CC BY
2
ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень / MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin, 2023;(7):114-131 ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ / ORIGINAL PAPER
УДК 622.81 DOI: 10.25018/0236_1493_2023_7_0_114
ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЦЕНАРИЕВ АВАРИЙ В ШАХТАХ
В.В. Куприянов1, И.С. Бондаренко1
1 НИТУ «МИСиС», Москва, Россия, e-mail: [email protected]
Аннотация: Рассмотрены вопросы безопасности угольных шахт, учитывающими не только стандартные условия их функционирования, но и влияние внешних воздействий, ошибок персонала при ведении горных работ и эксплуатации средств управления и автоматизации. Показана взаимосвязь между причинами аварий и источниками опасности (ИО). Выполнен анализ методов исследования безопасности шахт, позволяющих в той или иной степени выявлять наиболее опасные причины и условия возникновения подземных аварий. Показано, что на горных объектах, несмотря на крайне малую, но ненулевую вероятность, аварии все же происходят из-за плотностей вероятностей редких опасных ситуаций, приводящих к тяжелым последствиям. Утверждается целесообразность логико-вероятностных методов моделирования сценариев возможных аварий, которые интерпретируются причинно-следственными диаграммами появления цепочки происшествий. На основании нормирования частот появления нештатных ситуаций (НшС) при угледобыче дано обоснование перехода от весов различных инициирующих условий к их вкладам в аварийные ситуации (АС). Разработаны имитационные модели принятия решений при оперативном содержательном анализе АС, включающие оценку весов и вкладов горно-геологических, горнотехнических факторов и ошибок персонала в риск возникновения взрыва метана, пожаров и загазирования выработок при нарушениях в дегазационных системах.
Ключевые слова: вес опасности, вклад инициирующего условия, дерево опасных состояний, имитационная модель, опасные факторы, причины аварий, логико-вероятностные методы, угольные шахты.
Для цитирования: Куприянов В. В., Бондаренко И. С. Логико-вероятностные методы моделирования сценариев аварий в шахтах // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2023. - № 7. - С. 114-131. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_7_0_114.
Logical-and-probabilistic methods of modeling mine accident scenarios
V.V. Kupriyanov1, I.S. Bondarenko1
1 National University of Science and Technology «MISiS», Moscow, Russia, e-mail: [email protected]
Abstract: The article necessitates the coal mine safety analysis including and integrating the standard operating environment of the mines, as well as external impacts and errors of personnel in the course of mining and automation and control equipment operation. The correlation ofthe causes of accidents and sources of hazards (SH) is illustrated. The methods of the mine
© В.В. Куприянов, И.С. Бондаренко. 2023.
safety analysis capable to disclose the most hazardous causes and conditions of mine accidents are reviewed. In mines, despite extremely low but nonzero probability, accidents nevertheless happen because of high probability density of rare hazardous situations with heavy consequences and after-effects. It is proved to be expedient to use the logical-and-probabilistic methods for modeling scenarios of possible accidents which are interpreted using the cause-and-effect diagrams of event chains. Based on the frequency rating of the contingency events in coal mining, it is validated to change from the weights of different triggering conditions to their contribution to accident events. The developed simulation models of decision-making in the real-time and sapid analysis of accident events include the valuation of the weights and contributions of geological / geotechnical factors and personnel errors in the risks of methane explosions, fires and gas contamination in mines in case of gas drainage failure. Key words: hazard weight, triggering condition contribution, hazards tree, simulation model, hazardous factors, accident causes, logical-and-probabilistic methods, coal mines. For citation: Kupriyanov V. V., Bondarenko I. S. Logical-and-probabilistic methods of modeling mine accident scenarios. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2023;(7):114-131. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_7_0_114.
Введение
Повышение риска в техносфере угольных шахт согласно принципу «нельзя оценить шансы, не зная обстоятельств», требует выявления наиболее важных источников опасности (ИО) с идентификацией причин, способных вызвать аварийные ситуации (АС). ИО могут быть: технологии ведения горных работ, горно-геологические условия и сам персонал. Существует взаимосвязь между причинами аварий и ИО. Ее суть состоит в том, что каждой причине появления АС соответствует вполне определенный состав ИО. Например, ИО при появлении аэрогазодинамической ситуации на добычном участке могут быть буровзрывные работы, обрушение кровли, работа добычного комбайна, нарушения режимов вентиляции и дегазации, повышенный отжим угля из забоя, свойства массива, в том числе, трещина-суфляр. Ошибки персоналом могут вноситься только при эксплуатации конкретных машин и механизмов, т.е. при проведении горных работ [1]. Эти ошибки влияют лишь на системы, с которыми персонал работа-
ет (датчик газа не настроен или расположен далеко, ошибочное отключение электроэнергии, отключение вентиляторов местного проветривания при исправных датчиках и т.д.) [2]. Неисправности и отказы датчиков, каналов связи, влияние силовых наводок, износ подшипников и электродвигателя вентиляционной установки, износ канатов, деформация клети распространяются только на взаимодействующие между собой горнотехнические элементы [3 — 5].
Каждый из ИО может функционировать при разных технологических процессах, которые по-разному влияют на газодинамическую ситуацию или иную реакцию горного массива на технологию горных работ [6 — 9]. А это сказывается на частотах (вероятностях) появления нештатных ситуаций (НшС). Поэтому в разное время при разных технологиях частота появляющихся НшС (газовыделение, пылевыделение и др.) может быть различной. Существенно зависит от источника АС состав неблагоприятных факторов, сопровождающих ее появление. Например, вскрытие суфляров, внезап-
ные выбросы угля и газа, горные удары на газовых пластах приводят к повышенному выделению газов (СН4, СО2, N2, Н2) в атмосферу выработок и сопровождаются смещением и дроблением горных пород (угля, соли, руд, песчаника), усилением давления на крепь и ее нарушением и т.д. Такая зависимость состава этих факторов от источника АС сохраняется как при раздельном их появлении, так и в сочетаниях. Например, не проведенная дегазация приведет к изменению концентрации метана и накоплению газа в выработанном пространстве [10, 11]. Выделение и накопление метана не останавливается и в закрытых или заброшенных шахтах [12, 13]. Это необходимо учитывать и прогнозировать во избежание аварийных ситуаций с неконтролируемыми возможными взрывами или воспламенениями.
