CC BY
10
УДК 622.214.2; 622.272 DOI 10.46689/2218-5194-2021-4-1-475-488
ОСНОВНЫЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАСКРОЙКИ РУДНОГО ПОЛЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ В ГГИС
Д.А. Стадник, Н.М. Стадник, А.Г. Жилин, З.В. Кожиев
Проведен анализ исходных данных и формализованы методические указания предприятия, используемые при раскройке рудного поля. Разработан алгоритм автоматизированной раскройки рудного поля в ГГИС. Подробно описана методика эксплуатации данного алгоритма, а также доказана его работоспособность в условиях рудника «Маяк» ПАО ГМК «Норильский никель» с выявлением недостатков преимуществ метода.
Ключевые слова: рудное поле, автоматизированное проектирование, раскройка рудного поля, подземный рудник, цифровизация горного предприятия, макрос, ГГИС, технологическая сеть, каркасная модель рудных тел, блочная 3Б-модель рудного месторождения, технологическая единица.
Введение
Процессы цифровой трансформации горнодобывающих предприятий прошли уже длительный путь развития. Создание цифровых производств и предприятий - это объективная необходимость и реальность. Использование информационных технологий, методов математического и компьютерного моделирования в горном деле в качестве основного инструмента исследования физических процессов и управления производством связано с многовариантностью и многомерностью задач горного производства, необходимостью принимать проектные и управленческие решения в условиях многочисленных ограничений, рисков и неопределенностей. Не секрет, что внедрение горно-геологической информационной системы (ГГИС) на любом крупном горнорудном предприятии весьма привлекательная перспектива. В результате внедрения ГГИС предприятие получает более гибкие инструменты инженерного обеспечения горных работ, а именно: от выполнения геологоразведочных работ до получения рудного материала из выемочных единиц рудника [3, 4, 6, 10].
Известно, что объектом управления на горном предприятии является производственный процесс, общая характеристика которого заключается в сведениях о функциях его отдельных элементов, в том числе и о вые-мочно-погрузочных работах. Одними из первостепенных задач организации производства горнодобывающего предприятия являются формирование, сопровождение и эксплуатация технологических процессов предпочтительно в оптимальных режимах. При этом необходимо обеспечивать синхронизацию и поддержку одинаковой добычной мощности на весь период отработки месторождения. В настоящее время данная пробле-
ма организации технологических процессов решается путем создания цифрового «двойника» предприятия в ГГИС, и на его основе - тщательного календарного планирования, просчетов рисков, прежде всего, в виртуальной среде. Проектирование выемочных технологических единиц (ТЕ) внутри цифровой модели месторождения с учетом всех геологических и технологических факторов - непростой вопрос. Как правило, инженеру-проектировщику приходится создавать каждый каркас выемочной ТЕ неавтоматизированным способом, то есть вручную. При условии ограниченности времени на проектирование и необходимости создания нескольких сотен регламентированных ТЕ в день задача автоматизированной раскройки рудного поля является актуальной и одной из основных при проектировании цифрового «двойника» предприятия [1, 17, 18].
Методика исследования
В работе применяется комплексный метод исследования, включающий анализ существующих подходов к построению ТЕ в ГГИС, системный анализ методических указаний и факторов, влияющих на построение ТЕ, анализ функциональных возможностей ГГИС, а также проведение эксперимента и апробацию разработанного подхода на предприятии.
Методической основой исследования являются технология проектирования каркасов ТЕ в ГГИС «Micromine», теория программирования на языках Visual Basic и Python, теория параметрического и трехмерного моделирования, применяемая в горном деле.
Результаты
На основании проведенного авторами анализа можно констатировать, что формирование каркасов технологических единиц должно корректно учитывать целый ряд сложностей различного характера, таких как:
• сложная морфология рудных тел;
• угол падения залежей;
• выборочная отработка типов руд на рассматриваемом участке;
• раздробленность руд тектоническими нарушениями и многих других факторов [2, 8, 19].
Кроме того, анализ проектирования ТЕ в ГГИС позволил сформулировать следующие требования к исходным данным, необходимым для геометрических и технологических построений.
1. Технологическая сеть предприятия, участка (лент, панелей, пикетов и т.д.), которая принимается в соответствии с ранее разработанными документами (проектом, регламентом, ТЭО, ТЭР и т.п.).
