A A A Ц Ц Ц Ц

ШРИФТ:

Arial Times New Roman

ИНТЕРВАЛ:

х1 х1.5 х2

КЕРНИНГ:

Обычный Средний Большой

ИЗОБРАЖЕНИЯ:

Черно-белые Цветные
Для слабовидящих Обычная версия
научно-технический и производственный журнал
ISSN 2079–3332 (print)
ISSN 3034-6835 (online)
основан в 2001 году

Анализ структурной неоднородности массива горных пород карьера Юбилейного месторождения

Новости

Оригинальные статьи: 2026 г. № 2

Анализ структурной неоднородности массива горных пород карьера Юбилейного месторождения

DOI: 10.56195/20793332-2026-26-2-38-46

Читать в pdf О. С. Колесатова1, 3, М. С. Колкова2, Е. А. Горбатова2, А. А. Зубков2
  1. НЧОУ ВО «Технический университет УГМК», г. Верхняя Пышма, Российская Федерация
  2. ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет имени Г. И. Носова», г. Магнитогорск, Российская Федерация
  3. ФГБОУ ВО «Уральский государственный горный университет», г. Екатеринбург, Российская Федерация
стр. 38-46, №2/2026
Аннотация:
Представлены результаты комплексного исследования структурной неоднородности массива горных пород и кинематической устойчивости бортов карьера Юбилейного месторождения. Целью работы являлся количественный анализ пространственных характеристик трещин для оценки рисков нарушения устойчивости массива горных пород и прогноза проявления деформаций уступов. Исследование выполнено с применением современной дистанционной технологии: на участках северо-западного борта проведена фотограмметрическая съемка экшн-камерой GoPro Hero 11 Black. Обработка данных в программном комплексе Agisoft Metashape позволила построить детальные 3D-модели уступов с высоким разрешением (GSD 2,6–5,2 мм/пикс) и погрешностью не более 0,036 м. Статистический анализ измеренных элементов залегания трещин позволил выявить на участках три значимые системы трещин. Их наличие подтверждается высокими значениями параметра концентрации Фишера (κф от 39,8 до 271,1). Рассчитанные коэффициенты Вудкока позволили выделить два типа структурной неоднородности: упорядоченный «идеальный» блочный массив в окварцованных породах участка 1 (K = 4,026, C = 2,718) и слабо упорядоченный, разупрочненный массив в зонах глинистого изменения участка 2 (K = 1,442; C = 2,121). Установлена связь между типом неоднородности и механизмом потенциального разрушения. Для блочного массива характерен высокий риск проявления сдвиговых обрушений (вероятность плоскостного сдвига до 68,5 %, клинового – 38 %), а для разупрочненного преобладает риск опрокидывания (вероятность до 25 %). Полученные результаты подтверждают, что количественная оценка структурной неоднородности массива горных пород является важным фактором для прогнозирования деформаций уступов и обосновывает необходимость применения дифференцированного подхода к управлению устойчивостью бортов карьера. Для блочных массивов (при высоких значениях K, C) требуются меры против сдвига по плоскостям, для разупрочненных зон (при низких значениях K) – контроль опрокидывания и обводнения. Разработанный подход применим для прогноза устойчивости и повышения безопасности на данном и аналогичных месторождениях.
Ключевые слова:
структурная неоднородность массива, трещиноватость, фотограмметрия, 3D-моделирование, параметр Фишера, коэффициенты Вудкока, кинематический анализ, устойчивость борта карьера, геомеханический риск
Для цитирования:
Колесатова О.С., Колкова М.С., Горбатова Е.А. Зубков А.А. Анализ структурной неоднородности массива горных пород карьера Юбилейного месторождения. Маркшейдерия и недропользование. 2026; 26 (2): 38-46. https://doi. org/10.56195/20793332-2026-26-2-38-46.
Информация об авторах:
  1. Оксана Сергеевна Колесатова – доцент кафедры разработки месторождений полезных ископаемых, Технический университет УГМК, г. Верхняя Пышма, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-00029307-9779; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
  2. Мария Сергеевна Колкова – кандидат геолого-минералогических наук, доцент кафедры геологии, маркшейдерского дела и обогащения полезных ископаемых, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, г. Магнитогорск, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0001-5667-1629