Обоснование необходимости
учета вкладов НшС
в риск появления аварий
Вопросы повышения безопасности шахт часто решались на качественном уровне. Например, метод экспертных оценок в форме анализа отказов и их последствий состоит в движении от частного к целому [14, 15]. Анализируются причины, способные вызвать отказ. Недостатком этого метода является то, что он не позволяет выявить наиболее опасные места. Известны вероятностные методы оценки риска, которые предусматривают движение от целого к частному с помощью потоковых графов, цепочек происшествий на принципах булевой алгебры и сетей стохастической структуры [16, 17]. В результате строится разветвленное дерево отказов, определяются вероятности различных отказов или ошибок персонала. На основе методов теории вероятностей рассчитывается полная вероятность риска попадания техносферы шахты в опасное состояние.
В рамках этого направления получили распространение деревья событий, учитывающие взаимосвязи между действующими опасными факторами (ОФ) в виде логических схем [9, 13, 18]. Имея такие схемы, можно найти наиболее критичный вариант развития событий и оценить ожидаемый риск. Их ограничением является использование абсолютных значений вероятностей различных факторов, что требует проверки результатов на правдоподобность, а также невозможность учета разновременно появляющихся отдельных предпосылок. Стохастические сети требуют априорного знания законов распределения времени появления ОФ для всех узлов сети, что фактически нереально даже с использованием теории комплектов, известной по сетям Петри [19]. Положительным моментом этого подхода можно считать возможность получения оценок возникновения АС на основе анализа предысторий происшествий и их предпосылок, статистических данных об аварийности по конкретному объекту и другим аналогичным объектам и технологиям.
Изменение взрывоопасного содержания метана «х» в воздухе можно описать фрактальной моделью, характеризующей катастрофу при появлении критических обстоятельств:
Y (х, ^ = х №+1) (1)
где х(к+1) — фрактал катастрофы, т.е. тот компонент описания взаимодействия НшС, которым в свое время пренебрегли (поскольку его влияние не проявлялось) и который определяет резкие изменения газовой обстановки в окрестности критического источника (обрушение пород кровли, источн к к воспламенения, суфляр и пр. [20]; ^ кх — инициирующее возмущение катастрофы; к — кратность критического источника; J — текущие значения взрывоопасной концентрации газа по предыдущим замерам.
Таблица 1
Нормирование частот появления нештатных ситуаций Normalization of the frequency of occurrence of emergency situations
Тип НшС Уровни частот появления НшС Диапазон частот НшС, год1
НшС, вызывающие усложе-ние процесса угледобычи повторяющиеся w £ 10-2
умеренно вероятные 10-5 ^ w < 10-2
Опасные маловероятные 10-7 ^ w < 10-5
Аварийные крайне маловероятные 10-9 ^ w < 10-7
Катастрофические практически невероятные w < 10-9
В случае крупных аварий, являющихся редко случающимися стечениями обстоятельств, задача их описания становится неординарной из-за значительных по интенсивности ОФ или НшС и множества дополнительных аварийных изменений, обусловленных именно большой интенсивностью НшС. Но возможна оценка этих изменений в поведении НшС на основе полинома (1), описывающего катастрофу [19]. Методы теории катастроф применимы, если потенциальная кривая, описывающая распределение тех или иных параметров в ограниченном пространстве состояний, обладает одним из следующих признаков: модальностью, катастрофическими скачками, когда малые приращения одной из координат приводят к существенным изменениям переменных состояния; аномальной дисперсией [20]. Это имеет место при мониторинге НшС в угольных
шахтах. Фрактальный подход привлекателен, но на наш взгляд, мало применим ввиду его сложности. Действительно, катастрофические скачки НшС вблизи критической точки достаточно трудно определить. Кроме того, фрактальный полином (1) надо суметь встроить в какую-то аналитическую модель.
С точки зрения возможностей возникновения НшС выделим пять уровней частот их появления (в расчете на 1 год). Они приведены в табл. 1.
Смысл нормирования сводится к сопоставлению степени опасности НшС с частотой их появления: чем опаснее ситуация, тем меньше допустимая частота ее возникновения. Повторяющиеся НшС могут возникнуть один или несколько раз за смену; умеренно вероятные НшС могут не появиться за смену, но могут встретиться несколько раз за время угледобычи.
Рис. 1. Модель гипотетической аварии на шахте Fig. 1. Model of a hypothetical mine accident
Маловероятные НшС могут не возникнуть вообще или появиться единичное число раз за время угледобычи; крайне маловероятные НшС появляются в период угледобычи как исключительное явление; практически невероятные НшС рассматриваются как невозможные с точки зрения их появления при угледобыче. На наш взгляд, вес опасности (инициирующего ОФ), характеризуя ее значимость или важность в зависимости от частоты появления, еще не дает оснований сделать вывод, что опасность с максимальным весом — это самая существенная опасность. Вес опасности применим для оценки наиболее вероятной причины АС. Крайне маловероятные и практически невероятные НшС могут быть ее истинной причиной появления. Это «хвосты» теоретических распределений аварий в виде периодической редко встречаемой составляющей (см. рис. 1).
Поэтому для нахождения истинной причины АС следует использовать вклады (отдельные, совместные, суммарные) НшС в нее. В этих условиях требуется модель их оценки.
Модель оценки весов и вкладов
инициирующих условий
на примере взрыва метана
Модель опирается на идею причинной обусловленности аварий цепями предпосылок, частотные уровни НшС и известные методы построения деревьев опасных состояний на основе соотношений алгебры логики, но обеспечивает возможность решения задачи при различных способах задания характера взаимодействия ОФ (раздельно, одновременно, суммарно и т.д.). Опасным состоянием считаем взрыв метана. Проходя последовательно по шагам сверху вниз и отмечая причины, которые приводят к аварии, получаем дерево опасного состояния (см. рис. 2).
Таким образом, взрыв будет неизбежен, если будут сконцентрированы взрывоопасные скопления метана в выработанном пространстве из-за нарушения режима проветривания при расчетном газовыделении (события повышенного газовыделения при нормальном режиме проветривания (21^23) и наличия источника воспламенения газа (28^210). Рассмотрим цепочку ситуаций на участке шахты: отключена электроэнергия — останов вентилятора главного проветривания (ВГП) — снижение подачи расхода воздуха — рост концентрации метана до взрывоопасных скоплений — взрыв метана. Согласно рис. 2 инициирующая НшС «останов ВГП» обуславливает возникновение опасной НшС «недостаточная вентиляция», параметром которой является расход воздуха. Внезапные выделения метана (21) связаны с накоплением энергии в при-забойной части горного массива, достаточной для реализации механизма разрушения газонасыщенного угля.