2. Каркасная модель рудных тел, применяемая для определения положения почвы и кровли ТЕ.
3. Блочная SD-модель месторождения полезного ископаемого, на основании данных которой выполняется оценка ТЕ по факторам потерь и разубо-живания.
4. Конструктивные параметры ТЕ, которые должны основываться на использовании самоходного оборудования и соответствовать требованиям пп. 89 и 92 ФНиП в области промышленной безопасности «Правила безопасности при ведении горных работ и переработке твердых полезных ископаемых» [5, 13, 16].
В общем случае методические требования к геометрии при построении каркасов ТЕ (очистных выработок или камер) в ГГИС «Micromine» на горном предприятии сводятся к следующим.
1. Каркасные модели ТЕ должны быть топологически корректными, замкнутыми и не содержать ошибок триангуляции, то есть самопересечений и внутренних стенок [15, 20].
2. Как правило, отстроенные и проверенные каркасы ТЕ сохраняются в отдельные файлы. При этом следует заводить отдельные папки для группы каркасов ТЕ, объединенных по соответствующим панелям и залежам месторождения, и т.д. [12, 14].
3. Следует учитывать, что проектные бока очистной выработки при построении каркаса ТЕ на поперечном разрезе располагаются по границам технологической сети при заданной ширине очистной выработки (например, 8 м).
4. Верхний контур очистной выработки отстраивается по верхнему контуру рудного тела. При небольшой вертикальной мощности рудного тела (менее 2,2 м) верхний контур очистной выработки отстраивается таким образом, чтобы высота очистной выработки от её почвы была не меньше суммы высоты низкопрофильной техники и безопасного зазора (0,5 м).
5. При построении каркасов очистных выработок по залежам богатых руд нижний контур (почва) очистной выработки в поперечном и продольном сечениях отстраивается таким образом, чтобы конструктивные потери руды на нижнем контакте рудного тела и породы были минимальными.
6. При построении каркасов очистных выработок по залежам вкрапленных руд нижний контур (почва) очистной выработки в поперечном сечении отстраивается таким образом, чтобы конструктивные потери руды на нижнем контакте были примерно равны по объёму конструктивному разубо-живанию [7, 9].
7. Почва выработки на поперечном разрезе строится горизонтальной или с наклоном (не более 5°). В продольном разрезе наклон контура почвы очистной выработки не должен превышать 12°.
8. При слоевой системе разработки каркас очистной выработки строится, как правило, длиной от 60 до 120 м (определяется контуром рудного тела, границами выемочной единицы), шириной 4 м, высотой, равной мощности рудного тела.
9. При камерной системе разработки каркас камеры строится, как правило, длиной до 60 м (определяется контуром рудного тела, границами выемочной единицы), шириной 8 или 4 м (при поперечном угле падения рудного тела более 120 или высотой камеры менее 7 м) [11].
Авторами был разработан алгоритм автоматизации раскройки рудного поляна каркасные модели ТЕ в ГГИС (рис. 1).
(начало)
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ СЕТИ ПРЕДПРИЯТИЯ, КАРКАСНЫЕ
МОДЕЛИ РУДНЫХ ТЕЛ, БЛОЧНЫЕ ЗР-МОДЕЛИ МЕСТОРОЖДЕНИЯ, КОНСТРУКТИВНЫЕ ПАРАМЕТРЫ ТЕ С УЧЕТОМ ПРИМЕНЯЕМОГО САМОХОДНОГО ОБОРУДОВАНИЯ, МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ, ПРИНЯТЫЕ ГОРНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КАРКАСОВ ТЕ
I
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ КАРКАСОВ ТЕ
ЗАДАНИЕ ОПОРНОЙ ТОЧКИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МАССИВА (КООРДИНАТЫ ХУ, УГОЛ ПОВОРОТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ, КОЛИЧЕСТВО ПАНЕЛЕЙ (ВЫЕМОЧНЫХ ЕДИНИЦ))
ФОРМИРОВАНИЕ МАССИВА ТЕ
ЗАПИСЬ КАЖДОЙ ТЕ В ОТДЕЛЬНЫЙ ФАЙЛ И ЗАПОЛНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ АТРИБУТОВ
X
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ СФОРМИРОВАННЫХ КАРКАСОВ ТЕ
Г
ВЕРИФИКАЦИЯ ПОЛУЧЕННЫХ ТЕ
ПРОЕКТИРОВАНИЕ КАРКАСА ТЕ В
НЕАВТОМАТИЗИРОВАННОМ
(РУЧНОМ) РЕЖИМЕ
4
( КОНЕЦ )
Рис. 1. Алгоритм автоматизированной раскройки рудного поля в ГГИС
2
3
В связи с тем, что обзор исходных данных для автоматизированного проектирования ТЕ в ГГИС (блок алгоритма 1) был проведен выше, рассмотрим подробно блок алгоритма 2 - автоматизированное проектирование каркасов ТЕ. Для автоматизации раскройки рудного поля по заданной технологической сети был использован оптимизированный функционал планировщика ГГИС «Мюготте» для создания очистных выработок (камер, целиков и т.п.). Как правило, оптимизация функционала ГГИС связана с написанием соответствующего макроса, который определит и выполнит последовательность действий в автоматическом режиме.
