Детальное моделирование внутрипластового строения для создания эксплуатационных цифровых двойников угольных месторождений

Актуальность работы обусловлена растущей потребностью угледобывающей отрасли в точных и универсальных способах и инструментах моделирования месторождений, обеспечивающих не только оценку геологических запасов, но и оптимизацию проектирования и планирования горных работ на базе эксплуатационных запасов. Существующие геологические (ресурсные) модели, построенные по классическому подходу под стандарты Государственной комиссии по запасам (каркасное моделирование по выделенным кондиционным параметрам пласта), не адаптированы для оперативного решения эксплуатационных задач: они статичны, содержат усредненные качественные показатели (пластовые), что приводит к генерализации эксплуатационных показателей добываемого угля, и при изменении кондиций процесс перестроения модели становится трудоемким. В данной статье авторы обосновывают целесообразность перехода к созданию гибких и динамичных эксплуатационных моделей на базе геологических моделей, созданных путем детального сеточного моделирования внутрипластового строения. Предлагаемый подход рассматривается как основа для создания полноценного цифрового двойника угольного месторождения, интегрированного в систему принятия технологических решений. Модели, содержащие угольные слои, соизмеримые интервалам геологического опробования, позволяют оперативно выполнять сборку угольных пластов под разные кондиции, создавать эксплуатационные модели с учетом потерь и разубоживания по выемочным единицам пластов, моделировать селективную выемку с пересчетом качественных показателей добытого угля.

Ключевые слова: ресурсная модель, эксплуатационная модель, детальное внутрипластовое строение, сеточное моделирование, цифровой двойник месторождения, горно-геологические информационные системы, гибкое обновление ресурсной модели, изменение кондиционных параметров, режим отработки, селективная выемка.

Как процитировать:

Таланин В. В., Бехер В. Г., Дятлова Е. В. Детальное моделирование внутрипластового строения для создания эксплуатационных цифровых двойников угольных месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2026. – № 10-1. – С. 20–31. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_101_0_20.

Благодарности:

Информация об авторах:

Таланин Владимир Вадимович¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: talanin.vv@misis.ru, ORCID ID: 0000-0001-9432-1443,
Бехер Вадим Григорьевич¹ — горный инженер, e-mail: v.bekher@yandex.ru, ORCID ID: 0000-0002-1300-9456,
Дятлова Екатерина Валерьевна¹ — аспирант, e-mail: lopushnyack.c@yandex.ru, ORCID ID: 0009-0004-6839-0022, 
¹ НИТУ МИСИС.

 

Контактное лицо:

Таланин В.В., e-mail: talanin.vv@misis.ru. 

Список литературы:

1. Марьина А. В., Долбня О. В. Исследование востребованности горно-геологических информационных систем на российском трудовом рынке // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых. — 2023. — Т. 2. — С. 169—173.

2. Сапронова Н. П., Федотов Г. С., Глатко Я. С. Особенности решения задач маркшейдерского обеспечения горных работ в среде ГГИС Micromine // Маркшейдерский вестник. — 2020. — № 2(135). — С. 31—37.

3. Смирнова А. Д., Федотов Г. С., Михайлова Т. В. Геологическое моделирование участка Тутуясской площади Кузбасса в горно-геологической информационной системе Micromine Origin & Beyond // Уголь. — 2024. — № 6(1181). — С. 119—124. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-6-119-124.

4. Маниковский П. М., Васютич Л. А., Сидорова Г. П. Методика моделирования рудных месторождений в ГГИС // Вестник Забайкальского государственного университета. — 2021. — № 27(2). — С. 6—14. DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-2-6-14.

5. Стадник Д. А., Стадник Н. М., Жилин А. Г., Кожиев З. В. Основные методические принципы автоматизированной раскройки рудного поля при проектировании в ГГИС // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. — 2021. — № 4. — С. 475—488. DOI: 10.46689/2218-5194-2021-4-1-475-488.

