CC BY
3
ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень / MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin, 2022;(9):87-98 ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ / ORIGINAL PAPER
УДК 550.8.05 DOI: 10.25018/0236_1493_2022_9_0_87
ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ МАССИВА ГОРНЫХ ПОРОД ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ УЧАСТКОВ ПРОЕКТИРУЕМОГО КАРЬЕРА
С.А. Корчак1, И.В. Абатурова1, И.А. Савинцев1, Л.А. Стороженко1
1 Уральский государственный горный университет, Екатеринбург, Росссия, e-mail: [email protected]
Аннотация: В современных реалиях довольно остро стоят вопросы об инженерной защите бортов карьеров. Проектирование должно учитывать современные инженерно-геологические условия месторождения и базироваться на всесторонней оценке состояния массива горных пород. Результатом такой оценки должна стать прогнозная инженерно-геологическая модель месторождения. Объективность построения модели, которая обеспечивается получением данных о степени и характере трещиноватости массива пород, получить на этапах разведки месторождения возможно только используя комплексный подход.Предложена методика комплексной оценки степени трещиноватости массива на основе двух методов — получение информации по результатам инженерно-геологической документации керна скважин ориентированного и неориентированного бурения. Предложен поэтапный подход к оценке полученной информации с подробным описанием установленных характеристик трещиноватости. Рассмотрен пример использования комплексного подхода на одном из месторождений в Хабаровском крае, результатом которого стала прогнозная инженерно-геологическая модель месторождения, на которой с учетом пространственной характеристики проектируемого объекта выделены опасные участки в бортах и уступах проектируемого карьера. Это позволяет еще на этапе проектирования обеспечить обоснованность проектно-технических решений и эксплуатационную надежность.
Ключевые слова: трещиноватость, инженерно-геологическая модель, устойчивость массива, скальный массив, ориентированный керн, прогноз, механизмы разрушения массива, инженерно-геологические условия месторождения.
Для цитирования: 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.
Rock mass quality assessment to reveal potentially hazardous areas in open pit mine design
S.A. Korchak1, I.V. Abaturova1, I.A. Savintsev1, L.A. Storozhenko1
1 Ural State Mining University, Ekaterinburg, Russia, e-mail: [email protected]
Abstract: The engineering protection of pitwall slope is a burning issue in modern reality. An open pit mine design should take into account the current engineering geological conditions and should rest upon a comprehensive rock mass quality assessment to produce a prediction
© С.А. Корчак, И.В. Абатурова, И.А. Савинцев, Л.А. Стороженко. 2022.
engineering-geological model as a result. Only an integrated approach can ensure objectivity of the modeling using data on rock mass jointing nature and ratio, obtained at the stage of exploration. The authors propose an integrated rock mass jointing assessment procedure using two methods — engineering-geological records of oriented and non-oriented drill core. Furthermore, a staged approach to the obtained information interpretation is offered with the detailed description of jointing. The article discusses a case-study of the integrated approach at a mineral deposit in the Khabarovsk Krai, with the resultant predictive engineering-geological model with the detected hazardous sites in the design pitwall slopes, with regard to spatial characteristic of the mining facility. Such model can ensure substantiation and functional reliability of engineering solutions at the stage of open pit mine design.
Key words: jointing, engineering-geological model, rock mass stability, hard rock mass, oriented core, prediction, rock failure mechanisms, geotechnical conditions. For citation: Korchak S. A., Abaturova I. V., Savintsev I. A., Storozhenko L. A. Rock mass quality assessment to reveal potentially hazardous areas in open pit mine design. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022;(9):87-98. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_9_0_87.
Актуальность
В настоящее время довольно остро стоят вопросы инженерной защиты бортов карьеров. Проблема связана с тем, что недропользователи стремятся к минимизации затрат на эксплуатацию месторождений. Это проявляется тенденцией к увеличению глубины карьеров, генерального угла их бортов и уменьшению коэффициента вскрыши. В результате все чаще проявляются обрушения. Мелкие обрушения (объемом до 1000 м3) не приносят существенного ущерба. Но если обрушение затрагивает сразу несколько уступов карьера, ущерб может исчисляться сотнями миллионов рублей.
