Обзор современных методов сбора данных для оценки структурной нарушенности горного массива

Структурная нарушенность скального горного массива – один из главных факторов, отвечающих за его прочностные свойства и поведение, что предъявляет повышенные требования к качеству и надежности первичной структурной информации. С развитием технологий и математического аппарата появились и постоянно совершенствуются новые методики сбора структурных данных, с упором на максимальную автоматизацию процессов, вытесняя при этом традиционные методы документации обнажений и керна. Проведен критический обзор существующих методик сбора первичной информации с оценкой их применимости и потенциала при решении задач по характеристике структурной нарушенности. Оценивались возможности и ограничения методов определения набора параметров, рекомендованных Международным обществом по механике горных пород (ISRM). Также проанализирована применимость методов с позиции уровня безопасности, временных и финансовых затрат на реализацию, уровня субъективизма и воспроизводимости получаемых данных. Показано, что каждый из методов имеет преимущества и недостатки, а для получения наиболее полной и точной характеристики структурной нарушенности массива требуется их комплексирование. Для ранних стадий проектирования высокий уровень качества и оперативность в сборе данных обеспечит комплекс, включающий телевьюверный каротаж, совмещенный с результатами документации неориентированного керна. Для действующих предприятий наиболее продуктивным и надежным будет комплекс, включающий один из скважинных методов совместно с одним из методов картирования поверхности обнажения.

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.

Серебряков Евгений Валерьевич¹ — канд. геол.-минерал. наук, младший научный сотрудник, e-mail: serebryakov.e.v@mail.ru, ORCID ID: 0000-0001-7280-7784,
Гладков Андрей Станиславович¹ — канд. геол.-минерал. наук, зав. лабораторией, e-mail: gladkov@crust.irk.ru, ORCID ID: 0000-0001-7744-8979,
Гапфаров Темур Дмитриевич¹ — старший лаборант, e-mail: t.gapfarov@yandex.ru,
¹ Институт земной коры СО РАН.

Серебряков Е.В, e-mail: serebryakov.e.v@mail.ru.

1. Игнатенко И. М., Яницкий Е. Б., Дунаев В. А., Кабелко С. Г. Трещиноватость породного массива в карьере рудника «Железный» АО «Ковдорский ГОК» // Горный журнал. — 2019. — № 10. — С. 11—15. DOI: 10.17580/gzh.2019.10.01.

2. Серебряков Е. В., Гладков А. С. Геолого-структурная характеристика массива глубоких горизонтов месторождения Трубка «Удачная» // Записки Горного института. — 2021. — Т. 250. — С. 512—525. DOI: 10.31897/PMI.2021.4.4.

10. Корчак С. А., Абатурова И. В., Савинцев И. А., Стороженко Л. А. Оценка состояния массива горных пород для выделения потенциально опасных участков проектируемого карьера // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 9. — С. 87—98. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_9_0_87.

Литературу с п. 3 по п. 9 и с п. 11 по п. 15 смотри в REFERENCES.

16. Орехов А. Н., Амани Мангуа Марк М. Возможности геофизических методов для прогнозирования трещиноватости коллекторов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. — 2019. — Т. 330. — № 6. — С. 198—209. DOI: 10.18799/24131830/2019/6/2140.

17. Чужинов Д. Н., Рубчевский Ю. И., Малых М. Ю., Осецкий А. И., Колпаков В. Б., Симаков А. П. Ориентированный керн и скважинная телеметрия: опыт применения на объектах работ ПОЛИМЕТАЛЛА // Разведка и охрана недр. — 2020. — № 10. — С. 34—39.

24. Дубиня Н. В. Обзор скважинных методов изучения напряженного состояния верхних слоев земной коры // Физика Земли. — 2019. — № 2. — С. 137—155. DOI: 10.31857/ S0002-333720192137-155.

Литературу с п. 18 по п. 23 и с п. 25 по п. 28 смотри в REFERENCES.

29. Боос Ю. И., Юнаков Ю. Л., Патачаков И. В., Гришин А. А. Изучение структурных особенностей прибортового массива по 3D-модели откоса, построенной с применением мультикоптера // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 12. — C. 19—30. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_12_0_19.

30. Herrero M. J. Pérez-Fortesb A. P., Escavy J. I., Insua-Arévalo J. M., De la Horra R., López-Acevedo F., Trigosc L. 3D model generated from UAV photogrammetry and semi-automated rock mass characterization. Computers & Geosciences. 2022, vol. 163, pp. 1—9. DOI: 10. 1016/j.cageo.2022.105121.

31. Шеков В. А., Иванов А. А., Крылова С. А. Цифровая модель обнажения как современный метод исследования геосреды на примере докембрийских комплексов Лахденпохского района // Труды Карельского научного центра РАН. — 2020. — № 10. — С. 84—98. DOI: 10.17076/geo1238.

Литературу с п. 32 по п. 47 смотри в REFERENCES.