В соответствии с рис. 2 запишем функцию опасного состояния (ФОС) техносферы шахты.
ю) =
2 4
210
(2)
Взрыв газа будет являться единственно возможным исходом при одновременном срабатывании всех шести причин опасного функционирования системы (они отмечены на рис. 2 кружками) при минимальном наборе инициирующих условий 2.. В данном случае рассматривается десять основных причин взрывоопасной ситуации (210).
Определим вероятность опасного состояния техносферы (Ос) через вероятности инициирующих условий опасности (Ог.) и безопасности (Бг.) техносферы:
©
Взрыв метана
Накопление взрывоопасных скоплений метана
Ж
©
©
©
Повышенное газовыделение при нормальном режиме проветривания
/Л\
Нарушение режима проветривания при расчетном газовыделении
А
Недостаточная вентиляция
Отсутствие контроля содержания метана
Внезапные выделения метана
Ж
Останов ВГП
Ошибки персонала Отказ газоанализаторов
Ж
Выход из строя подшипников и электродвигателя Ошибочное отключение электроэнергии
©
Подача воздуха меньше расчетного
©
Наличие источника тепловых _импульсов
Искрение электросилового _оборудования_
Нарушение в
работе дегазацион-них систем
Эксплуатация неисправного оборудования Короткое замыкание в кабелях и конт.сетях
Курение и работа при наличии открытого огня
Z, Z2 Z3
Рис. 2. Дерево опасного состояния Fig. 2. Dangerous state tree
Za
Z5
Z6
Z7
Ze
Z9
Z10
Ос = Р[у(!т)} = /О Б/), (3)
и, следовательно, тогда вероятность ее безопасного состояния:
Б = /АО, Б) = 1 - О,
С 2Г 2\' с'
где
0,= Р {^ )} , Б.= Р{(2;)} . (4)
Оценивая важность двух факторов I и I. в опасности системы, в целом следует учитывать характер их влияния: одновременный (конъюнктивный), суммарный (дизъюнктивный) или раздельный (строго дизъюнктивный). С помощью вероятностных мер можем рассчитать вес любой логической функции, предполагая, что вероятность истинности и ложности всех факторов одинакова
Р= Р\21} = 0,5;I = 1т .
Исходя из (2), без учета начальной вероятности (4), индивидуальные и парные веса условий срабатывания могут быть определены по формуле [21]: вес отдельных условий
д21 = P{Az¡y(Zи)} ; (5)
двукратный вес двух условий
^ = Р{АА^у(2т)}; (6)
совместный вес двух условий
92^ = 0,25д222 ; (7)
суммарный вес двух условий
91,V= 91, + 91, - 91,,1, , (8)
где Д 2у(2т) — булева разность функции у(1т) по аргументу I., которая есть результат сложения по модулю 2 исходной функции и функции, полученной из исходной путем замены I на его отрицание
А^ ) = у(1т ) 8 у- (I т ) ;
У^т) = у^!,..., Zm) — исходная функция алгебры логики; © — знак логического сложения по модулю 2; ДД22у(2т) — двукратная булева разность функции у(1т) по факторам I. и I., определяющая разновременность их влияния [22].
При расчете (5)/(8) учитывается вероятность истинности логического отношения соответствующей функции у(1т). Таким образом, индивидуальным весом фактора д являются те факторы, для которых вероятность истинности функции булевой разности функции у(1т) равна 0,5. В случае ФОС (2) веса следующих событий получаются по уравнению (5):
I I I I I I I I I 110
0,205 0,068 0,068 0,068 0,068 0,205 0,342 0,049 0,049 0,049 Все представленные десять инициирующих условий взрыва по их весу делятся на 4 группы:
1) 17; 2)11,16; 3) 12> 1з, 14,1; 4)18,19,110. (9)
Расчет весов парных условий взрыва позволил найти, что
gZ vZ = gZ ;gZ vZ = 0,239; gZ ЛZ = gZ = gZ = gZ = gZ .
В соответствии с табл. 1 примем следующие вероятности инициирующих условий:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0,01 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,0001 0,01 0,01 0,10
Согласно (2) и (3) получим
21 г 4 25 27 28
22 23 2б 29
210
Ос = Р{У^ ю)} = Р] = [1 - б1(1 - О2О3] [1 - ббС1 - 0405]07 [1 - 585951й].
(10)
Подставляя значения вероятностей О. Б. в (10), найдем Ос = 0,11804• 10 9. Определим индивидуальные и парные вклады инициирующих условий I в опасность взрыва газа [23]: • вклад отдельных условий
В7 = О - О(1) ■
7. с со ,
совместный вклад двух условий
= ОО
д2О_
= О - О(0 - Ои) + О
(1)
д 2, д 2,
суммарный вклад двух условий
-,(;,;).
}(' 1) •
соо >
В2,.= В, + В, - б2:л2! = Ос - О*, ,
раздельный вклад двух условий
•»(;, 1)
В7а7 = В + В - 2ВТ т = О^1) + Ои) - 2О
2:®2, 2: 2, 2:^2, ^ со ^со ^соо >
(11) (12)
(13)
(14)
где о{'} = Р{у)} - вероятность опасности взрыва при абсолютном отсутствии ¿-го инициирующего условия.
О0) = Р{уОо )} - вероятность опасности взрыва газа при отсутствии ¿-го и у-го инициирующих условий совместно, при этом вклады условий характеризуют изменения вероятности опасности взрыва при исключении тех или иных инициирующих условий в ФОС.
Выражения О^,ОЦКО^ определяются путем подстановки в (10) вместо 0Ъ нуля, а вместо Бъ единицы.
Для ФОС (2) по формулам (10), (11) и выражению для О^ с учетом вероятностей 07 найдем индивидуальные вклады условий I. в опасность взрыва метана:
¿-I
¿ 62 в долях 0С 1 в долях О
1 0,999910 6 0,999050
2 0,000095 7 1,000000
3 0,000095 8 0,075500
4 0,000952 9 0,075500
5 0,000952 10 0,831000
С
Приоритеты (9), установленные только по информации о структуре ФОС, в основном правильно отражают важности инициирующих условий Z.:
1)Z7; 2)Zi; 3)Z6; 4)Z10; 5)Z8,Z9; 6^,Z5; 7)Z2,Z3, (15)
полученные с учетом вероятности их появления.
