Горный институт НИТУ МИСИС, Москва, Россия

Федянин А. С., инженер научного проекта, PhD, доцент, uz_platinum@mail.ru
Еременко В. А., директор НИЦ «Прикладная геомеханика и конвергентные горные технологии», д-р техн. наук, проф. РАН

Обоснована актуальность задачи прогнозирования геомеханических аварий на подземных рудниках. В качестве решения предложен метод унификации обработки данных на основе их преобразования во временные ряды с последующим расчетом универсального показателя риска – вероятности достижения критического значения контролируемого параметра за заданный интервал времени. Приведены математические модели прогнозирования для различных данных, методика перехода к вероятностной оценке и демонстрационные расчеты на реальных примерах.

1. Гусева И. Б., Кудряшова О. В. Исследование подходов к оценке рисков НИОКР // Наука в центральной России. 2013. № 4S. С. 94–96.
2. Зайцева Е. В., Кочнева А. А., Катунцов Е. В., Киба М. Р. Подходы к цифровой обработке изображений в горной промышленности // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2024. Т. 13. № 1(65). С. 62–67.
3. Коршунова Л. Н., Проданова Н. А. Оценка и анализ рисков. – Ростов-на-Дону : Феникс, 2007. – 96 с.
4. Носков В. А., Бадтиев Б. П., Павлович А. А. Риск-менеджмент при ведении открытых горных работ // Горный журнал. 2020. № 2. С. 51–55.
5. Федосова Р. Н., Крюкова О. Г. Управление рисками промышленного предприятия: опыт и рекомендации. – М. : Экономика, 2008. – 125 с.
6. Федянин А. С. Стратегия организации контроля и управления технико-производственными рисками горнодобывающих предприятий // Горный журнал. 2022. № 1. С. 11–15.

7. Contreras L.-F., Hormazabal E., Ledezma R., Arellano M. Geotechnical risk analysis for the closure alternatives of the Chuquicamata open pit // MGR 2019: Proceedings of the First International Conference on Mining Geomechanical Risk. – Perth : Australian Centre for Geomechanics, 2019. P. 373–388.
8. Mishra R., Uotinen L., Rinne M. A Bayesian network approach for geotechnical risk assessment in underground mines // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2021. Vol. 121. No. 6. P. 287–294.
9. Rusek J., Chomacki L., Słowik L. Bayesian predictive system for assessing the damage intensity of residential masonry buildings under the impact of continuous ground deformation // Scientific Reports. 2025. Vol. 15. DOI: 10.1038/s41598-024-82038-x
10. Lan M., Zhu J., Lo S. Hybrid Bayesian network-based landslide risk assessment method for modeling risk for industrial facilities subjected to landslides // Reliability Engineering & System Safety. 2021. Vol. 215. ID 107851.
11. Чудинов П. Ю., Галкин В. И., Пономарёва И. Н. Оценка характера насыщения продуктивных пластов на основе анализа геологических параметров // Недропользование. 2025. Т. 25. № 2. С. 86–94.
12. Магомедов М. М., Чунюк Д. Ю. Снижение геотехнического риска и реализация мер по повышению безопасности проектирования и строительства подземных сооружений // Естественные и технические науки. 2014. № 9-10(77). С. 381–383.
13. Hoej N. P. Risk and Safety Considerations at Different Project Phases // Safety, Risk, and Reliability – Trends in Engineering : International Conference. – Malta, 2001.
14. Khakzad N., Khakzad S., Khan F. Probabilistic risk assessment of major accidents: application to offshore blowouts in the Gulf of Mexico // Natural Hazards. 2014. Vol. 74. Iss. 3. P. 1759–1771.
15. Kokangül A., Polat U., Dağsuyu C. A new approximation for risk assessment using the AHP and Fine Kinney methodologies // Safety Science. 2017. Vol. 91. P. 24–32.
16. Еременко В. А., Лушников В. Н., Косырева М. А. Метод рейтинговой оценки устойчивости подземных горных выработок Rm // Горный журнал. 2025. № 1. С. 9–19.