Автоматизированная раскройка рудного поля в общем случае представляет собой формирование массива каркасных моделей ТЕ из каркасных моделей рудных тел. Прежде чем приступить к раскройке рудного поля, необходимо определить в соответствии с исходными данными (согласно регламенту проектирования очистных выработок, утвержденному на предприятии) следующие параметры для автоматизации проектирования ТЕ, схематично представленные на рис. 2:
• размеры каркасной модели ТЕ по двум направлениям Х и Y (в метрах, кратно размерам ячеек технологической сети);
• опорную точку для начала раскройки (координаты Х и У);
• угол поворота массива ТЕ, который всегда равен углу поворота технологической сети;
количество ТЕ по направлениям X и У, необходимое для раскройки требуемой области рудного поля (должно соответствовать количеству ТЕ в панели или выемочной единице).
Проектируемая ТЕ, представленная на рис. 2, необходима только для наглядной визуализации автоматизации проектирования.
После запуска макроса каркасная модель рудного тела разрезается на отдельные каркасные модели ТЕ, затем каждая каркасная модель ТЕ сохраняется в отдельный файл, после чего заполняются ее технологические атрибуты.
Блок 3 предназначен для визуализации раскройки рудного поля и последующего анализа полученных данных.
В блоке 4 проводится проверка полученных каркасных моделей ТЕ на соответствие методическим требованиям, принятым на предприятии. Стоит отметить, что в некоторых случаях при автоматизированном формировании каркасных моделей ТЕ возможны некорректные построения. Необходимо выявлять и исправлять некорректные каркасные модели ТЕ. При невозможности автоматизированной коррекции проектировщику необходимо исправить ЗБ-объекты вручную.
Рассмотрим процесс эксплуатации разработанного алгоритма на экспериментальных данных. Для этого необходимо создать новый макрос в ГГИС «Мюготте», например, «AZ_1_sheduler.MCR» (рис. 3). Для каждого
рудного тела необходимо добавлять новую строку в макрос, в данном примере раскраивается одно рудное тело на отдельные ТЕ.
Рис. 2. Схема автоматизированного проектирования каркасов
технологических единиц
№ ¡[||«И Зиль-р »Орче 31111(1 6ц МрЫишр йрии Спин (»№№1 Сп« ЦНМ Кщи< Ищлмргичи! ЮрщцрА™ Опщинши» Г1л(ннр[ннм СммЧ Пмш НдЛц«1П( ИЦИЧМ СфЦ(
Д й-й-ИД *■> з , * » \ о- : з * ч » ¡в и ы.
У*» ¡Г • »> ^С] • м - *•»■ ^ У!»'^".' ' Ъ' ' :УК <У й ^ Ё' %■!■<
¡ццць-^-«^. /) а П1? РОРЭ -нл \ ^
3 Визекс
ПРОЦЕСС Сорт %1 | К2 %з М (45 Ч6 %7 Кб X! ЛИ'
1 Макро( раскрой и мркжной кщел л рудного тела
2 Исходный нарчк рудного тела \ Области для рМфОЬи рудного ПОЛЯ \ Опорнэ&тсмчэ \
1 Проенткруе^чиТЕ Проектируемая ТЕ
4 ТИП ИМИ ([МЩЕНИЙ рлмср! рЛмеру «СЛРгКУ НИИПГЮК .......I ......у
5 С11ИГЕ_МШШС_В1Ш ... з ... с:\\тп га 7145667 Д 54 10 10 31600.703546 НЖ37И
6 ...