И хотя наименьшее значение вероятности у OZ = 10-4, вклад этого условия во взрыв является наибольшим и решающим, потому как BZ = Oc. Почти такой же и вклад условий Z1 и Z6. Кроме того, наблюдается смещение от последнего к второстепенной роли работы условия Z (курение и работы при наличии открытого огня). Попарный вклад в риск взрыва некоторых исходных условий, рассчитанный как (12)/(14), представлен в табл. 2, из которой видна иерархия общего вклада, и в соответствии с которой расположены пары индексов (i—j). Например, из трех первых строк видно, что
BZ1vZi = BZ,vZ2 = BZivZï = BZ1vZ1B = Oc . (16)
Практически одинаковы с (16) и суммарные вклады
BZ vZ = BZ vZ = 0,9999050c, BZ vZ = 0,9998300c.
Z1VZ4 Z1VZ5 c ' Z6VZ10 c
В сравнении с индивидуальными интерес представляют и другие суммарные вклады:
BZ VZ = BZ VZ = 0,8310c = BZ ; Bz vZ = Bz VZ = Bz VZ = Bz VZ = 0,0762OC ;
Z5VZ10 Z4VZ10 c Z10 Z5VZ8 Z5VZ9 Z4VZ8 Z4VZ9 c '
BZ V Z = BZ vZ = BZ VZ = BZ VZ = 0,001070c.
Z2V Z 4 Z 2VZ5 4 Z3VZ5 c
Приведенные цифры определяют приоритетность классификации инициирующих условий, рассматриваемых как НшС.
Используя данный подход, можно оценить индивидуальные веса и вклады причин, обусловивших появление инициирующего условия Z , вклад которого в опасность взрыва метана согласно табл. 2 составляет 0Д18028-10-9. Было найдено, что
Таблица 2
Вклады инициирующих условий в вероятность опасности взрыва метана Contributions of initiating conditions to the probability of a methane explosion hazard
i-j BZ, BZj BZ,ZJ. BzÏAzJ BZ Z zήzJ i-j
1 2 3 4 5 6 7
1-6 0Д1802840-9 0Д1792740-9 0Д1804040-9 0Д1791540-9 0Д2369340-12 -
1-2 0Д1802840-9 0Д1213340-13 0Д1804040-9 0,55511240-10 0Д1804040-9 1-3
7-10 0Д1804040-9 0.98117440-10 0Д1804040-9 0.98117440-10 0Д1921840-10 -
1-4 0Д1802840-9 0Д1243840-12 0Д1802840-9 0Д1241440-12 0Д1791540-9 1-5
6-10 0Д1792740-9 0,98117440-10 0Д1802040-9 0,98025040-10 0Д9994040-10 -
5-10 0Д12438-10-12 0,98117440-10 0,98117440-10 0Д1243840-12 0.98005040-10 4-10
5-8 0Д12438-10-12 0,89198040-11 0,90237440-11 0,84932040-14 0,90152640-11 5-9, 4-8, 4-9
2-4 0Д1213340-12 0Д1243840-12 0Д2900040-12 0.53487040-14 0Д3434940-12 2-5, 3-4, 3-5
Подземные пожары
Экзогенные 0,450 Эндогенные 0,550
0,121518*10"6=0ЭКПП
Тепловые импульсы от электрооборудования
0,353 0,999927
Неисправное электрооборудование 0,213 0.999380
Короткое замыкание гиб. кабелей 0,035 0,099300
-"-"-"-" бронированных кабелей 0,059 0,096900
"-"-"-" контрольных кабелей 0,046 0,095840
Нарушение правил буровзрывных работ 0,158 0,057600
Открытый огонь
0,103 0,932600
Электросварочные работы
0,089 0,000093
Неисправные турбомуфты и маслопроводы 0,086 0,000094
Трение канатов
0,069 0,000962
Трение конвейерных лент
0,053 0,000962
Несоответствие противопожарной защиты нормативам
0,089 0,000094
0,124540*10"6=0ЭНПП
Изоляция выработанного пространства
Некачественная 0,329
0,997810
Несвоевременная 0,123
0,992150
Несвоевременное проведение профилактических мероприятий 0,173 0,999010
Оставление целиков угля в выработанном пространстве
0,066 0,007800
Раздавливание предохранительных целиков 0,051 0,007810
Нарушение проф. мероприятий при переходе выработками геологич. нарушений
0,051 0,007800
Оставление отбитого угля в погашенных выработках
0,044 0,00842
Трещиноватость предохран. целиков 0,013 0,000910
Некачественное крепление и изоляция куполов за крепью выработки 0,057 0,000035
Медленное подвигание очистных забоев 0,059 0,000625
Засыпка пустот за крепью выработки породой с большим содержанием горючих веществ
0,007 0,000024
Подработка пластов самовозгор. угля 0,006 пожарных участков 0,004
0,000022
Прочие
0,019 0,000077
Рис. 3. Причины возникновения пожаров Fig. 3. Causes of fires
выбросы газа имеют соответственно вес, равный 0,467, и вклад в 11, равный 0,999960 В^ • посадка основной кровли в выработанных пространствах имеет показатели 0,312 и 0,998750 В ; повышенный отжим угля из забоя - 0,118 и 0,07640 Вг • изменения барометрического давления - 0,103 и 0,000892 В .
Применяя описанный метод к основным источникам пылеобразования, рассматриваемым как условия возникновения аварии (взрыв пыли), было установлено, что повышенное выделение пыли из-за выемки угля в очистных забоях
характеризуется показателями соответ-свенного веса и вклада 0,387 и 0,999910 Оп, где Оп - вероятность опасности пылеобразования, равная 0Д35824-10-6. Источник пылеобразования - погрузка угля и его конвейерная доставка имеет следующие показатели: 0,364 и 0,999249 Оп; проведение подготовительных и нарезных работ характеризуется величинами 0,249 и 0, 015720 О .