  3. Елена Александровна Горбатова – доктор геолого-минералогических наук, доцент, профессор кафедры маркшейдерского дела и обогащения полезных ископаемых, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, Магнитогорск, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-4251-2381
  4. Антон Анатольевич Зубков – доктор технических наук, профессор кафедры разработки месторождений полезных ископаемых, Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, Магнитогорск, Российская Федерация
Список литературы:
  1. 1. Методические указания по изучению массива горных пород для обеспечения устойчивости бортов и уступов карьеров, разрезов и отко- сов отвалов. Москва, 2022: 102. Methodological guidelines for studying rock mass to ensure the stability of open-pit walls, benches and dump slopes. Moscow, 2022: 102. (In Russ.).
  2. 2. Рац М.В., Чернышев С.Н. Трещиноватость и свойства трещиноватых горных пород. Москва, 1970: 160. Rats M.V., Chernyshev S.N. Fracturing and properties of fractured rocks. Moscow, 1970: 160. (In Russ.).
  3. 3. Латышев О.Г., Прищепа Д.В., Франц В.В. Статистическое моделирование природных трещин. Известия вузов. Горный журнал. 2016; 5: 38-45. Latyshev O.G., Prishchepa D.V., Frants V.V. Statistical modeling of natural fractures. Universities News. Mining Journal. 2016; (5): 38-45. (In Russ.).
  4. 4. Протодьяконов М.М. Методы оценки трещиноватости и прочности горных пород в массиве. Москва, 1964: 32. Protodyakonov M.M. Methods for assessing fracturing and strength of rocks in the massif. Moscow, 1964; 32. (In Russ.).
  5. 5. Серебряков Е.В., Гладков А.С., Гапфаров Т.Д. Обзор современных методов сбора данных для оценки структурной нарушенности горного массива. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2023; 9: 160-177. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2023_9_0_160. Serebryakov E.V., Gladkov A.S., Gaptarov T.D. Review of modern data collection methods for assessing structural disturbance of rock mass. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2023; (9): 160-177. (In Russ.). https://doi.org/10.25018/0236_1493_2023_9_0_160.
  6. 6. Ливинский И.С., Митрофанов А.Ф., Макаров А.Б. Комплексное геомеханическое моделирование: структура, геология, разумная доста- точность. Горный журнал. 2017; 8: 51-55. Livinsky I.S., Mitrofanov A.F., Makarov A.B. Integrated geomechanical modeling: structure, geology, reasonable sufficiency Mining Journal. 2017; (8): 51-55. (In Russ.).
  7. 7. Herrero M.J. Pérez-Fortesb A.P., Escavy J.I., et al. 3D model generated from UAV photogrammetry and semi-automated rock mass characterization. Computers & Geosciences. 2022; 163: 1-9. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2022.105121.
  8. 8. Колесатова О.С., Романько Е.А., Григорьева Н.Ю. и др. Оценка устойчивости бортов карьера с учетом структурных особенностей при- бортового массива пород (на примере Камаганского колчеданного месторождения). Современные технологии и развитие политехниче- ского образования: научное электронное издание. Владивосток, 2016: 215-219. Kolesatova O.S., Romanko E.A., Grigorieva N.Yu., et al. Assessment of open-pit wall stability considering structural features of the near-wall rock mass (on the example of the Kamagan copper-pyrite deposit). Modern Technologies and Development of Polytechnic Education: Scientific Electronic Publication. Vladivostok, 2016: 215-219. (In Russ.).
  9. 9. Редькин Г.М. Показатели структурной раздробленности массивов горных пород. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2009; 12: 219-225. Redkin G.M. Indicators of structural fragmentation of rock masses. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2009; (12): 219-225. (In Russ.).
  10. 10. Сергунин М.П., Еременко В.А. Обработка структурных геологических моделей алгоритмами искусственного интеллекта. Горный инфор- мационно-аналитический бюллетень. 2023; 9: 2-13. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2023_9_0_2. Sergunin M.P., Eremenko V.A. Processing of structural geological models by artificial intelligence algorithms. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2023; (9): 2-13. (In Russ.). https://doi.org/10.25018/0236_1493_2023_9_0_2.
