Методический подход к формированию экспертной системы обеспечения безопасности отвалообразования при открытой разработке месторождений полезных ископаемых

В статье представлен методический подход к построению экспертной информационно-аналитической системы, предназначенной для обеспечения безопасности формирования и функционирования отвалов при разработке месторождений полезных ископаемых. Предложенная структура системы включает четыре взаимосвязанных раздела — анализ, изучение, прогнозирование и мониторинг, охватывающих весь цикл обработки инженерных, геомеханических и мониторинговых данных. Подход базируется на принципах интеграции нормативных требований, результатов инженерных изысканий, эмпирических зависимостей и адаптивных алгоритмов анализа. Особое внимание уделено механизму логического вывода и формированию агрегированной оценки устойчивости, что позволяет учитывать неопределенность исходных данных и обосновывать инженерные решения. Разработанный подход может быть положен в основу цифровой платформы поддержки принятия решений в области горно-технической безопасности и прошел предварительную верификацию на базе пилотных данных инженерных проектов.

Грищенкова Е. Н., Кутепов Ю. И., Кутепова Н. А., Васильева А. Д. Методический подход к формированию экспертной системы обеспечения безопасности отвалообразования при открытой разработке месторождений полезных ископаемых // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2025. — № 11-1. — С. 96—112. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_111_0_96.

Грищенкова Екатерина Николаевна¹ — канд. техн. наук, http://orcid. org/0000-0001-5377-7639, e-mail: grischenkova_en@pers.spmi.ru;
Кутепов Юрий Иванович¹ — докт. техн. наук, профессор, http://orcid. org/0009-0004-3333-5699, e-mail: Kutepov_YuI@pers.spmi.ru;
Кутепова Надежда Андреевна¹ — докт. техн. наук, старший научный сотрудник, http://orcid.org/0009-0006-3803-7222, e-mail: Kutepova_NA@pers.spmi.ru;
Васильева Анастасия Дмитриевна¹ — канд. техн. наук, научный сотрудник, e-mail: Vasileva_AD@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0002-2769-3738;
¹ Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, 199106, Санкт-Петербург, Васильевский остров, 21 линия, д.2, Россия (Научный центр геомеханики и проблем горного производства, e-mail: ekgr.mail@gmail.com).
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Грищенкова Екатерина Николаевна, e-mail: ekgr.mail@gmail.com.

1. Сидоров Д.В., Пономаренко Т.В. Методология оценки геодинамического состояния природно-техногенных систем при реализации проектов освоения месторождений // Горный журнал. — 2020. — № 1. — С. 49–52. DOI: 10.17580/gzh.2020.01.09.
2. Кутепов Ю. Ю. Гидрогеомеханическое обоснование устойчивости бортов карьеров при размещении в них жидких промышленных отходов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2024. — № 9. — С. 65–77. DOI: 10.25018/0236_1493_2024_9_0_65.
3. Павлович А. А., Хорева А. Ю. Определение прочностных свойств отвальной массы для оценки устойчивости откосов отвалов // Горный журнал. — 2023. — № 5. — С. 55–61. DOI: 10.17580/gzh.2023.05.08.
4. Калашник Н. А. Влияние степени водонасыщенности хвостохранилища обогатительной фабрики горнодобывающего предприятия на гидрогеомеханическое состояние ограждающей дамбы: 3D-моделирование // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2025. — № 5. — С. 144–155. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_5_0_144.
5. Журавков М. А., Кологривко А. А., Кузьмич В. А., Николайчик М. А. Создание блочной геомеханической модели отработанного шламохранилища в горно-геологической информационной системе Micromine Origin & Beyond // Горная механика и машиностроение. — 2023. — № 1. — С. 13–22.
6. Чукаева М. А., Матвеева В. А., Сверчков И. П. Комплексная переработка высокоуглеродистых золошлаковых отходов // Записки Горного института. — 2022. — Т. 253. — С. 97–104. DOI: 10.31897/PMI.2022.5.
7. Бахаева С. П., Тур К. А., Илюшкин В. Д. Геомеханическое обоснование устойчивости отвала при совместном складировании вскрышных песчано-глинистых пород и отходов обогащения // Вестник Кузбасского государственного технического университета. — 2020. — № 4(140). — С. 49–59. DOI: 10.26730/1999-4125-2020-4-49−59.