п
Результаты использования модели для оценки опасности возникновения подземных пожаров приведены на рис. 3. Представленные выше условия образо-
Нарушения в дегазационных системах шахт 10"4
Рис. 4. Причины загазирования Fig. 4. Causes of gassing
Неисправность приборов вакуумно-насосных станций
0,077_0,086200
Закупорка водой и замерзание газопроводов (ГП)
0,118 0,999120
Недостаточный диаметр газопроводов
0,168
_0,999900
Раздел ГП движущимися транспортом, породой
0,152
_0.999360
Закупорка газопроводов водой и штыбом из дегазационных скважин 0,180 1,00000
Неисправность запорной арматуры 0,096 0,813000
Наличие неотсоединенных от ГП скважин, отсутствие заглушек на отключенных скважинах 0,044 0,000940
Отсутствие заглушки на конце участкового газопровода
0,038_0,000093
Отсутствие контроля содержания СН4, СО, H2S 0,055 0,085800
Несвоевременное бурение 0,072 0,000947
вания больших скоплений газов опасной концентрации можно рассматривать как причину возникновения аварии — зага-зирование выработок. Кроме того, здесь более подробно надо рассмотреть нарушения в дегазационных системах шахт, т.к. они часто являются непосредственной причиной аварии, что подтверждается результатами выполненных исследований (см. (9), (15)).
Оценки индивидуальных весов и вкладов причин загазирования приведены на рис. 4. Все это позволяет в итоге классифицировать любые НшС с учетом их весов и вкладов и дополнять их по мере приобретения новых знаний о причинах и условиях возникновения АС [24].
Обсуждение
Исходя из проведенного анализа, можно сделать следующие выводы. В методике анализа аварийных ситуаций необходимо учитывать весовые коэффициенты событий. Она дает наиболее точный прогноз проявления тех или иных событий, влияющих на аварийную ситуацию. Данную методику можно использовать не только для учета опасностей, но и для анализа вероятности наступления событий в других процессах и областях [25]. В частности, подобные методики применяются для моделирования и оптимизации процессов при проведении открытых горных работ [26, 27] и бурении скважин [28]. Подобные алгоритмы используются при испытаниях различных приборов [29 — 31] и конструкций [32]. Широкое применение логико-вероятно-
стные методики нашли в электротехнике [33—35] и энергетике [36, 37]. Подобные методики применяют при оптимизации процессов управления производствами [38 — 40], в том числе и недопущения аварийных ситуаций [41]. Данные методы можно использовать и для оценки экономической эффективности производств [42].
Заключение
Показано, что существующие ОФ надо уметь измерять, т.е. иметь численные шкалы. И тогда можно управлять безопасностью в шахтах. Эти факторы можно оценивать на основе построения деревьев опасностей. Используя их, а также оценки аварийных изменений состояния техносферы угольных шахт, которые базируются на анализе причинно-следственных взаимосвязей ИО, сформированы и реализованы имитационные модели опасности появления подземных аварий (взрыв метана, пожаров и загазирования выработок). Естественно, что многие аварии порождаются эволюционными или скачкообразными изменениями горногеологических, горнотехнических факторов и ошибок персонала, имеющими различный вклад в динамику развития аварий.
Указанные факторы есть причины и условия появления АС. Описанные модели могут рассматриваться как функциональные модели любой АС, позволяющие получать аналитические оценки вариаций НшС по их весам и вкладам в опасность АС.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Серегин А. С., Фазылов И. Р., Прохорова Е. А. Обоснование безопасных условий работы горнотранспортных машин с двигателями внутреннего сгорания по фактору выделения загрязняющих веществ // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 11. — С. 37 — 51. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_11_0_37.
2. Рудаков М. Л., Смирнякова В. В., Алмосова Я. В., Каргополова А. П. Факторный анализ производственного травматизма в целях совершенствования процедур обучения
работников безопасности труда при ведении работ по добыче угля // Безопасность труда в промышленности. - 2021. - № 5. - С. 82-87. DOI: 10.24000/0409-2961-2021-5-82-87.
3. Лебедев В. С., Скопинцева О. В. Остаточные газовые компоненты угольных пластов: состав, содержание, потенциальная опасность // Горный журнал. - 2017. - № 4. -C. 84-86. DOI: 10.17580/gzh.2017.04.17.
4. Смирняков В. В., Смирнякова В. В. Трудноуправляемые факторы в статистике причин аварийных пылегазовых взрывов в угольных шахтах России // Горный журнал. -2016. - № 1. - C. 30-34. DOI: 10.17580/gzh.2016.01.07.
5. Kavanagh P. Health and safety are about prevention and response. URL: https://www.ca-nadianminingjournal.coin/features/health-and-safety-are-about-prevention-and response / (дата обращения 10.02.2022).
6. Brune J. The methane-air explosion hazard within coal mine gobs // Mining Engineering. 2014, vol. 2, pp. 1-7.
7. Rybak J., Adigamov A., Kongar-Syuryun C., Khayrutdinov M, Tyulyaeva Y. Renewable-resource technologies in mining and metallurgical enterprises providing environmental safety // Minerals. 2021, vol. 11, no. 10, article 1145. DOI: 10.3390/min11101145.
8. Бондаренко И. С. Разработка планов-прогнозов на основе технико-экономических показателей горнодобывающих предприятий // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2022. - № 3. - С. 97-107. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_3_0_97.
9. The Coalmining History Resource Centre: [ofits.sait]. URL: http://www.cmhrc.co.uk/site/ disasters/ (дата обращения 30.01.2022).
10. Bise C. J. Modern American coal mining: methods and applications. Englewood, Colorado: SME, 2020. 566 p.
11. Скопинцева О. В., Ганова С. Д., Демин Н. В., Папичев В. И. Комплексный метод снижения, пылевой и газовой опасностей в угольных шахтах // Горный журнал. -2018. - № 11. - C. 97-100. DOI: 10.17580/gzh.2018.11.18.
12. Amez I., León D., IvannikovA., Kolikov K., Castells B. Potential of CBM as an energy vector in active mines and abandoned mines in Russia and Europe // Energies. 2023, vol. 16, no. 3, article 1196. DOI: 10.3390/en16031196.
13. Kabanov E. I., Korshunov G. I., Magomet R. D. Quantitative risk assessment of miners injury during explosions of methane-dust-air mixtures in underground workings // Journal of Applied Science and Engineering. 2020, vol. 24, no. 1, pp. 105-110. DOI: 10.6180/ jase.202102_24(1).0014.
14. Хенли Э. Дж., Кумамото Х. Надежность технических систем и оценка риска. - М.: Машиностроение, 2004. - 528 с.
