020. № 2. С. 37–45.
2. Althaus C. E. A Disciplinary Perspective on the Epistemological Status of Risk // Risk Analysis. 2005. Vol. 25. No. 3. P. 567–588.
3. Bernstein P. L. Against the Gods: The Remarkable Story of Risk. – New York : John Wiley & Sons, 1996. – 296 p.
4. ГОСТ Р 58771–2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — М. : Стандартинформ, 2020. – 90 с.
5. Aven T. A unified framework for risk and vulnerability analysis covering both safety and security // Reliability Engineering and System Safety. 2006. Vol. 92. No. 6. P. 745–754.
6. Kaplan S., Garrick B. J. On The Quantitative Definition of Risk // Risk Analysis. 1981. Vol. 1. No. 1. P. 11–27.
7. Aven T. Practical implications of the new risk perspectives // Reliability Engineering and System Safety. 2013. Vol. 115. P. 136–145.
8. Куликова Е. Ю., Полянкин А. Г., Потокина А. М. Специфика управления геотехническими рисками при проектировании подземных сооружений // Записки Горного института. 2023. Т. 264. С. 895–905.
9. Simser B. P. Rockburst management in Canadian hard rock mines // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2019. Vol. 11. Iss. 5. P. 1036–1043.
10. Rudakov M., Gridina E., Kretschmann J. Risk-Based Thinking as a Basis for Efficient Occupational Safety Management in the Mining Industry // Sustainability. 2021. Vol. 13. Iss. 2. ID 470.
11. Сидоров Д. В., Пономаренко Т. В. Применение цифровых геомеханических двойников для прогнозирования и оценки рисков потери запасов в проектах разработки рудных месторождений // Горная промышленность. 2022. № 3. С. 112–117.
12. Киселев В. А., Гордеев В. А., Гусева Н. В. Прогноз периодичности горных ударов на рудниках АО «Апатит» // Маркшейдерский вестник. 2024. № 2. С. 17–25.
13. Господариков А. П., Ревин И. Е., Морозов К. В. Композитная модель анализа данных сейсмического мониторинга при ведении горных работ на примере Кукисвумчоррского месторождения АО «Апатит» // Записки Горного института. 2023. Т. 262. С. 571–580.
14. Шабаров А. Н., Носков В. А., Павлович А. А., Черепов А. А. Понятие геомеханического риска при ведении открытых горных работ // Горный журнал. 2022. № 9. С. 22–28.
15. Кутепов Ю. Ю., Карасев М. А. Изучение и прогноз уплотнения фосфогипса в отвалах для обоснования их вместимости // Горный журнал. 2023. № 5. С. 61–67.
16. Господариков А. П., Киркин А. П., Ковалевский В. Н. О некоторых локальных методах предупреждения горных ударов // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2021. № 2. С. 77–93.
17. Матренин П. В., Степанова А. И. Повышение интерпретируемости моделей прогнозирования электропотребления горнодобывающих предприятий с помощью аддитивного объяснения Шепли // Записки Горного института. 2025. Т. 271. С. 154–167.
18. Клебанов А. Ф., Бондаренко А. В., Жуковский Ю. Л., Клебанов Д. А. Организация удаленных центров управления горным предприятием: стратегические предпосылки и этапы реализации // Горная промышленность. 2024. № 4. С. 174–183.
19. Зубов В. П., Сокол Д. Г. Технологии интенсивной разработки калийных пластов длинными очистными забоями на больших глубинах: актуальные проблемы, направления совершенствования // Записки Горного института. 2023. Т. 264. С. 874–885.
20. Беляков Н. А., Емельянов И. А. Учет трещиноватости породного массива при определении его естественного напряженного состояния методом кольцевой разгрузки с применением многокомпонентного датчика смещений // ГИАБ. 2024. № 12-1. С. 145–164.
21. Указания по защите рудников от затопления и охране подрабатываемых объектов на Верхнекамском месторождении калийно-магниевых солей. – Пермь ; Березники, 2014. – 130 с.
22. Małachowski K. The biggest surface mining disaster in Poland and its economic results // European Journal of Service Management. 2018. Vol. 28/2. P. 247–255.
23. Батурин Е. Н., Меньшикова Е. А., Блинов С. М., Наумов Д. Ю., Белкин П. А. Проблемы освоения крупнейших калийных месторождений мира // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6.
24. Барях А. А., Евсеев А. В. Ликвидация калийных рудников и соляных шахт: обзор и анализ проблемы // ГИАБ. 2019. № 9. С. 5–29.
25. Беликов А. А., Беляков Н. А. Анализ крупных аварий при подземной разработке соляных пород // Актуальные вопросы науки и практики : сб. науч. ст. по матер. IX Междунар. науч.-практ. конф. – Уфа : НИЦ Вестник науки, 2022. С. 358–365.
26. Лаптев Б. В. Историография аварий при разработке соляных месторождений // Безопасность труда в промышленности. 2011. № 12. С. 41–46.
27. Протосеня А. Г., Алексеев А. В., Вербило П. Э. Прогноз напряженно-деформированного состояния и устойчивости лба забоя тоннеля при пересечении нарушенных зон грунтового массива // Записки Горного института. 2022. Т. 254. С. 252–260.
28. Шабаров А. Н., Куранов А. Д. Основные направления развития горнодобывающей отрасли в усложняющихся горнотехнических условиях ведения горных работ // Горный журнал. 2023. № 5. С. 5–10.
29. Протосеня А. Г., Катеров А. М. Обоснование параметров реологической модели соляного массива // ГИАБ. 2023. № 3. С. 16–28.
30. Евсеев А. В. Организация регулярного инструментального контроля несущих элементов системы разработки на рудниках ВКМКС // Горное эхо. 2020. № 4(81). С. 36–39.
31. Ломакин И. С., Цаюков А. А., Евсеев А. В. Физическое и математическое моделирование процесса деформирования и разрушения междукамер ных целиков // Вестник Пермского федерального исследовательского центра. 2021. № 1. С. 47–53.
32. Паньков И. Л., Аникин В. В., Бельтюков Н. Л., Евсеев А. В., Кузьминых В. С. и др. Изучение деформирования и разрушения соляных пород для разработки методов геомеханической оценки устойчивости грузонесущих элементов камерной системы разработки калийных месторождений // Вестник Пермского федерального исследовательского центра. 2022. № 3. С. 14–24.
33. Рыбак Я., Хайрутдинов М. М., Кузиев Д. А., Конгар-Сюрюн Ч. Б., Бабырь Н. В. Прогнозирование геомеханического состояния массива при отработке соляных месторождений с закладкой // Записки Горного института. 2022. Т. 253. С. 61–70.
34. Одинцов Е. Е., Гусев В. Н. Применение метода прогнозирования состояния массива в сложных горно-геологических условиях // Маркшейдерия и недропользование. 2024. № 3(131). С. 55–60.
35. Bruce P., Bruce A., Gedeck P. Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python. 2nd ed. – Beijing : O’Reilly Media, 2020. – 360 p.
36. Открытый курс машинного обучения. Тема 5. Композиции: бэггинг, случайный лес. 2017. URL: https://habr.com/ru/companies/ods/articles/324402/ (дата обращения: 15.05.2025).
37. Алгоритмы AdaBoost (SAMME & R2). Принцип работы и реализация с нуля на Python. 2024. URL: https://habr.com/ru/articles/800499/ (дата обращения: 15.05.2025).

Language of full-text russian
Full content Buy
Back