8. Кутепова Н. А., Мосейкин В. В., Кондакова В. Н., Поспехов Г. Б., Страупник И. А. Особенности инженерно-геологических свойств отходов углеобогащения в связи с их складированием // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2022. — № 12. — С. 77–93. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_12_0_77.
9. Жабко А. В., Волкоморова Н. В., Жабко Н. М. Расчет устойчивости отвалов на слабом наклонном контакте // Известия Уральского государственного горного университета. — 2021. — № 1. — С. 87–101. DOI: 10.21440/2307-2091-2021-1-87−101.
10. Пашкевич М. А., Данилов А. С. Экологическая безопасность и устойчивое развитие // Записки Горного института. — 2023. — Т. 260. — C. 153–154.
11. Семячков А. И., Почечун В. А., Семячков К. А. Гидрогеоэкологические условия техногенных подземных вод в объектах размещения отходов // Записки Горного института. — 2023. — Т. 260. — С. 168–179. DOI: 10.31897/PMI.2023.24.
12. Пашкевич М. А., Алексеенко А. В., Нуреев Р. Р. Формирование экологического ущерба при складировании сульфидсодержащих отходов обогащения полезных ископаемых // Записки Горного института. — 2023. — Т. 260. — С. 155–167. DOI: 10.31897/PMI.2023.32.
13. Шабаров А. Н., Куранов А. Д. Основные направления развития горнодобывающей отрасли в усложняющихся горнотехнических условиях ведения горных работ // Горный журнал. — 2023. — № 5. — С. 5–34. DOI: 10.17580/gzh.2023.05.01.
14. Кутепов Ю. Ю., Карасев М. А. Изучение и прогноз уплотнения фосфогипса в отвалах для обоснования их вместимости // Горный журнал. — 2023. — № 5. — С. 61–67. DOI: 10.17580/gzh.2023.05.09.
15. Соколовский А. В., Гончар Н. В. Оценка направлений использования техногенных ресурсов при отработке различных видов минерального сырья // Горная промышленность. — 2023. — № 5. — С. 102–107.
16. Макаров А.Б., Ливинский И.С., Спирин В.И., Павлович А.А. Управление устойчивостью бортов карьеров как основа обеспечения ответа на глобальные вызовы // Известия Тульского государственного университета. Науки о земле. — 2021. — № 3. — 
С. 188-202. DOI: 10.46689/2218-5194-2021-3-1-182-196.
17. Рыльникова М. В., Клебанов Д. А., Рыбин В. В., Розанов И. Ю. Контроль и управление геомеханическим состоянием и устойчивостью конструктивных элементов горнотехнических конструкций карьеров на основе сбора и анализа больших данных // Горная промышленность. — 2024. — № 4. — С. 121–128. DOI: 10.30686/1609-9192-2024-4-121−128.
18. 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. — С. 82–92. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-1-82−92.
19. Егоров Н. А., Фокин И. В., Дубиня Н. В. Прогноз поведения напряженно-деформируемого состояния образцов горных пород при помощи рекуррентной нейронной сети // Наука и технологические разработки. — 2024. — Т. 103. — № 2. — С. 59–74. DOI: 10.21455/std2024.2−4.
20. Красюкова Н. Л., Панина О. В., Еремин С. Г., Зубенко А. В., Лаффах А. М. Интеллектуальное прогнозирование смещения грунта с использованием параллельных нейросетевых моделей и высокоточных геодезических измерений // Горная промышленность. — 2025. — № 2. — С. 106–112. DOI: 10.30686/1609-9192-2025-2-106−112.
21. Григорюк А. П., Брагинская Л. П., Семинский И. К., Семинский К. Ж., Ковалевский В. В. Цифровая платформа для интеграции и анализа данных геофизического мониторинга Байкальской природной территории // Электронные библиотеки. — 2022. — Т. 25. — № 4. — С. 303–316. DOI: 10.26907/1562-5419-2022-25−4-303−316.
22. Непша Ф. С., Красильников М. И., Перевалов К. В. Применение цифровой платформы для построения интеллектуальных систем управления энергоснабжением предприятий горной промышленности // Автоматизация и IT в энергетике. — 2021. — № 5. — С. 26–34.
23. Зеньков И. В., Кустикова Е. А., Ле Хунг Ч., Сильванович О. В., Юронен Ю. П., Маглинец Ю. А., Раевич К. В., Герасимова Е. И., Миронова Ж. В., Скорнякова С. Н. Цифровая платформа в решении задач экологии нарушенных земель для горнодобывающих предприятий с открытыми горными работами на основе ресурсов дистанционного зондирования и искусственного интеллекта // Экология и промышленность России. — 2024. — Т. 28. — № 1. — С. 52–57. DOI: 10.18412/1816-0395-2024-1-52−57.