15. Кабанов Е. И. Определение допустимого профессионального риска травмирования работников угледобывающих предприятий // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2022. - № 5. - С. 167-180. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_ 5_0_167.
16. Сухорукова М. А., Иванников А. Л. Оценка рисков аварий на транспортных средствах на рудниках // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2020. -№ 6-1. - C. 224-232. DOI: 1025018/0236-1493-2020-6-1-0-224-232.
17. Куприянов В. В., Бондаренко И. С. Обеспечение безопасности железнодорожных перевозок промышленных грузов на горнодобывающих предприятиях // Безопасность труда в промышленности. - 2021. - № 4. - С. 56-62. DOI: 10.24000/0409-2961-20214-56-62.
18. VostrikovA. V., Prokofeva E. N., Goncharenko S. N., Gribanov I. V. Analytical modeling for the modern mining industry // Eurasian Mining. 2019, no. 2, pp. 30-35. DOI: 10.17580/ em.2019.02.07.
19. Питерсон Дж. Теория систем Петри и моделирование систем. - М.: Мир, 1984. -264 с.
20. Соловьев А. Е. Оценка катастрофических изменений в поведении техносферы угольной шахты и карьера при неполноте данных // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2004. - № 4. - С. 166-167.
21. Куприянов В. В., Темкин И. О., Бондаренко И. С. Исследование временных характеристик аварийных ситуаций в угольных шахтах // Безопасность труда в промышленности. - 2022. - № 1. - С. 39-45. DOI: 10.24000/0409-2961-2022-1-39-45.
22. Соловьев А. Е. Модели и алгоритмы принятия оптимальных решений при минимизации риска аварийных ситуаций: автореферат дис. ... кандидата технических наук: 05.13.01. - М.: МГГУ, 2007. - 22 с.
23. Рябин И. А., Парфенов Ю. М. Определение характеристик важности совокупности элементов энергетической системы при исследовании ее безотказности // Энергетика и транспорт. - 1991. - № 1. - С. 44-57.
24. Темкин И. О., Клебанов Д. А., Дерябин С. А., Конов И. С. Построение интеллектуальной геоинформационной системы горного предприятия с использованием методов прогнозной аналитики // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2020. -№ 3. - С. 114-125. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-3-0-114-125.
25. Khayrutdinov M. M, Golik V. I., Aleksakhin A. V, Trushina E. V, Lazareva N. V, Alek-sakhina Y. V. Proposal of an algorithm for choice of a development system for operational and environmental safety in mining // Resources. 2022, vol. 11, no. 10, article 88. DOI: 10.3390/ resources11100088.
26. Temkin I., Deryabin S., Konov I., Kim M. Possible architecture and some neuro-fuzzy algorithms of an intelligent control system for open pit mines transport facilities // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 2019, vol. 320, pp. 412-420. DOI: 10.3233/FAIA190205.
27. Semenov A. S., Kruk M. N. Project risk analysis and management decision-making in determining the parameters of ore quarries // Journal of Industrial Pollution Control. 2017, vol. 33, no. 1, pp. 1024-1028.
28. Shurunov A., Sheremeev A., Kaeshkov I., Kolesnikov M, Bikkulov M., Uchuev R., So-lodovS., Islamov R., Saitgareev I. Application of the HW with MSHF investigations to manage the development of low-permeability reservoirs / Society of Petroleum Engineers - SPE Russian Petroleum Technology Conference 2020, RPTC 2020. DOI: 10.2118/201911-MS.
29. Bliznyuk V. V, Parshin V. A., Savinov N. S., Selivanov A. A., Tarasov A. E. Features of measurements the IR radiation power of a laser diode used in active optoelectronic systems for studying flows // Journal of Physics: Conference Series. 2021, vol. 2127, no. 1, article 012047. DOI: 10.1088/1742-6596/2127/1/012047.
30. Рогалев А. Н., Соколов В. П., Соколова Ю. В., Милюков И. А., Братухин А. Г. Методология обоснованного применения цифровых технологий для создания конкурентоспособной высокотехнологичной продукции // Международный журнал машиностроения и технологий. - 2018. - № 9(10). - С. 670-678.
31. Le Dinh H., Temkin I. O. Application of PSO and bacterial foraging optimization to speed control PMSM servo systems // IEEE 7th International Conference on Communications and Electronics, ICCE 2018. 2018, vol. 2018, pp. 196-201, article 8465728. DOI: 10.1109/ CCE.2018.8465728.
32. Baca M, IvannikovA. L, Rybak J. Numerical modelling of various aspects of pipe pile static load test // Energies. 2021, vol. 14, no. 24, article 8598. DOI: 10.3390/en14248598.
33. Neudakhina Y., Trofimov V. About designing an intelligent system for forecasting electric power consumption based on artificial neural networks // CEUR Workshop Proceedings. 2021, vol. 2843, article 024.
34. Tulsky V., Shevlyugin M, Korolev A., Subhanverdiev K., Murzintsev A., Zhgun K., Silaev M, Khripushkin N, Baembitov R. Application of ETAPTM eTraXTM software package for digital simulation of distribution network that feeds an AC traction power supply system // E3S Web of Conferences. 2020, vol. 209, article 07011. DOI: 10.1051/e3sconf/202020907011.
35. Бабырь К. В., Устинов Д. А., Пеленев Д. Н. Повышение электробезопасности обслуживающего персонала в условиях неполных однофазных замыканий на землю // Безопасность труда в промышленности. - 2022. - № 8. - С. 55-61. DOI: 10.24000/04092961-2022-8-55-61.
36. Rogalev A., Rogalev N., Kharlamova D., Shcherbatov I., Karev T. Development of solutions for increasing the combustion efficiency of hydrogen in water vapor in a hydrogen-oxygen steam superheater // Inventions. 2023, vol. 8, no. 1, article 6. DOI: 10.3390/inventions8010006.
37. Litvinenko V. S., Tsvetkov P. S., Dvoynikov M. V, Buslaev G. V. Barriers to implementation of hydrogen initiatives in the context of global energy sustainable development // Journal of Mining Institute. 2020, vol. 244, no. 4, pp. 428-438. DOI: 10.31897/PMI.2020.4.5.
38. Зайцева Е. В. Вопросы стратегического управления предприятиями цементной промышленности // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2019. - № 2. -С. 214-220. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-02-0-214-220.