7
!
10
11
1! ...
Рис. 3. Макрос «AZ_1_sIteduler.MCR»
В макросе задаем команду построения блоков СЯЕ-АТЕ_МГЫШО_ВЬОСК и настраиваем форму в соответствии с рис. 4.
Рис. 4. Преднастроенная форма команды CREATE_MINING_BLOCK
Заполняем поля макроса в соответствии с параметрами проектируемых ТЕ, как показано в таблице.
Параметры выполнения макроса «AZ_1_sheduler.MCR»
Имя поля Значение по- Соответствие
Описание объекту на схеме
ля рис. 2
%1 С:\\ТЕ1 Местоположение файла-контейнера, содержащего каркас рудного тела, который необходимо раскроить на отдельные ТЕ Не применимо
%2 ТЕ1 Имя каркаса рудного тела в файле-контейнере Не применимо
%3 72.43667 Азимут поворота массива каркасных моделей ТЕ относительно опорной точки (всегда соответствует углу поворота технологической сети предприятия) Не применимо
%4 4 Размер каркасной модели ТЕ по направлению X (в метрах, кратно размерам ячеек технологической сети) Проектируемая ТЕ
%5 54 Размер каркасной модели ТЕ по направлению У (в метрах, кратно размерам ячеек технологической сети)
%6 10 Количество ТЕ по направлению X, требуемое для раскройки требуемой области рудного поля (должно соответствовать количеству ТЕ в панели или выемочной единице) Область для раскройки рудного поля
%7 10 Количество ТЕ по направлениюУ, требуемое для раскройки требуемой области рудного поля (должно соответствовать количеству ТЕ в панели или выемочной единице)
%8 31000.703846 Координата X опорной точки Опорная точка
%9 27246.3766 Координата У опорной точки
В результате работы макроса получаем массив каркасных моделей ТЕ, визуализация которого представлена на рис. 5.
Выберите эктиеный слс1-~ ¡^ Р ■ 2 Ш А2 1 зИесМег.МСК ^ Виз^с
Ш V ДЕТОЧКА nOBOPOTA.DAT 0Й .ЛПанель 7\Ж_СВУ_Панель_?
^ 0 й АТ._1
ШШ яг_10700
[7] М _10701
0Й _10702
0Й1 _10703
0 М _10704
0 й N._10705
0^8 N._10706
0й1 N._Ю707
0 М _10708
0 Ц N_10709
0 Ц N_10800
0 м _10801
0 Ш N_10802
0 Ц N_10803
0 Ц N._10804
0 м _10805
0 Ц N_10806
0^8 N_10807
Д2_Ю808
0 Ц N_10809
0 Ц N_10900
0 ^ N_10901
0 ^ N._Ю902
0 Ш N._10903
0 Ц N_10904
0 а N_10905
0 а дг_10906
0 Ц N_10907
N_10908
0Й1 дг_10909
0Е ПРИМЕР ПАНЕЛИ -Ой СВУ_Панель_7
Щ Ц .ЛПанель 7\СВУ_Панель_7 0 т .ЛПанель 7\СВУ_Паньпь_7
Рис. 5. Визуализация массива каркасных моделей ТЕ, полученных в автоматизированном режиме при раскройке рудного поля
Верификация полученных данных после эксплуатации алгоритма показала, что данный способ автоматизации построения каркасных моделей ТЕ имеет ряд недостатков:
• при автоматизированном построении каркасных моделей ТЕ нижняя граница модели не всегда совпадает с нижней границей рудного тела. Известно, что при проектировании почва ТЕ должна иметь наклон не больше разрешённого техническим регламентом и совпадать с соответствующей нарезной выработкой, поэтому иногда приходится вручную обрезать или достраивать нижнюю часть каркасной модели ТЕ (рис. 6 а);
• работу макроса осложняет фактор наличия прослоя пустой породы в руде. В этом случае при автоматизированной раскройке рудного поля вырезается прослойка пустой породы, что приводит к получению двух технологических единиц вместо одной. С учетом зависимости выемки от мощности породы и ценности руды это с технологической точки зрения не всегда является правильным (рис. 6 б).
