СУЧАСНІ МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ ЗЕМНОЇ ПОВЕРХНІ ПІДПРАЦЬОВАНОЇ ГІРНИЧИМИ РОБОТАМИ

Abstract

Просідання земної поверхні, спричинене підземними гірничими роботами, є складним багатофакторним процесом, що становить значну небезпеку для інфраструктури, природного середовища та соціально-економічної стабільності регіонів. У зв’язку з інтенсифікацією видобутку корисних копалин, ускладненням гірничо-геологічних умов та зростанням техногенного навантаження на території, питання прогнозування та моніторингу просідання набуває особливої актуальності. Сучасні підходи до вивчення цього явища охоплюють аналітичні, числові, фізичні та дистанційні методи, кожен з яких має свої переваги та обмеження. Комплексне поєднання цих методів є ключем до підвищення точності прогнозів та ефективності управління ризиками. Аналітичні методи, зокрема методи функцій впливу та метод інтеграла ймовірностей, залишаються базовими інструментами для інженерних розрахунків. Вони забезпечують достатню точність для широкого спектра задач, проте ґрунтуються на припущенні про ізотропне та суцільне середовище, що не відповідає реальним умовам складнопобудованих геологічних структур. Крім того, ці методи не враховують механічних взаємозв’язків у гірському масиві, що обмежує їх здатність відтворювати механізм розвитку деформацій. Подальший розвиток аналітичних моделей пов’язаний із міждисциплінарною інтеграцією гірничої справи, геомеханіки, геодезії та геоінформатики. Числове моделювання, представлене методами скінченних елементів, скінченних різниць, дискретних елементів та граничних елементів, дозволяє відтворювати напружено-деформований стан гірського масиву з урахуванням реальних фізико-механічних властивостей порід. Проте складність моделей, необхідність точного визначення параметрів та обмеження програмного забезпечення зумовлюють потребу у калібруванні числових моделей за польовими даними. Реальний гірський масив не є повністю безперервним або дискретним, що стимулює розвиток гібридних підходів, які поєднують континуальні та дискретні моделі. Числове моделювання є перспективним напрямом, однак його ефективність значною мірою залежить від якості вихідних даних та кваліфікації дослідника.