24. Гуман О. М., Макаров А. Б., Антонова И. А., Вегнер-Козлова Е. О. Цифровые технологии в системе мониторинга окружающей среды на месторождениях твердых полезных ископаемых // Известия Уральского государственного горного университета. — 2020. — № 2. — С. 97–102. DOI: 10.21440/2307-2091-2020-2-97−102.
25. Рыльников А. Г., Пыталев И. А. Цифровая трансформация горнодобывающей отрасли: технические решения и технологические вызовы // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. — 2020. — № 1. — С. 470–481. DOI: 10.46689/2218-5194-2020-1-1−470−481.
26. Joseph Mwanza, Peter Mashumba, Arnesh Telukdarie. A Framework for Monitoring Stability of Tailings Dams in Realtime Using Digital Twin Simulation and Machine Learning // Procedia Computer Science. 2024, vol. 232, pp. 2279–2288. DOI: 10.1016/j.procs.2024.02.047.
27. Xiaoying Zhuang, Yuhang Liu, Yuwen Hu, Hongwei Guo, Binh Huy Nguyen. Prediction of rock fracture pressure in hydraulic fracturing with interpretable machine learning and mechanical specific energy theory // Rock Mechanics Bulletin. 2025, vol. 4(14), p. 100173. DOI: 10.1016/j.rockmb.2024.10017.
28. Zhenni Li, Jiang Wang, Dong Xiao, Zhengmin Gu, Hongfei Xie. Iron ore rock classification and mine remote sensing inversion based on spectroscopy and improved extreme learning machine // Infrared Physics & Technology. 2024, vol. 140, p. 105400. DOI: 10.1016/j.infrared.2024.105400.
29. Yewuhalashet Fissha, Prashanth Ragam, Hajime Ikeda, N. Kushal Kumar, Tsuyoshi Adachi, Paul P. S., Youhei Kawamura. Data-driven machine learning approaches for simultaneous prediction of peak particle velocity and frequency induced by rock blasting in mining // Rock Mechanics Bulletin. 2025, vol. 4, p. 100166. DOI: 10.1016/j.rockmb.2024.100166.
30. Botao Lin, Yan Jin, Qianwen Cao, Han Meng, Huiwen Pang, Shiming Wei. Developing a large language model for oil- and gas-related rock mechanics: Progress and challenges // Natural Gas Industry B. 2025, vol. 12, pp. 110–122. DOI: 10.1016/j.ngib.2025.03.007.
31. Jimmy Xuekai Li, Tiancheng Zhang, Yiran Zhu, Zhongwei Chen. Artificial general intelligence for the upstream geoenergy industry: A review // Gas Science and Engineering. 2024, vol. 131, p. 205469. DOI: 10.1016/j.jgsce.2024.205469.
32. Lun-Chi Chen, Mayuresh Sunil Pardeshi, Yi-Xiang Liao, Kai-Chih Pai. Application of retrieval-augmented generation for interactive industrial knowledge management via a large language model // Computer Standards & Interfaces. 2025, vol. 94, p. 1033995. DOI: 10.1016/j.csi.2025.103995.
33. Miyoung Uhm, Jaehee Kim, Seungjun Ahn, Hoyoung Jeong, Hongjo Kim. Effectiveness of retrieval augmented generation-based large language models for generating construction safety information // Automation in Construction. 2025, vol. 170, p. 105926. DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105926.
34. Leszek Lankof, Radosław Tarkowski. GIS-based analysis of rock salt deposits’ suitability for underground hydrogen storage // International Journal of Hydrogen Energy. 2023, vol. 38, pp. 27748–27765. DOI: 10.1016/j.ijhydene.2023.03.415.
35. Arman Hazrathosseini, Ali Moradi Afrapoli. The advent of digital twins in surface mining: Its time has finally arrived // Resources Policy. 2022, vol. 80, p. 103155. DOI: 10.1016/j.resourpol.2022.103155.
36. Luke van Eyk, P. Stephan Heyns. A framework to define, design and construct digital twins in the mining industry // Computers & Industrial Engineering. 2025, vol. 200, p. 110805. 10.1016/j.cie.2024.110805.