Таким образом, тенденции к увеличению глубины карьеров, снижению вскрышных работ за счет увеличения углов откосов бортов, несомненно, приведут к новым рискам с точки зрения потери устойчивости уступов и бортов карьеров [1, 2]. Поэтому проектирование должно учитывать современные инженерно-геологические условия месторождения и базироваться на всесторонней оценке состояния массива горных пород [3, 4].
Результатом такой оценки должна стать прогнозная инженерно-геологическая модель месторождения, отражающая участки разной степени устойчивости пород в бортах карьера. При этом главной целью построения модели должно являться не только выделение опасных с точки зрения устойчивости участков, но и установление основных типов деформаций [5 — 7]. Получение объективных данных, а значит, и обеспечение объективности при построении модели, возможно только с использованием комплексного подхода.
Теоретическое обоснование
проблемы
К настоящему времени проведено большое количество научных исследований в области изучения массивов горных пород в целом, а также их трещинова-тости. Такими исследованиями занимались Ф.П. Саваренский, П.Н. Панюков, Г.Л. Фисенко, Р. Гудман, А.Д. Сашурин, В.Г. Зотеев, М.М. Протодьяконов и другие. Над изучением устойчивости скальных массивов работало множество зарубежных исследователей, среди которых основатели международных классифи-
кации расчетов устойчивости массива Z.T. Bieniawski, D.H. Laubscher [8], J. Ja-kubec. Исследования в данном направлении продолжаются и в последние годы [9 — 12]. Проведенные исследования основываются преимущественно на изучении степени трещиноватости непосредственно в массиве пород [13 — 17]. Это в значительной степени облегчает задачу получения достоверной информации и построения модели на этой основе. Однако на этапах разведки месторождения степень трещиноватости может быть оценена с достаточной полнотой только по керну скважин, при отсутствии в непосредственной близости обнажений пород [18 — 19]. Поэтому только использование комплекса методов позволит построить объективную и качественную инженерно-геологическую модель.
Методика работ
Предлагаемый к рассмотрению комплексный подход включает в себя оценку степени трещиноватости массива на основе двух методов [20]. Первый — инженерно-геологическая документация керна скважин неориентированного бурения, что позволяет в целом оценить качественно и количественно степень трещиноватости, но без возможности установления основных систем трещин и их элементов залегания [19].
Второй — инженерно-геологическая документации керна скважин ориентированного бурения [18], что позволяет получить информацию об основных системах трещин, их пространственной ориентировке (угол и азимут падения), которые неоднозначно влияют и на устойчивость массива пород. Здесь также стоит отметить, что при наличии обнажений необходимо выполнять их картирование с целью установления протяженности трещин, что будет определять их влияние на устойчивость бортов и уступов.
Оценка полученной информации проводится поэтапно:
I этап — оценка качественных параметров трещиноватости — генезис, положение по отношению к оси керна, минеральный заполнитель;
II этап — обработка данных количественных параметров Мк, Мт, RQD, классифицирование массива по степени трещиноватости;
III этап — расчет коэффициентов зон ослабления;
IV этап — установление основных закономерностей распространения степени трещиноватости. Построение инженерно-геологической модели месторождения;
V этап — обработка данных ориентированного керна в программном комплексе Dips Rocscience;
VI этап — построение прогнозной инженерно-геологической модели месторождения с использованием кинематического анализа с применением современных программных комплексов.
Реализация методики
Примером реализации предложенной методики является один из участков (Рудный участок 1) месторождения в Хабаровском крае. Всего данное месторождение включает в себя три самостоятельных рудных участка. В геологическом отношении разрез месторождения имеет двухэтажное строение: верхний представлен дисперсными грунтами — элювиально-делювиального, элювиального генезиса; нижний представлен скальными грунтами интрузивными и терри-генно-осадочными. В структурном плане участок находится на пересечении до-рудной северо-восточной системы разломов с поперечными разломами северо-западного простирания. В скважинах разломы представлены зонами дроблениями, брекчирования и трещиновато-сти.
