Методика интерпретации и калибровки данных телеметрии по процессу шарошечного бурения взрывных скважин

Телеметрические системы бурения взрывных скважин представляют собой передовой инструментарий для оперативного мониторинга горного массива и оптимизации буровзрывных работ в горной промышленности. Они обеспечивают получение детальной геолого-технологической информации в оперативном режиме с повышенной экономической эффективностью относительно традиционных методов исследования. Однако существующие методики интерпретации данных сталкиваются с существенными ограничениями из-за изменчивости геологии и различий в оборудовании, что затрудняет их универсальное применение. Для достижения максимальной эффективности требуется индивидуальная калибровка указанных телеметрических систем под конкретные геолого-технические условия месторождения, как показывает опыт их эксплуатации на угольных разрезах Кузбасса. В статье предложен подход к детализации геологической информации, основанный на сопоставлении данных бурения (преимущественно расчетной энергоемкости) по контурным скважинам с наблюдаемым фактическим геологическим строением уступа после его зачистки. Для картирования геологии откоса уступа применяется фото/видеофиксация или фотограмметрия с помощью БЛА, результаты которых сопоставляются с данными телеметрии. При использовании разных моделей буровых станков возникает проблема несовпадения измеряемых параметров из-за конструктивных особенностей. Для решения этой проблемы предложены подходы калибровки данных телеметрии бурения относительно эталонного станка. Применение калибровочных коэффициентов обеспечивает единую систему отсчета данных, что повышает достоверность геологической интерпретации и качество построения блочных моделей.

Ишейский В. А., Маринин М. А., Петерс К. И. Методика интерпретации и калибровки данных телеметрии по процессу шарошечного бурения взрывных скважин // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2025. — № 11-1. — С. 5—22. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_111_0_5.

Ишейский Валентин Александрович¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: Isheyskiy_ VA@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0003-1007-6562;
Маринин Михаил Анатольевич¹ — канд. техн. наук, доцент, зав. каф. взрывного дела, e-mail: marinin_ma@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0002-5575-9343;
Петерс Константин Иванович² — заместитель директора по перспективному развитию технологий БВР, e-mail: k.peters@vgroup.one;
¹ Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II;
² ООО «ВЗРЫВ ГРУПП».

Ишейский В. А., e-mail: Isheyskiy_VA@pers.spmi.ru.