6. Liu Y., Zhang X., Guo W., Kang L., Gao J., Yu R., Sun Y., Pan M. Research status of and trends in 3D geological property modeling methods: A review // Applied Sciences. 2022, vol. 12, no. 11, article 5648. DOI: 10.3390/app12115648. 

7. Басаргин А. А., Писарев В. С. Особенности моделирования объектов геологической среды при разработке месторождений твердых полезных ископаемых с применением ГГИС Micromine // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2021. — Т. 1. — С. 100—110. DOI: 10.33764/2618-981X-2021-1-100-110.

8. Федотов Г. С., Беленко М. В., Деревянкин В. В., Фещенко В. Е. Годовое планирование горных работ с использованием ГГИС Micromine в условиях Стойленского ГОКа // Горный журнал. — 2021. — № 6. — С. 20—23.

9. Агафонов И. А., Малофеев Д. В. Опыт защиты блочных моделей по угольным месторождениям в ГКЗ // Уголь. — 2022. — № 3. — С. 90—94. DOI: 10.18796/0041-5790-2022-3-90-94.

10. Стадник Д. А., Стадник Н. М., Григорян К. Л., Кожиев З. В. Актуализация технологических показателей технических проектов разработки месторождений полезных ископаемых с помощью компьютерных технологий // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2023. — № 5-1. — С. 170—184. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_51_0_170.

11. Стадник Д. А., Стадник Н. М. Управление качеством полезного ископаемого с помощью цифрового календарного планирования горнодобывающего предприятия / Проблемы комплексной и экологически безопасной переработки природного и техногенного минерального сырья (Плаксинские чтения — 2021). — Владикавказ, 2021. — С. 120—122.

12. Yuan J., Liu G., Chai S. 3D geological fine modeling and dynamic updating method of fault slope in open-pit coal mine // Scientific Reports. 2024, vol. 14, no. 1, article 29906. DOI: 10.1038/s41598-024-81872-3. 

13. Наставко Е. В., Наставко А. В., Кайзер Ф. Ю., Соловицкий А. Н. О цифровой модели угольного месторождения в Кузбассе в ГГИС Micromine // Международный научно-исследовательский журнал. — 2023. — № 1(127). DOI: 10.23670/IRJ.2023.127.23.

14. Ракшин А. А. Life of Mine. Преимущества перед традиционными способами планирования горных работ // Золото и технологии. — 2023. — № 3(61). — С. 110—115.

15. Gu Xiaowei, Qing Wang, Xiaochuan Xu, Xiaoqian Ma Phase planning for open pit coal mines through nested pit generation and dynamic programming // Mathematical Problems in Engineering. 2021, vol. 2021, article 8219431. DOI: 10.1155/2021/8219431.

16. Pulungan L., Arbianto V. Coal handling quality from pits to stockpiles to market specifications // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020, vol. 830, no. 4, article 042039. DOI: 10.1088/1757-899X/830/4/042039.

17. Cui M., Hou E., Lu T., Hou P., Feng D. Study on spatial interpolation methods for high precision 3D geological modeling of coal mining faces // Applied Sciences. 2025, vol. 15, no. 6, article 2959. DOI: 10.3390/app15062959.

18. Faidatulaila R., Marwanza I., Purwiyono T. T. Variography analysis on the assessment of coal deposit quality using the ordinary kriging method // AIP Conference Proceedings. 2023, vol. 2598, article 060002. DOI: 10.1063/5.0126896.

19. Голынец О. С., Медведевских М. Ю., Эпштейн С. А., Кочеткова Е. М. Стандартные образцы состава угля и продуктов его добычи и переработки. Часть 2 // Контроль качества продукции. — 2024. — № 1. — С. 45—49.

20. Рождественская И. А., Завалько Н. А., Лукичев К. Е., Зубенко А. В., Лаффах А. М. Применение технологий больших данных для повышения устойчивости и эффективности угольной промышленности в условиях цифровой трансформации отрасли // Уголь. — 2025. — № 1(1189). — С. 82—92. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-1-82-92.