60,0
£
а>" 50,0
40,0
30,0
20,0
10,0 0,0
i I
о.
ш
S
о О)
о х
IX
£ о
Q-
-1.0-
51.4
44.8
-0.-3-
волнистая волнистая ровная ровная зеркала приглаженная шероховатая шероховатая приглаженная скольжения
Рис. 1. Гистограмма преобладающих видов поверхностей открытых трещин в массиве пород участка Рудного участка 1, %
Fig. 1. Bar chart of prevailing surfaces of open fractures in rock mass in Rudny site 1, %
Ключевыми факторами, которые определяют инженерно-геологические условия отработки месторождения, являются степень трещиноватости, раздробленности пород, наличие неблагоприятно ориентированных зон и поверхностей ослабления, морфология стенок трещин, минеральный состав заполнителя.
Согласно приведенной ранее методике первым этапом в получении информации о трещиноватости массива является полевое описание ориентированного и неориентированного керна, в ходе которого фиксируются основные качественные характеристики трещин — устанавливается генезис трещин, харак-
тер их поверхности, а также наличие минерального заполнителя, который может как ослаблять, так и укреплять массив. В пределах исследуемого участка для массива пород характерны открытые и залеченные трещины. Тектонические трещины развиты до глубины изучения массива пород. Экзогенные ограничены глубиной 40-50 м. Поверхности открытых трещин преимущественно волнистые шероховатые (51,4%) либо ровные шероховатые (44,8%), единично встречаются зеркала скольжения, края трещин ровные сколовые, реже отмечаются извилистые рваные (рис. 1). Поверхности открытых трещин покрыты гидроокис-
Non Fe Cl Ер Q-Ca Ру Ser Gp
Рис. 2. Гистограмма процентного содержания минеральных заполнителей открытых трещин карьера Рудного участка 1
Fig. 2. Bar chart of mineral fill compositions in open fractures in Rudny site 1 of open pit mine, %
Рис. 3. Гистограмма ориентировки преобладающих углов трещин по направлению к оси керна, % Fig. 3. Bar chart of prevailing angle orientations of fractures relative to core axis, %
лами железа, корочками кварц-карбонатного материала, хлорита, серицита (рис. 2). Из них ослабляющими массив месторождения выступают гидроокислы железа и марганца, слюдистые минералы и аргиллизит, укрепляющими же — кварц-карбонатный и сульфидный материалы. По отношению к оси керна преобладающими являются углы 30 — 60° и 60 — 90° (рис. 3).
Второй этап, как правило, проводится неразрывно с первым. Здесь по керну фиксируются количественные парамет-
ры — модуль трещиноватости (Мт), модуль кусковатости (Мк), показатель качества пород (RQD). Также на данном этапе отмечаются мощности зон ослабления с описанием их гранулометрического состава. Тем самым формируется первичная база данных, которая подлежит обработке в виде диаграмм распределения (рис. 4). Классификация массива пород по степени трещиноватости выполнена согласно рекомендациям ВСЕГИНГЕО. Анализ показал, что преобладающим классом в массиве пород
Рис. 4. Процентное содержание в скважине пород разного качества (RQD) и степени трещиноватости (M) Рудного участка 1
Fig. 4. Percentage of different quality rocks (RQD) and jointing index (Mt) in boreholes in Rudny site 1
являются среднетрещиноватые породы (38%), слабо- и сильнотрещиноватые примерно равны между собой — 24% и 21%, раздробленные составляют 17% (рис. 4).
Третий этап — расчет коэффициентов зон ослабления выполняется с целью установления основных закономерностей пространственного положения зон ослабления, а в дальнейшем и для окончательного установления класса устойчивости пород и районирования массива пород. Для этого рассчитываются количественные показатели, такие как: коэффициент зон ослабления (К), который представляет собой отношение
суммарной мощности зон ослабления к вскрытой мощности разреза, и модуль зоны ослабления, который представляет собой отношение количества зон ослабления к вскрытой мощности и показывает количество зон ослабления на один метр массива.
