Оценка влияния параметров буровзрывных работ на потери при выпуске горной массы методом физического моделирования

DOI: https://doi.org/10.30686/1609-9192-2026-5-215-222

А.П. Господариков, В.И. Кириленко
Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Горная Промышленность №5/ 2026 стр. 215-222

Резюме: В статье представлено исследование влияния параметров буровзрывных работ на эксплуатационные потери при системе разработки с обрушением руды и вмещающих пород. Актуальность исследования обусловлена необходимостью обоснования параметров буровзрывных работ, обеспечивающих снижение эксплуатационных потерь при выпуске под обрушенными породами с учетом изменчивости содержания полезного компонента по высоте рудного тела. Поставленные задачи выполнены методом физического моделирования на экспериментальном стенде в масштабе 1:50 с использованием медно-никелевых руд и вмещающих горных пород. Гранулометрический состав моделируемой горной массы определялся в рамках методики Кузнецова–Раммлера. Проведена серия из шести лабораторных экспериментов для различных гранулометрических составов. Установлено, что увеличение среднего размера куска горной массы в диапазоне 193–433 мм приводит к росту эксплуатационных потерь при выпуске с 54 до 65%. Показано, что укрупнение горной массы ухудшает выпуск верхнего участка рудного тела, характеризующегося повышенным содержанием полезного компонента. Полученные в ходе экспериментов результаты подтверждают, что параметры буровзрывных работ не только определяют процессы разрушения массива, но и оказывают существенное влияние на эксплуатационные потери и качество горной массы.

Ключевые слова: буровзрывные работы, подземные горные работы, система разработки руды, обрушение руды, вмещающие породы, торцевой выпуск горной массы, гранулометрический состав, методика Кузнецова–Раммлера, физическое моделирование, эксплуатационные потери

Для цитирования: Господариков А.П., Кириленко В.И. Оценка влияния параметров буровзрывных работ на потери при выпуске горной массы методом физического моделирования. Горная Промышленность. 2026;(5):215–222. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2026-5-215-222

Информация о статье

Поступила в редакцию: 10.05.2026

Поступила после рецензирования: 22.06.2026

Принята к публикации: 02.07.2026

Информация об авторах

Господариков Александр Петрович – доктор технических наук, заведующий кафедрой высшей математики, Санкт- Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-1018-6841; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Кириленко Владислав Игоревич – аспирант, Санкт- Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; https://orcid.org/0009-0006-3435-3770; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Список литературы

1. Radebe N., Chipangamate N. Mining industry risks, and future critical minerals and metals supply chain resilience in emerging markets. Resources Policy. 2024;91:104887. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2024.104887

2. Ponomarenko T., Nevskaya M., Jonek-Kowalska I. Mineral resource depletion assessment: alternatives, problems, results. Sustainability. 2021;13(2):862. https://doi.org/10.3390/su13020862

3. Nevskaya M.A., Raikhlin S.M., Chanysheva A.F. Assessment of energy efficiency projects at Russian mining enterprises within the framework of sustainable development. Sustainability . 2024;16(17):7478. https://doi.org/10.3390/su16177478

4. Sánchez F., Hartlieb P. Innovation in the mining industry: technological trends and a case study of the challenges of disruptive innovation. . 2020;37(5):1385–1399. https://doi.org/10.1007/s42461-020-00262-1

5. Рудаков М.Л., Дука Н.Е. Моделирование акустического воздействия горного оборудования на персонал при добыче угля подземным способом. Горный информационно-аналитический бюллетень . 2021;(10):165–179. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2021_10_0_165

6. Трушко В.Л., Трушко О.В. Комплексное освоение железорудных месторождений на основе конкурентоспособных подземных геотехнологий. Записки Горного института . 2021;250:569–577. https://doi.org/10.31897/PMI.2021.4.10

7. Дарбинян Т.П., Цымбалов А.А., Зубов В.П., Колганов А.В. Влияние трещиноватости горного массива на разубоживание медно-никелевых вкрапленных руд при их добыче на руднике «Октябрьский». Горный журнал. 2023;(6):19–24. https://doi.org/10.17580/gzh.2023.06.03

8. Цупкина М.В., Кирков А.Е., Клебанов Д.А., Радченко Д.Н. Обоснование необходимости улучшения стратегии управления функционированием горно-технической системы на основе анализа данных об отработке сложноструктурных блоков. Записки Горного института . 2024;266:316–325. Режим доступа: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/16302 (дата обращения: 19.03.2026).

9. Князькин Е.А., Клебанов Д.А., Ювакаев Р.О. Разработка и применение новых методов оценки изменчивости качества полезных ископаемых на основе анализа больших данных для оперативного управления рудопотоком на горных предприятиях. Записки Горного института. 2025;275:145–154. Режим доступа: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/16586 (дата обращения: 19.03.2026).

10. Nadolski S., Klein B., Elmo D., Scoble M. Cave-to-mill: a mine-to-mill approach for block cave mines. Mining Technology: 2015;124(1):47–55. https://doi.org/10.1179/1743286315Y.0000000001

11. Имашев А.Ж., Суимбаева А.М., Мусин А.А. Прогнозная оценка разубоживания руды при отработке маломощных крутопадающих залежей системой подэтажных штреков. Записки Горного института. 2024;266:283–294. Режим доступа: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/16186 (дата обращения: 19.03.2026).

