Авторы: Ю.Н. Линник, В.Ю. Линник

Название статьи: Анализ методов машинного обучения, применимых при прогнозировании горных ударов

Год: 2025, Номер: 5, Страницы: 39-47

Отрасль знаний: 2.8.8. Геотехнология, горные машины (технические науки)

Индекс УДК: 622-1/-9

DOI: 10.26730/1816-4528-2025-5-39-47

Аннотация: Горные удары в условиях подземной добычи угля являются на сегодняшний день одной из угроз, приводящих к гибели персонала и повреждению подземных выработок и горного оборудования. Это обстоятельство побудило исследователей в России и за рубежом изучить альтернативные методы прогнозирования вероятности возникновения горных ударов. Однако из-за сложной взаимосвязи между геологическими, механическими и геометрическими параметрами горной выработки традиционные методы прогнозирования, основанные на механике, не всегда дают точные результаты. С появлением методов машинного обучения в последние годы стал возможен прорыв в прогнозировании возникновения горных ударов. В данной статье представлен обзор отдельных методов машинного обучения, применимых при прогнозировании вероятности возникновения горных ударов. В первой части дается общее рассмотрение проблематики горных ударов, а также рассматриваются традиционные методы их прогнозирования. Приводится статистика по шахтам России в разрезе их газовой опасности, на основании чего сделан вывод о том, что 57% российских шахт относится к III-й категории по газоопасности, а также к сверхкатегорным и относящимися к опасным по горным ударам и внезапным выбросам. Далее в статье выполнен обзор практики применений методов машинного обучения в прогнозировании горных ударов с указанием соответствующих механизмов, технических деталей и анализа эффективности.

Ключевые слова: горный удар прогнозирование методы машинного обучения нейронные сети метод опорных векторов полезные ископаемые горнодобывающая промышленность глубокое обучение

Дата получения: 14.04.2025

Дата одобрения: 30.06.2025

Дата опубликования: 09.10.2025

ЦИТИРОВАНИЕ СКАЧАТЬ