Все перечисленные параметры заносятся в базу данных. Для визуализации полученных расчетов строятся карты и схемы зон ослабления (рис. 5), также данные могут найти отражение на разрезах и в трехмерных моделях. Зоны ослабления в исследуемом массиве развиты очень неравномерно. Подсчитанный коэффициент зон ослабления меняется
Рис. 5. Фрагмент схемы изолиний коэффициента зон ослабления по скважинам в пределах Рудного участка 1
Fig. 5. Fragment of contour lines of weakening coefficient in boreholes in Rudny site 1
Рис. 6. Фрагмент схематического разреза с оценкой степени трещиноватости массива пород Fig. 6. Fragment of schematic section with rock mass jointing estimate
190 ,so 170
Рис. 7. Стереограмма открытой трещиноватости по Рудному участку 1 Fig. 7. Stereogram of open jointing in Rudny site
от 0,5 — 0,6 до 88,5. Количество вскрытых зон достигает значений 44—80, средняя мощность зон ослабления достигает 5—6 м.
На четвертом этапе осуществляется построение инженерно-геологической модели месторождения в виде разрезов с отражением распределения степени трещиноватости пород массива (рис. 6).
Полученная на предыдущих этапах информация о степени трещиноватости дополняется важнейшими параметрами с точки зрения выбора схем расчетов устойчивости — пространственной ори-
ентировкои основных систем трещин и поверхностей ослабления. База данных, полученная при структурном описании ориентированного керна с подробной характеристикой каждой трещины — азимуты и углы падения, характер поверхности трещин, минеральный заполнитель — обрабатывается в различных программных комплексах, одним из которых является Dips Rocscience. В данной программе выполняется построение стереограмм трещиноватости с выделением основных систем трещин (рис. 7). Благодаря анализу результатов докумен-
_/ ™НТУР проектируемого карьера Результаты кинематического анализа:
/ . .. Вероятность проявления
механизма, % 60-120 Опрокидывание пластов 16,9
120-180 Опрокидывание пластов 10,8
180-240 Прямое опрокидывание 21,4
240-300 Сдвиг клина 14,3
Рис. 8. Прогнозная инженерно-геологическая модель с кинематическим анализом и выделением классов устойчивости пород
Fig. 8. Predictive engineering-geological model with kinematic analysis and rock stability classes
тации ориентированного керна по четырем специализированным инженерно-геологическим скважинам в пределах Рудного участка 1 установлено, что в массиве пород преобладают трещины северо-западного простирания, имеющие углы падения 60-90°. Для массива характерно наличие трех систем трещин: система I — азимут падения 290-325°, угол падения 50-80°; система II — азимут падения 17-40° (197-220°), угол падения 76-90°; система III — азимут падения 230-250°, угол падения 60-80°.
Завершающим этапом изучения тре-щиноватости месторождения является построение прогнозной инженерно-геологической модели с использованием кинематического анализа (рис. 8), реализуемого в ПО Dips Rocscience. На построенной инженерно-геологической модели по результатам обработки данных о трещиноватости массива (в том числе с учетом прочностных характеристик) выделены классы устойчивости пород, уточненные с помощью кинематического анализа. Анализ заключается в выявлении возможных механизмов разрушения откосов. Параметры прочности учитываются в минимальной степени, поскольку определяющим в анализе является взаимная ориентация плоскостей ослабления и поверхности выемки [7].
Разрушения откосов, обусловленные смещениями скальных блоков, происходят в виде одного или двух из трех основных механизмов деформирования: сдвиг по плоскости (Planar Sliding), сдвиг клина (Wedge Sliding) и опрокидывание (Direct Topling — прямое опрокидывание, Flexural Topling — опрокидывание пластов). На одном из исследуемых участков массива (юго-восточный борт)
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
кинематическим анализ выполнен для разных интервалов глубин, для которых выявлены наибольшие вероятности проявления механизмов разрушения массива. Для интервала глубин 60-120 м наиболее вероятно проявление механизма опрокидывания пластов (16,9%); для глубин 120-180 м — также механизма опрокидывания пластов (10,8%); для глубин 180-240 м — механизма прямого опрокидывания (21,4%); для глубин 240-300 м — механизма сдвига клина (14,3%). По результатам проведенного анализа можно сделать вывод, что в целом вероятность проявления механизмов невысокая, однако при вскрытии массива указанные механизмы могут реализоваться, что, несомненно, необходимо учитывать как при проектировании, так и при отработке.