Однако частные случаи выявленных недостатков не влияют на положительное заключение о работоспособности разработанного алгоритма. Прослеживается очевидность преимущества автоматизированной раскройки рудного поля на технологические единицы, особенно при необходимости в
ограниченные временные сроки запроектировать большое количество выемочных блоков.
а
а
+ ' Г1 * »Ъ . « Лв* • ■ «*•« » • • - • ■ - • ' , ♦ в П <' • »
-.М- - а« * I • « * « « « 4
б
Рис. 6. Недостатки автоматизированного построения каркасных
моделей технологических единиц: а - нижняя граница технологической еденицы не всегда совпадает с нижней границей рудного тела; б - некорректное разбиение технологической еденицы на 2 части
Работоспособность алгоритма автоматизированного проектирования каркасных моделей ТЕ в ГГИС «Мюгоште» с верификацией данных была успешно подтверждена в условиях рудника «Маяк» ПАО «ГМК «Норильский никель» при выполнении работ по договору от 27.12.19г. №88-3290 19.
Список литературы
1. Основы горного дела: учеб. для вузов / Е.А. Бобер [и др.]. М.: Изд-во Моск. гос. горн. ун-та, 2000. 408 с.
2. Проектирование предприятий с подземным способом добычи полезных ископаемых: справочник / под ред. А.С. Бурчакова [и др.]. М.: Недра, 1991. 399 с.
3. Закономерности взаимодействия разрушенных геоматериалов и рудовмещающего массива при отработке подработанных вкрапленных руд / О.З. Габараев, Ю.В. Дмитрак, К. Дребенштедт, В.И. Савелков // Устойчивое развитие горных территорий. 2017. № 4. Т. 9. C. 406-413.
4. Гинкель В.К. Повышение уровня прогрессивности проектов выемочных участков шахт на основе ситуационного моделирования отработки запасов угля: дис. ... канд. техн. наук. М., 2012. 119 с.
5. Гойзман Э.И. Моделирование производственных процессов на шахтах. М.: Недра, 1977. 192 с.
6. Резерв повышения эффективности разработки маломощных рудных месторождений / В.И. Голик, Ю.В. Дмитрак, О.З. Габараев, Д.А. Стадник // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2020. № 9. Т. 331. C. 63-69.
7. Копылов А.С. Повышение устойчивости выпускных воронок при изменении фракционного состава выпускаемой руды // Устойчивое развитие горных территорий. 2019. № 4. Т. 11. C. 535-546.
8. Кузнецов Ю.Н., Стадник Д.А. Методические принципы автоматизированного проектирования раскройки рабочих ступеней шахтных полей // Библиотека горного инженера. Пути повышения эффективного и безопасного освоения пластовых месторождений полезных ископаемых подземным способом: сб. науч. трудов / Сиб. угол. энергет. компания (СУЭК); под ред. В.Б. Артемьева [и др.]. М.: Горное дело, ООО «Киммерийский центр», 2014. Вып. 2. C. 155-158.
9. Повышение качества прогнозной геологической информации при автоматизированном проектировании отработки запасов пластовых месторождений / Ю.Н. Кузнецов [и др.] // Горный информационно -аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2016. № 3. C. 164171.
10. Михеев О.В., Жежелевский Ю.А. Методы инженерного проектирования: учеб. пособие. М.: МГИ, 1985. 68 с.
11. Стадник Д.А. Разработка структуры единой отраслевой системы автоматизированного проектирования угольных шахт // Горная промышленность. 2017. № 4 (134). C. 65-66.
12. Совершенствование методических основ автоматизированного календарного планирования развития горных работ при проектировании подземной отработки рудных месторождений / Д.А. Стадник, О.З. Габараев,
Н.М. Стадник, А.М. Тедеев // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал): сборник научно-технических работ ученых СКГМИ (ГТУ). 2020. № 11-1. C. 189-201.
13. Штеле В.И. Имитационное моделирование развития подземных горных работ / под ред. Ю.К. Пинигина. Новосибирск: Наука, 1984. 186 c.