1. Isheyskiy V., Sanchidrián J. A. Prospects of Applying MWD Technology for Quality Management of Drilling and Blasting Operations at Mining Enterprises // Minerals. 2020, vol. 10, 925. https://doi.org/10.3390/min10100925.
2. Александров В. Г. Экспериментальная проверка адекватности фракционно-энергетического подхода к расчету параметров буровзрывных работ по телеметрическим данным // Известия вузов. Горный журнал. — 2024. — № 4. — С. 97–112. DOI: 10.21440/0536-1028-2024-4-97−112. 
3. Navarro J., Sanchidrian J. A.,Segarra P., Castedo R., Costamagna E., Lopez L. M. Detection of potential overbreak zones in tunnel blasting from MWD data // Tunnelling and Underground Space Technology. 2018, vol. 82, pp. 504–516.
4. Navarro J., Sanchidrian J. A., Segarra P., Castedo R., Paredes C., Lopez L. M. On the mutual relations of drill monitoring variables and the drill control system in tunneling operations // Tunnelling and Underground Space Technology. 2018, vol. 72, pp. 294–304. 
5. Khorzoughi M. B., Hall R., Apel D. Rock fracture density characterization using measurement while drilling (MWD) techniques // International Journal of Mining Science and Technology. 2018, vol. 28(6), pp. 859–864.
6. Akyildiz O., Basarir H., Ellefmo S. L. The development of a lithol-ogy prediction model using measurement while drilling data ina quartzite quarry // Int J Min Reclam Environ. 2024. https://doi.org/10.1080/17480930.2024.2362577. 
7. Opanasenko P. I., Isaichenkov A. B. The Blast maker software/hardware complex use in drilling and-blasting designing in Tugnuisky open pit mine // MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2013, no. S2, pp. 38–57.
8. Тангаев И. А. Буримость и взрываемость горных пород. — М.: Недра, 1978. — 184 с. 
9. 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. — С. 160–177. DOI: 10. 25018/0236_1493_2023_9_0_160.
10. Teale R. The concept of specific energy in rock drilling // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. Elsevier. 1965, p. 245. DOI: 10.1016/0148−9062(65)90022−7.
11. Goldstein D. M., Aldrich C., O’Connor L. A review of orebody knowledge enhancement using machine learning on open-pit mine measure-while-drilling data // Mach Learn Knowl Extr. 2024, vol. 6(2), pp. 1343–1360. https://doi.org/10.3390/make6020063. 
12. Akyildiz O., Basarir H., Vezhapparambu V. S., Ellefmo S. MWD data-based marble quality class prediction models using ML algo rithms // Math Geosci. 2023, vol. 55(8), pp. 1059–1074. https://doi.org/10.1007/ s11004-023-10061-1. 
13. Silversides K. L., Melkumyan A. Machine learning for classifica tion of stratified geology from MWD data // Ore Geol Revi. 2022, vol. 142. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2022.104737. 
14. Komadja G. C., Westman E., Rana, A. et al. Predicting rock mass strength from drilling data using synergistic unsupervised and supervised machine learning approaches // Earth Sci Inform. 2025, vol. 18, 325. https://doi.org/10.1007/s12145-025-01837-6. 
15. Ghosh R. Assessment of rock mass quality and its effects on chargeability using drill monitoring technique. Doctoral thesis, Luleå: University of Technology, Sweden, 2017.
16. Navarro M. J. The use of measure while drilling for rock mass characterization and damage assessment in blasting. Doctoral Thesis. Universidad Politécnica de Madrid — E. T. S. I. Minas y Energía (UPM), Spain, 2018.
17. Ковалевский В. Н., Мысин А. В., Сушкова В. И. Теоретические аспекты технологии взрывной отбойки блочного камня // Горные науки и технологии. 2024, vol. 9(2), pp. 97–104. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2023-12−187. 
18. Афанасьев П. И. Анализ параметров ударных волн на стенке взрывной полости при преломлении детонационных волн через воздушную и водную среду // Устойчивое развитие горных территорий. — 2023. — Т. 15. — № 3. — С. 505–515. DOI: 10.21177/1998-4502-2023-15−3-505−515. 
19. Должиков В. В., Рядинский Д. Э., Яковлев А. А. Влияние интервалов замедления на амплитуды волн напряжений при изучении модели взрыва системы скважинных зарядов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 6−2. — С. 18—32. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_62_0_18.
20. Segui J. B., Higgins M. Blast design using measurement while drilling parameters // International Journal for Blasting and Fragmentation. 2002, vol.6 (3–4), pp. 287–299.
21. Leighton J. C. Development of a Correlation between Rotary Drill Performance and Controlled Blasting Powder Factors, Master’s Thesis. Vancouver: University of British Columbia, Canada, 1982.
22. Жариков С. Н. О способах изучения свойств грунтов для повышения эффективности буровзрывных работ // Вестник Кузбасского государственного технического университета. — 2016. — № 6(117). — С. 3—7.
23. Виноградов Ю. И., Хохлов С. В., Зигангиров Р. Р., Мифтахов А. А., Суворов Ю. И. Оптимизация удельных энергозатрат на дробление горных пород взрывом на месторождениях со сложным геологическим строением // Записки Горного института. — 2024. — Т. 266. — С. 231–245. 
24. Ghosh R., Gustafson A., Schunnesson H. Development of a geological model for chargeability assessment of borehole using drill monitoring technique // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2018, vol. 109, pp. 9–18.
25. Navarro J., Segarra P., Sanchidrián J. A., Castedo R., Pérez Fortes A. P., Natale M., Lopez L. M. Application of an in-house MWD system for quarry blasting // Proceedings of the 12th International Symposium on Rock Fragmentation by Blasting, Fragblast 12, Luleå, Sweden,11–13 June 2018, H. Schunnesson, D. Johansson (Eds), pp. 203−207.
26. Safiullin R. N., Safiullin R. R., Sorokin K. V., Kuzmin K. A., Rudko V. A. Integral Assessment of Influence Mechanism of Heavy Particle Generator on Hydrocarbon Composition of Vehicles Motor Fuel // International Journal of Engineering. 2024, vol. 37(8), pp. 1700–1706. DOI: 10.5829/ije.2024.37.08b.20.
27. Поспехов Г. Б., Норова Л. П., Изотова В. А. Сравнение методов определения гранулометрического состава гипсосодержащих отходов нейтрализации серной кислоты известняком // Устойчивое развитие горных территорий. — 2024. — Т. 16. — № 4. — С. 1729–1742. DOI: 10.21177/1998-4502-2024-16−4-1729−1742. 
28. Саадун А., Фредж М., Букарм Р., Хаджи Р. Анализ дробления с использованием цифровой обработки изображений и эмпирической модели (KuzRam): сравнительное исследование // Записки Горного института. — 2022. — Т. 257. — С. 822–832. DOI: 10.31897/PMI.2022.84. 
29. Лигоцкий Д. Н., Долгушин Н. А. Анализ опыта применения безлюдных технологий при открытой разработке месторождений и перспективы их развития // Горный журнал. — 2025. — № 2. — С. 42–47. DOI: 10.17580/gzh.2025.02.06.
30. 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. DOI: 10.17580/gzh.2022.09.04.
31. Kovalsky E., Kongar-Syuryun C., Morgoeva A., Klyuev R., Khayrutdinov M. Backfill for Advanced Potash Ore Mining Technologies // Technologies. 2025, vol. 13, 60. https://doi.org/10.3390/technologies13020060. 
32. Ишейский В. А., Мартынушкин Е. А., Васильев А. С., Смирнов С. А. Отбор данных по процессу бурения взрывных скважин при формировании баз алгоритмов машинного обучения // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 4. — С. 116–133. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_4_0_116. 
33. Фадеев А. А., Заборский Е. Н., Багдасарян О. Е. Цифровые решения буровзрывной деятельности как способ повышения эффективности, безопасности ведения работ при дроблении горной массы // Уголь. — 2024. — № 1187 (12). — С. 99–102. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-12−99−102. 
34. Петерс К. И., Рада А. О., Коньков Н. Ю. О подходах к автоматизированной обработке данных при анализе телеметрии бурения взрывных скважин для разработки специализированного программного обеспечения // Взрывное дело. — 2024. — № 144/101. — C. 52–72. 
35. Гусев В. Н., Блищенко А. А., Санникова А. П. Исследование комплекса факторов, оказывающих влияние на погрешность реализации маркшейдерской съемки горных объектов с применением геодезического квадрокоптера // Записки Горного института. — 2022. — Т. 254. — С. 173–179. DOI: 10.31897/PMI.2022.35.