Заключение
Использование комплексного подхода к оценке степени трещиноватости позволяет получить прогнозную инженерно-геологическую модель месторождения, на которой с учетом пространственной характеристики проектируемого объекта выделены опасные участки. Положение в разрезе опасных участков позволит еще на этапе проектирования обеспечить обоснованность проектно-технических решений и эксплуатационную надежность.
Однако полученные результаты, заложенные в базу данных, должны быть уточнены на этапе разработки в процессе горнотехнического мониторинга. Это позволит выполнить верификацию прогнозных решений и будет способствовать более точному пониманию проблемы.
1. Сашурин А. Д., Панжин А. А. Современные проблемы и задачи геомеханики // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 3-1. — С. 188 — 198. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-310-188-198.
2. Зотеев В. Г., Зотеев О. В. Нетипичные деформации бортов глубоких рудных карьеров и меры по их предотвращению // Горный журнал. - 2007. - № 1. - С. 40-45.
3. Abaturova I. V, Storozhenko L. A., Pisetsky V. B., & Savintsev I. A. Use of geological and structural analysis in evaluating engineering and geological conditions of mineral deposits / Engineering and Mining Geophysics. Conference Proceedings. 2020, vol. 2020, pp. 1-9. DOI: 10.3997/2214-4609.202051096.
4. Abaturova I., Savintsev I., Storozhenko L, Borisikhina O. Ensuring the sustainable functioning of the geotechnical system of mineral deposits in difficult engineering and geological conditions / 25th European Meeting of Environmental and Engineering Geophysics. 2019, vol. 2019, pp. 1-5. DOI: 10.3997/2214-4609.201903464.
5. Дунаев А. В. Геолого-структурная оценка карбонатитовых месторождений для прогнозирования в процессе их эксплуатации деформаций нерабочих уступов карьеров // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2010. - № 8. - С. 394-395.
6. KorchakS. A., Abaturova I. V, Savintsev I. A. Kinematic fracture analysis as the main tool for predicting the mechanism of deformation of a rock mass / Engineering and Mining Geophysics. 2020, vol. 2020, pp. 1-10. D0I:10.3997/2214-4609.202051127.
7. Бердинова Н. О., Съедина С. А., ШамгановаЛ. С., Калюжный Е. С. Прогнозирование деформаций уступов скального массива Куржункульского карьера с использованием кинематического анализа // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2020. -№ 4. - С. 58-68. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-4-0-58-68.
8. Laubscher D. H., Jakubec J. The MRMR rock mass classification for jointed rock masses / Underground Mining Methods: Engineering Fundamentals and International Case Studies. SMME, 2001, pp. 475-481.
9. Wagner H. Deep mining: a rock engineering challenge // Rock Mechanics and Rock Engineering. 2019, vol. 52, no. 5, pp. 1417-1446. DOI: 10.1007/s00603-019-01799-4.
10. Nicco M, Holley E, Hartlieb P., Kaunda R., Nelson P. Methods for characterizing cracks induced in rock // Rock Mechanics and Rock Engineering. 2018, vol. 51, no. 7, pp. 2075-2093. DOI: 10.1007/s00603-018-1445-x.
11. Khatik V. M., NandiA. K.Ageneric method for rock mass classification // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2018, vol. 10, no. 1, pp. 102-116. DOI:10.1016/J. JRMGE.2017.09.007.