39. Цыгляну П. П., Ромашева Н. В., Фадеева М. Л., Петров И. В. Инжиниринговые проекты в топливно-энергетическом комплексе России: актуальные проблемы, факторы и рекомендации по развитию // Уголь. - 2023. - № 3. - С. 45-51. - DOI: 10.18796/00415790-2023-3-45-51.
40. Litvinenko V. S. Correction to: Digital economy as a factor in the technological development of the mineral sector // Natural Resources Research. 2020, vol. 29, no. 3, pp. 1521-1541, DOI: 10.1007/s11053-019-09568-4. Natural Resources Research. 2020, vol. 29, no. 5, article 3413. DOI: 10.1007/s11053-020-09716-1.
41. Гончаренко С. Н., Лачихина А. Б. Мониторинг инцидентов безопасности геоинформационной системы управления и контроля деятельности промышленного предприятия // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2022. - № 3. - С. 108-116. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_3_0_108.
42. Зайцева Е. В., Медяник Н. Л. Автоматизация процессов интегрированного планирования производства и продаж продукции горноперерабатывающих предприятий цементной отрасли // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2022. -№ 2. - С. 111-123. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_2_0_111. ЕИЗ
REFERENCES
1. Seregin A. S., Fazylov I. R., Prokhorova E. A. Justification of safe operating conditions for mining transportation machines powered by internal combustion engines using air pollutant emission criterion. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022, no. 11, pp. 37-51. [In Russ]. DOI: 10 .25018/0236_1493_2022_11_0_37.
2. Rudakov M. L., Smirnyakova V. V., Almosova Ya. V., Kargopolova A. P. Factor analysis of industrial injuries in order to improve the procedures for training workers in labor safety in the conduct of coal mining operations. Occupational Safety in Industry. 2021, no. 5, pp. 82-87. [In Russ]. DOI: 10.24000/0409-2961-2021-5-82-87.
3. Lebedev V. S., Skopintseva O. V. Residual coalbed gas components: composition, content, hazard. Gornyi Zhurnal. 2017, no. 4, pp. 84-86. [In Russ]. DOI: 10.17580/gzh.2017.04.17.
4. Smirnyakov V. V., Smirnyakova V. V. Unhandy factors in the statistics of causes of accidents dust and gas explosions in coal mines of Russia. Gornyi Zhurnal. 2016, no. 1, pp. 30-34. [In Russ]. DOI: 10.17580/gzh.2016.01.07.
5. Kavanagh P. Health and safety are about prevention and response, available at: https:// www.canadianminingjournal.coin/features/health-and-safety-are-about-prevention-and response / (accessed 10.02.2022).
6. Brune J. The methane-air explosion hazard within coal mine gobs. Mining Engineering. 2014, vol. 2, pp. 1-7.
7. Rybak J., Adigamov A., Kongar-Syuryun C., Khayrutdinov M., Tyulyaeva Y. Renewable-resource technologies in mining and metallurgical enterprises providing environmental safety. Minerals. 2021, vol. 11, no. 10, article 1145. DOI: 10.3390/min11101145.
8. Bondarenko I. S. Elaboration of plans-forecasts based on engineering-and-economic performance of mines. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022, no. 3, pp. 97-107. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_3_0_97.
9. The Coalmining History Resource Centre, available at: http://www.cmhrc.co.uk/site/dis-asters/ (accessed 30.01.2022).
10. Bise C. J. Modern American coal mining: methods and applications. Englewood, Colorado: SME, 2020. 566 p.
11. Skopintseva O. V., Ganova S. D., Demin N. V., Papichev V. I. Integrated method of reducing dust and gas hazards in coal mines. Gornyi Zhurnal. 2018, no. 11, pp. 97-100. [In Russ]. DOI: 10.17580/gzh.2018.11.18.
12. Amez I., León D., Ivannikov A., Kolikov K., Castells B. Potential of CBM as an energy vector in active mines and abandoned mines in Russia and Europe. Energies. 2023, vol. 16, no. 3, article 1196. DOI: 10.3390/en16031196.
13. Kabanov E. I., Korshunov G. I., Magomet R. D. Quantitative risk assessment of miners injury during explosions of methane-dust-air mixtures in underground workings. Journal of Applied Science and Engineering. 2020, vol. 24, no. 1, pp. 105-110. DOI: 10.6180/ jase.202102_24(1).0014.
14. Henley E. J., Kumamoto H. Nadezhnost' tekhnicheskikh sistem i otsenka riska [Reliability of technical systems and risk assessment], Moscow, Mashinostroenie, 2004, 528 p.
15. Kabanov E. I.Allowable occupational injury risk assessment in coal mining industry. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022, no. 5, pp. 167-180. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_ 5_0_167.
16. Sukhorukova M. A., Ivannikov A. L. Vehicle accident risk assessment in mines. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. 6-1, pp. 224-232. [In Russ]. DOI: 1025018/0236-1493-20206-1-0-224-232.
17. Kupriyanov V. V., Bondarenko I. S. Ensuring safety of industrial cargo by rail transportation at the mining enterprises. Occupational Safety in Industry. 2021, no. 4, pp. 56-62. [In Russ]. DOI: 10.24000/0409-2961-2021-4-56-62.
18. Vostrikov A. V., Prokofeva E. N., Goncharenko S. N., Gribanov I. V. Analytical modeling for the modern mining industry. Eurasian Mining. 2019, no. 2, pp. 30-35. DOI: 10.17580/ em.2019.02.07.
19. Peterson J. Teoriya sistem Petri i modelirovanie sistem [The History of Petri networks and modeling of systems], Moscow, Mir, 1984, 264 p.
20. Solov'ev A. E. Assessment of catastrophic changes in the behavior of the technosphere of a coal mine and a quarry with incomplete data. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2004, no. 4, pp. 166-167. [In Russ].
21. Kupriyanov V. V., Temkin I. O., Bondarenko I. S. Study of time characteristics for emergency situations in coal mines. Occupational Safety in Industry. 2022, no. 1, pp. 39-45. [In Russ]. DOI: 10.24000/0409-2961-2022-1-39-45.
22. Solov'ev A. E. Modeli ialgoritmyprinyatiya optimalnykh resheniypri minimizatsii riska avariynykh situatsiy [Models and algorithms for making optimal decisions while minimizing the risk of emergency situations], Candidate's thesis, Moscow, MGGU, 2007, 22 p.