14. Повышение качества цифровых «двойников» горнодобывающих предприятий на базе стандартизации атрибутивного наполнения технологических 3D-моделей в ГГИС / Д.А. Стадник, О.З. Габараев, Н.М. Стадник, К.Л. Григорян // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2020. № 11-1. C. 202-212.
15. A stochastic particle swarm based model for long term production planning of open pit mines considering the geological uncertainty / S.O. Gilani, J. Sattarvand, M. Hajihassani, S.S. Abdullah // Resources Policy. 2020. Т. 68. P. 101738.
16. Groshong R.H. 3-D structural geology: A practical guide to quantitative surface and subsurface map interpretation // Springer Berlin Heidelberg, 2006. 400 p.
17. Jamieson G.A. Model-Based approaches to Human-Automation Systems Design // Proceedings of 11th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis (asme Esda 2012) [ Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.forskningsdatabasen.dk/en/catalog/2282406415 (дата обращения: 22.08.2017).
18. Li L., Wu K., Zhou D.-W. AutoCAD-based prediction of 3D dynamic ground movement for underground coal mining // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2014. Т. 71. P. 194-203.
19. Exact discovery of the most interesting sequential patterns under Leverage / T. Li, G.I. Webb, N. Tatti, F. Petitjean // Arxiv. 2015.
20. Wang H.H. Underground mine planning optimization process to improve values and reduce risks // Mining Goes Digital: proceedings of the 39th International symposium on Application of Computers and Operations Research in the Mineral Industry (APCOM). 2019. P. 335-343.
Cтадник Денис Анатольевич, д-р техн. наук, проф., [email protected], Россия, Владикавказ, Северо-Кавказский государственный технологический университет (ГТУ),
Cтадник Нино Мамукаевна, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Владикавказ, Северо-Кавказский государственный технологический университет (ГТУ),
Жилин Алексей Геннадьевич, мл. науч. сотр. отдела научных исследований, Zhilin.alexey. 84@,mail.ru, Россия, Владикавказ, Северо-Кавказский государственный технологический университет (ГТУ),
Заурбек Валерьевич Кожиев, лаборант Центра «АВАТАР», [email protected], Россия, Владикавказ, Северо-Кавказский государственный технологический университет (ГТУ)
BASIC METHODOLOGICAL PATTERNS OF ORE DEPOSIT AUTOMATED CUTTING
IN THE DESIGN IN MGIS
D.A. Stadnik, N.M. Stadnik, A.G. Zhilin, Z.V. Kozhiev
The authors analyzed the initial data and formalized the methodological guidelines of the enterprise used in cutting the ore field, developed an algorithm for automated cutting of the ore field in GGIS, described in detail the method of operation of this algorithm, and also proved its operability in the conditions of the Mayak mine of PJSC MMC Norilsk Nickel with the identification of shortcomings and advantages of the method.
Key words: ore deposit, computer-aided design, cutting of the ore deposit, underground mine, digitalization of mining enterprise, macro program, mining and geological information system, technology network, frame model of ore bodies, three-dimensional block model of the ore deposit, technological unit.
Stadnik Denis Anatolyevich, doctor of technical sciences, professor, sined777@yandex. ru, Russia, Vladikavkaz, North Caucasus State Technological University (KSTU),
Stadnik Nino Mamukaevna, candidate of technical sciences, docent, Kunl7@yandex. ru, Russia, Vladikavkaz, North Caucasus State Technological University (KSTU),
Zhilin Alexey Gennadievich, jr. scientific officer, department of scientific research, Zhilin. alexey. 84@mail. ru, Russia, Vladikavkaz, North Caucasus State Technological University (KSTU),
Zaurbek Valerievich Kojiev, laboratory assistant at the AVATAR Center, [email protected], Russia, Vladikavkaz, North Caucasus State Technological University (KSTU)
Reference
1. Beaver, E.A. Fundamentals of mining: textbook. for universities / E.A. Bober [et al.]. M.: Publishing House of Moscow State Mining University, 2000. 408 p.
2. Designing enterprises with an underground method of mining: handbook / edited by A.S. Burchakov [et al.]. M.: Nedra, 1991. 399 p.