12. Zhang Q., Huang X., Zhu H., Li J. Quantitative assessments of the correlations between rock mass rating (RMR) and geological strength index (GSI) // Tunnelling and Underground Space Technology. 2019, vol. 83, pp. 73-81. DOI: 10.1016/j.tust.2018.09.015.
13. Боос И. Ю., 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. -С. 19-30. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_12_0_96.
14. Серый С. С., Ермолов В. А., Дунаев А. В. Инженерно-геологическое районирование массивов скальных горных пород и прогноз деформаций уступов карьеров // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2008. - № 5. - С. 157-164.
15. Зубков А. В., Сентябов С. В. Новые подходы к оценке устойчивости скальных массивов горных пород // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2020. -№ 3-1. - С. 68-77. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-31-0-68-77.
16. Бакин В. А. Трещиноватость пород и влияние ее на устойчивость пород в горных выработках // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2020. - № S37. -С. 21-30. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-11-37-21-30.
17. Раимжанов Б. Р., Хасанов А. Р. Оценка структурной нарушенности массива горных пород по рейтинговым классификациям для рудников Зармитанской золоторудной зоны // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2020. - № 5. - С. 115-127. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-5-0-115-127.
18. 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.
19. Сосновская Е. Л., Авдеев А. Н. Прогноз устойчивости массива горных пород на основе анализа кернового материала разведочных скважин // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 3-1. — С. 216 — 223. DOI: 10.25018/0236-14932020-31-0-216-223.
20. Korchak S. A., Abaturova I. V. Methodology for studying the fracturing of rock massifs at different stages of the study of mineral deposits // Engineering and Mining Geophysics. 2021, vol. 2021, pp. 1 — 11. [¡223
REFERENCES
1. Sashurin A. D., Panzhin A. A. Current problems and objectives in geomechanics. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. 3-1, pp. 188 — 198. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236-1493-2020310-188-198.
2. Zoteev V. G., Zoteev O. V. Atypical deformations of the sides of deep ore pits and measures to prevent them. Gornyi Zhurnal. 2007, no. 1, pp. 40 — 45. [In Russ].
3. Abaturova I. V., Storozhenko L. A., Pisetsky V. B., & Savintsev I. A. Use of geological and structural analysis in evaluating engineering and geological conditions of mineral deposits. Engineering and Mining Geophysics. Conference Proceedings. 2020, vol. 2020, pp. 1 — 9. DOI: 10.3997/2214-4609.202051096.
4. Abaturova I., Savintsev I., Storozhenko L., Borisikhina O. Ensuring the sustainable functioning of the geotechnical system of mineral deposits in difficult engineering and geological conditions. 25th European Meeting of Environmental and Engineering Geophysics. 2019, vol. 2019, pp. 1 — 5. DOI: 10.3997/2214-4609.201903464.
5. Dunaev A. V. Geological and structural assessment of carbonatite deposits for predicting deformations of non-working ledges of quarries during their operation. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2010, no. 8, pp. 394—395. [In Russ].
6. Korchak S. A., Abaturova I. V., Savintsev I. A. Kinematic fracture analysis as the main tool for predicting the mechanism of deformation of a rock mass. Engineering and Mining Geophysics. 2020, vol. 2020, pp. 1 — 10. DOI:10.3997/2214-4609.202051127.
7. Berdinova N. O., Sedina S. A., Shamganova L. S., Kalyuzhny E. S. Prediction of strains in strong rock mass of the Kurzhunkul open pit mine by the kinematic analysis. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. 4, pp. 58 — 68. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-4-0-58-68.
8. Laubscher D. H., Jakubec J. The MRMR rock mass classification for jointed rock masses. Underground Mining Methods: Engineering Fundamentals and International Case Studies. SMME, 2001, pp. 475 — 481.
9. Wagner H. Deep mining: a rock engineering challenge. Rock Mechanics and Rock Engineering. 2019, vol. 52, no. 5, pp. 1417 — 1446. DOI: 10.1007/s00603-019-01799-4.
10. Nicco M., Holley E., Hartlieb P., Kaunda R., Nelson P. Methods for characterizing cracks induced in rock. Rock Mechanics and Rock Engineering. 2018, vol. 51, no. 7, pp. 2075 — 2093. DOI: 10.1007/s00603-018-1445-x.