  11. 11. Дэвис Д.С. Статистический анализ данных в геологии. Москва, 1990: 319. Davis D.S. Statistical analysis of data in geology. Moscow, 1990: 319. (In Russ.).
  12. 12. Caumon G., Gray G., Antoine C., еt al. Three-dimensional implicit stratigraphic model building from remote sensing data on tetrahedral meshes: Theory and application to a regional model of La Popa Basin, NE Mexico. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2013; 3 (51):1613-1621. https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2207727.
  13. 13. Battulwar R., Zare-Naghadehi M., Emami E., et al. A state-of-the-art review of automated extraction of rock mass discontinuity characteristics using three-dimensional surface models. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2021; 13 (4): 920-936. https://doi.org/10.1016/j. jrmge.2021.01.008.
  14. 14. Аллабердин А.Б., Валеев А.С., Зубков А.А. Анализ горно-геологических условий залегания медноколчеданных месторождений. Успехи современного естествознания. 2021; 4: 44-51. Allaberdin A.B., Valeev A.S., Zubkov A.A. Analysis of mining-geological conditions of copper-pyrite deposits. Advances in Current Natural Sciences. 2021; (4): 44-51. (In Russ.).
  15. 15. Борзенко Г.Б., Николаев А.Ю. Современные методы оптимизации DFN моделей при комплексировании геолого-геофизических данных. Экспозиция Нефть Газ. 2025; 1: 36-43. https://doi.org/10.24412/2076-6785-2025-1-36-43. Borzenko G.B., Nikolaev A.Yu. Modern methods of DFN models optimization when integrating geological and geophysical data. Exposition Oil & Gas. 2025; (1): 36-43. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2076-6785-2025-1-36-43.
  16. 16. Li A., Li Y., Wu F., et al. Simulation method and application of three-dimensional DFN for rock mass based on Monte-Carlo technique. Applied Sciences. 2022; 12 (22): 1-12. https://doi.org/10.3390/app122211385.
  17. 17. Herrero M.J., Pérez-Fortesb A.P., Escavy J.I., et al. 3D model generated from UAV photogrammetry and semi-automated rock mass characterization. Computers & Geosciences. 2022; 163: 1-9. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2022.105121.
  18. 18. Колесатова О.С. Особенности структурного строения горного массива месторождения Камаган. Рациональное природопользование: cборник научных трудов. Магнитогорск, 2014: 20-24. Kolesatova O.S. Features of the structural structure of the rock mass at the Kamagan deposit. Rational Nature Management: Collection of Scientific Papers. Magnitogorsk, 2014: 20-24. (In Russ.).
  19. 19. Корчак С.А., Абатурова И.В., Савинцев И.А. и др. Оценка состояния массива горных пород для выделения потенциально опасных участков проектируемого карьера. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022; 9: 87-98. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_9_0_87. Korchak S.A., Abaturova I.V., Savintsev I.A., Storozhenko L.A. Assessment of rock mass condition for identification of potentially hazardous areas in a designed open-pit mine. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2022; (9): 87-98. (In Russ.). https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_9_0_87.
  20. 20. Колесатова О.С., Горбатова Е.А. Оценка возможности проявления деформаций с позиции нарушенности массива (на примере место- рождения Камаган). Известия Уральского государственного горного университета. 2020; 4 (60): 173-182. https://doi.org/ 10.21440/2307-2091-2020-4-173-182. Kolesatova O.S., Gorbatova E.A. Assessment of the possibility of deformations from the perspective of massif disturbance (on the example of the Kamagan deposit). News of the Ural State Mining University. 2020; 4 (60): 173-182. (In Russ.) https://doi.org/10.21440/2307-2091-2020-4-173-182.
  21. 21. Игнатенко И.М., Яницкий Е.Б., Дунаев В.А. и др. Трещиноватость породного массива в карьере рудника «Железный» АО «Ковдорский ГОК». Горный журнал. 2019; 10: 11-15. https://doi.org/10.17580/gzh.2019.10.01. Ignatenko I.M., Yanitsky E.B., Dunaev V.A., et al. Fracturing of the rock mass in the open pit of the Zhelezny mine of JSC Kovdorsky GOK. Mining Journal. 2019; (10): 11-15. (In Russ.). https://doi.org/10.17580/gzh.2019.10.01.

 

Управление топливными ресурсами

Новые материалы