3. Regularities of the interaction of destroyed geomaterials and ore-containing massif during the processing of sub-worked interspersed ores / O.Z. Gabaraev, Yu.V. Dmitrak, K. Drebenstedt, V.I. Savelkov // Sustainable development of mountain territories. 2017. No. 4. Vol. 9. pp. 406-413.
4. Ginkel V.K. Increasing the level of progressiveness of mine excavation projects based on situational modeling of mining coal reserves: diss. ... Candidate of Technical Sciences. M., 2012. 119 p.
5. Goizman E.I. Modeling of production processes at mines. M.: Nedra, 1977. 192 p.
6. Reserve for improving the efficiency of the development of low-power ore deposits / V.I. Golik, Yu.V. Dmitrak, O.Z. Gabaraev, D.A. Stadnik // Izvestiya Tomsk Polytechnic University. Georesource engineering.2020. No. 9. vol.331. pp.63-69.
7. Kopylov A.S. Increasing the stability of exhaust funnels when changing the fractional composition of the ore produced// Sustainable development of mountain territories.2019. No. 4. vol.11. C. 535-546.
8. Kuznetsov Yu.N., Stadnik D.A. Methodological principles of computer-aided design of cutting of working stages of mine fields: collection of scientific works (issue 2) / Library of a mining engineer. Ways to improve the efficient and safe development of stratified mineral deposits by underground method. energet. the company (SUEK); edited by V.B. Arte-myev [et al.]. M.: Mining, LLC "Cimmerian Center", 2014. pp. 155-158.
9. Kuznetsov, Yu.N. Improving the quality of predictive geological information in the automated design of mining reserves of reservoir deposits / Yu.N. Kuznetsov [et al.] // Mining information and analytical bulletin (scientific and technical journal). 2016. No. 3. pp. 164-171.
10. Mikheev O.V., Zhezhelevsky Yu.A. Methods of engineering design: textbook. manual. Moscow: Moscow State University, 1985. 68 p.
11. Stadnik D.A. Development of the structure of a unified industrial system of automated design of coal mines// Mining industry.2017. No. 4(134). pp.65-66.
12. Improving the methodological foundations of automated calendar planning of mining development in the design of underground mining of ore deposits. Collection of scientific and technical works of scientists of SKGMI (GTU) / D.A. Stadnik, O.Z. Gabaraev, N.M. Stadnik, A.M. Tedeev // Mining information and analytical bulletin (scientific and technical journal). 2020. No. 11-1. pp. 189-201.
13. Shtele V.I. Simulation modeling of underground mining development / edited by Yu.K. Pinigin. Novosibirsk: Nauka Sib. otd-nie, 1984. 186 p.
14. Improving the quality of digital "doubles" of mining enterprises on the basis of standardization of attributive filling of technological and 3D models in GGIS / D.A. Stadnik, O.Z. Gabaraev, N.M. Stadnik, K.L. Grigoryan // Mining information and analytical bulletin (scientific and technical journal). 2020. No. 11-1. pp. 202-212.
15. A model based on a stochastic swarm of particles for long-term mining planning in open pits taking into account geological uncertainty / S. O. Gilani, J. Sattarvand, M. Hajihas-sani, S. S. Abdullah// Resource policy. 2020. Vol.68. p.101738.
16. Groshong R.H. Three-dimensional structural geology: a practical guide to the quantitative interpretation of surface and subsurface maps// Springer Berlin Heidelberg, 2006. 400 p.
17. Jamison G.A. Model-based approaches to the design of human automation systems// Proceedings of the 11th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis (asme Esda 2012) [Electronic resource]. - Access mode: http://www.forskningsdatabasen.dk/en/catalog/2282406415 (accessed: 08/22/2017).
18. Li L., Wu K., Zhou D.-V. Forecasting 3D dynamic ground motion based on AutoCAD for underground coal mining// International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2014. Vol.71. P.194-203.
19. Precise detection of the most interesting sequential patterns when using levers / T.Lee, G.I. Webb, N. Tatti, F. Petitjean // Arxiv.2015.
20. Wang H.H. The process of optimizing underground mining planning to increase value and reduce risks// Mining goes digital - Proceedings of the 39th International Symposium on Computer Applications and Operations Research in the Mining Industry (APCOM). 2019. pp.335-343.