11. Khatik V. M., Nandi A. K. A generic method for rock mass classification. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2018, vol. 10, no. 1, pp. 102 — 116. DOI:10.1016/J. JRMGE.2017.09.007.
12. Zhang Q., Huang X., Zhu H., Li J. Quantitative assessments of the correlations between rock mass rating (RMR) and geological strength index (GSI). Tunnelling and Underground Space Technology. 2019, vol. 83, pp. 73 — 81. DOI: 10.1016/j.tust.2018.09.015.
13. Boos I. Yu., Yunakov Yu. L., Patachakov I. V., Grishin A. A. Structural analysis of pit wall rock mass on 3D slope model constructed using a multicopter. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2021, no. 12, pp. 19 — 30. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_12_0_96.
14. Seryiy S. S., Ermolov V. A., Dunaev A. V. Engineering-geological zoning of rock massifs and prediction of deformations of quarry ledges. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2008, no. 5, pp. 157 — 164. [In Russ].
15. Zubkov A. V., Sentyabov S. V. New approaches to the assessment of stability of rock rock arrays. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. 3-1, pp. 68 — 77. DOI: 10.25018/0236-14932020-31-0-68-77.
16. Bakin V. A. Fracturing of rocks and its influence on the stability of rocks in mine workings. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. S37, pp. 21 — 30. [In Russ]. DOI: 10.25018/02361493-2020-11-37-21-30.
17. Raimjanov B. R., Khasanov A. R. Ratings of structural rock mass quality for Zarmitan gold mines. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. 5, pp. 115 — 127. [In Russ]. DOI: 10.25018/ 0236-1493-2020-5-0-115-127.
18. Chuzhinov D. N., Rubchevskiy Yu. I., Malykh M. Yu., Osetskiy A. I., Kolpakov V. B., Simakov A. P. Oriented core and downhole telemetry: application experience at Polymetal work sites. Prospect and protection of mineral resources. 2020, no. 10, pp. 34—39. [In Russ].
19. Sosnovskaya E. L., Avdeev A. N. Forecast of the stability of the array of gold ore deposits based on the analysis of core material from exploration core drilling wells. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020, no. 3-1, pp. 216 — 223. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-31-0-216-223.
20. Korchak S. A., Abaturova I. V. Methodology for studying the fracturing of rock massifs at different stages of the study of mineral deposits. Engineering and Mining Geophysics. 2021, vol. 2021, pp. 1 — 11.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Корчак Семен Александрович1 — аспирант,
e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0001-7175-289X,
Абатурова Ирина Валерьевна1 — д-р геол.-минерал. наук, профессор, ORCID ID: 0000-0003-4829-3204, Савинцев Иван Андреевич1 — канд. геол.-минерал. наук, доцент, ORCID ID: 0000-0002-4760-9900,
Стороженко Любовь Александровна1 — канд. геол.-минерал. наук, доцент, ORCID ID: 0000-0003-4185-956X, 1 Уральский государственный горный университет. Для контактов: Корчак С.А., e-mail: [email protected].
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
S.A. Korchak1, Graduate Student, e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0001-7175-289X,
I.V. Abaturova1, Dr. Sci. (Geol. Mineral.), Professor,
ORCID ID: 0000-0003-4829-3204,
I.A. Savintsev1, Cand. Sci. (Geol. Mineral.),
Assistant Professor, ORCID ID: 0000-0002-4760-9900,
L.A. Storozhenko1, Cand. Sci. (Geol. Mineral.),
Assistant Professor, ORCID ID: 0000-0003-4185-956X,
1 Ural State Mining University, 620144, Ekaterinburg, Russia.
Corresponding author: S.A. Korchak, e-mail: [email protected].
Получена редакцией 30.06.2022; получена после рецензии 12.07.2022; принята к печати 10.08.2022. Received by the editors 30.06.2022; received after the review 12.07.2022; accepted for printing 10.08.2022.