23. Ryabinin I. A., Parfenov Yu. M. Determination of the importance characteristics for element collection of the energetical system at the study of fail proofity it. Energetika i transport. 1991, no. 1, pp. 44-57. [In Russ].
24. Temkin I. O., Klebanov D. A., Deryabin S. A., Konov I. S. Construction of intelligent geoinformation system for a mine using forecasting analytics techniques. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. 3, pp. 114-125. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-3-0-114-125.
25. Khayrutdinov M. M., Golik V. I., Aleksakhin A. V., Trushina E. V., Lazareva N. V., Alek-sakhina Y. V. Proposal of an algorithm for choice of a development system for operational and environmental safety in mining. Resources. 2022, vol. 11, no. 10, article 88. DOI: 10.3390/ resources11100088.
26. Temkin I., Deryabin S., Konov I., Kim M. Possible architecture and some neuro-fuzzy algorithms of an intelligent control system for open pit mines transport facilities. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 2019, vol. 320, pp. 412-420. DOI: 10.3233/FAIA 190205.
27. Semenov A. S., Kruk M. N. Project risk analysis and management decision-making in determining the parameters of ore quarries. Journal of Industrial Pollution Control. 2017, vol. 33, no. 1, pp. 1024-1028.
28. Shurunov A., Sheremeev A., Kaeshkov I., Kolesnikov M., Bikkulov M., Uchuev R., So-lodov S., Islamov R., Saitgareev I. Application of the HW with MSHF investigations to manage the development of low-permeability reservoirs. Society of Petroleum Engineers - SPE Russian Petroleum Technology Conference 2020, RPTC2020. DOI: 10.2118/201911-MS.
29. Bliznyuk V. V., Parshin V. A., Savinov N. S., Selivanov A. A., Tarasov A. E. Features of measurements the IR radiation power of a laser diode used in active optoelectronic systems for studying flows. Journal of Physics: Conference Series. 2021, vol. 2127, no. 1, article 012047. DOI: 10.1088/1742-6596/2127/1/012047.
30. Rogalev A. N., Sokolov V. P., Sokolova J. V., Milukov I. A., Bratukhin A. G. Methodology of reasonable application of digital technology for creating competitive high-tech products. International Journal of Mechanical Engineering and Technology. 2018, no. 9(10), pp. 670678. [In Russ].
31. Le Dinh H., Temkin I. O. Application of PSO and bacterial foraging optimization to speed control PMSM servo systems. IEEE 7th International Conference on Communications and Electronics, ICCE 2018. 2018, vol. 2018, pp. 196-201, article 8465728. DOI: 10.1109/ CCE.2018.8465728.
32. Baca M., Ivannikov A. L., Rybak J. Numerical modelling of various aspects of pipe pile static load test. Energies. 2021, vol. 14, no. 24, article 8598. DOI: 10.3390/en14248598.
33. Neudakhina Y., Trofimov V. About designing an intelligent system for forecasting electric power consumption based on artificial neural networks. CEUR Workshop Proceedings. 2021, vol. 2843, article 024.
34. Tulsky V., Shevlyugin M., Korolev A., Subhanverdiev K., Murzintsev A., Zhgun K., Silaev M., Khripushkin N., Baembitov R. Application of ETAPTM eTraXTM software package for digital simulation of distribution network that feeds an AC traction power supply system. E3S Web of Conferences. 2020, vol. 209, article 07011. DOI: 10.1051/e3sconf/202020907011.
35. Babyr K. V., Ustinov D. A., Pelenev D. N. Improving the electrical safety of service personnel in conditions of incomplete single-phase ground faults. Occupational Safety in Industry. 2022, no. 8, pp. 55-61. [In Russ]. DOI: 10.24000/0409-2961-2022-8-55-61.
36. Rogalev A., Rogalev N., Kharlamova D., Shcherbatov I., Karev T. Development of solutions for increasing the combustion efficiency of hydrogen in water vapor in a hydrogen-oxygen steam superheater. Inventions. 2023, vol. 8, no. 1, article 6. DOI: 10.3390/inventions 8010006.
37. Litvinenko V. S., Tsvetkov P. S., Dvoynikov M. V., Buslaev G. V. Barriers to implementation of hydrogen initiatives in the context of global energy sustainable development. Journal of Mining Institute. 2020, vol. 244, no. 4, pp. 428-438. DOI: 10.31897/PMI.2020.4.5.
38. Zaytseva E. V. Strategic management in the cement industry. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2019, no. 2, pp. 214-220. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-02-0-214-220.
39. Tsyglyanu P. P., Romasheva N. V., Fadeeva M. L., Petrov I. V. Engineering projects in the fuel and energy complex of Russia: current problems, factors and recommendations for development. Ugol'. 2023, no. 3, pp. 45-51. [In Russ]. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-3-45-51.
40. Litvinenko V. S. Correction to: Digital economy as a factor in the technological development of the mineral sector. Natural Resources Research. 2020, vol. 29, no. 3, pp. 1521-1541, DOI: 10.1007/s11053-019-09568-4. Natural Resources Research. 2020, vol. 29, no. 5, article 3413. DOI: 10.1007/s11053-020-09716-1.
41. Goncharenko S. N., Lachihina A. B. Monitoring of geoinformation system security incidents in performance supervision and management in industry. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022, no. 3, pp. 108-116. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_3_0_108.
42. Zaytseva E. V., Medyanik N. L. Automated integrated production and selling planning at processing plant in the cement industry. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022, no. 2, pp. 111123. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_2_0_111.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Куприянов Вячеслав Васильевич1 - д-р техн. наук, профессор, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0003-3793-8361, Бондаренко Инна Сергеевна1 - канд. техн. наук, доцент, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0002-4160-8413, 1 НИТУ «МИСИС».
Для контактов: Бондаренко И.С., e-mail: [email protected].
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
V.V. Kupriyanov1, Dr. Sci. (Eng.), Professor,
e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0003-3793-8361,
I.S. Bondarenko1, Cand. Sci. (Eng.), Assistant Professor,
e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0002-4160-8413,
1 National University of Science and Technology «MISiS»,
119049, Moscow, Russia.
Corresponding author: I.S. Bondarenko, e-mail: [email protected].
Получена редакцией 13.03.2023; получена после рецензии 15.04.2023; принята к печати 10.06.2023. Received by the editors 13.03.2023; received after the review 15.04.2023; accepted for printing 10.06.2023.
A
На выставке MiningWorld Russia 2023