12. Meng X., Long T., Shi X., Wang L., Zhu Z., Tao G. A new insert drawing technique for controlling ore loss and dilution during sublevel caving. Scientific Reports. 2025;15:23104. https://doi.org/10.1038/s41598-025-07362-2

13. Kucewicz M., Ł ukasz M., Baranowski P., Ma ł achowski J., Fu ł awka K., Mertuszka P., Szumny M. Numerical modeling of blast-induced rock fragmentation in deep mining with 3D and 2D FEM method approaches. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2024;16(11):4532–4553. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2024.01.017

14. Guo J., Sun S., Jiang N., Wang J., Huang M., Yan X. et al. Optimization of large-diameter deep-hole stope blasting technology based on numerical simulation: a case study of the Dongguashan copper mine. Scientific Reports. 2025;15:18547. https://doi.org/10.1038/s41598-025-91789-0

15. Kinyua E.M., Jianhua Z., Kasomo R.M., Mauti D., Mwangangi J. A review of the influence of blast fragmentation on downstream processing of metal ores. Minerals Engineering . 2022;186:107743. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2022.107743

16. Ding J., Yang J., Ye Z., Leng Z., Zhou C. Numerical study on rock blasting assisted by in-situ stress redistribution. Tunnelling and Underground Space Technology . 2024;153:106022. https://doi.org/10.1016/j.tust.2024.106022

17. Dotto M.S., Pourrahimian Y. The effect of initiation time delay and sequencing on rock damage in multi-hole blasting. Mining . 2025; 5(2):22. https://doi.org/10.3390/mining5020022

18. Маринин М.А., Афанасьев П.И., Сушкова В.И., Устименко К.Д., Ахметов А.Р. Опыт применения модели Кузнецова-Раммлера при описании распределения грансостава взорванной горной массы. Горный информационно-аналитический бюллетень . 2023;(9-1):96–109. (In Russ.). https://doi.org/10.25018/0236_1493_2023_91_0_96

19. Guo J., Zhao Z., Zhao P., Chen J. Prediction and optimization of open-pit mine blasting based on intelligent algorithms. Applied Sciences . 2024;14(13):5609. https://doi.org/10.3390/app14135609

20. Господариков А.П., Киркин А.П., Трофимов А.В., Ковалевский В.Н. Определение физико-механических свойств горных пород при применении противоударных разгрузочных мероприятий. Горный журнал . 2023;(1):26–34. https://doi.org/10.17580/gzh.2023.01.04

21. Moomivand H., Gheybi M. Novel empirical models to assess rock fragment size by drilling and blasting. Measurement . 2024;238:115375. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.115375

22. Shields L., Calnan J., Silva J., Agioutantis Z. Underground bench blast fragmentation: Comparison of a multivariate regression model to established predictive models. . 2025;134(1):15–29. https://doi.org/10.1177/25726668241301880

23. Господариков А.П., Ковалевский В.Н., Румянцев А.Е., Кириленко В.И. Адаптация модели прогнозирования гранулометрического состава Кузнецова – Раммлера для условий подземных горных работ. Горный журнал . 2026;(2):72–79. https://doi.org/10.17580/gzh.2026.02.09

24. Sun H., Jin A., Elmo D., Gao Y., Wu S. A numerical based approach to calculate ore dilution rates using rolling resistance model and upside-down drop shape theory. Rock Mechanics and Rock Engineering . 2020;53(10):4639–4652. https://doi.org/10.1007/s00603-020-02180-6

25. Yi C., Johansson D., Wimmer M., Nordqvist A., San Miguel C.R. Numerical modelling of fragmentation by blasting and gravity flow in sublevel caving mines. In: Potvin Y. (ed.) Caving 2022: Proceedings of the Fifth International Conference on Block and Sublevel Caving, Adelaide, August 30 – September 1, 2022. https://doi.org/10.36487/ACG_repo/2205_66

26. Yang C., Li G., Gan D., Cao R., Lin H., Gao R. Particle-scale insights into extraction zone development during block caving: experimental validation and PFC3D simulation of gradation-dependent flow characteristics. Applied Sciences . 2025;15(14):7916. https://doi.org/10.3390/app15147916

27. Зуев Б.Ю., Истомин Р.С., Обожина Е.П. Физическое моделирование нелинейных геомеханических процессов при разработке калийных месторождений. Горный журнал . 2023;(5):75–80. https://doi.org/10.17580/gzh.2023.05.11

28. Wu X., Zhang N., Wu X. The effect of depth of the trap zone of an end release avalanche on the depletion of ore loss. Scientific Reports. 2025;15:26199. https://doi.org/10.1038/s41598-025-11784-3

29. Zuev B.Yu., Zubov V.P., Fedorov A.S. Application prospects for models of equivalent materials in studies of geomechanical Eurasian Mining. 2019;(1):8–12. https://doi.org/10.17580/em.2019.01.02

30. Zhang X., Tao G., Zhu Z. Laboratory study of the influence of dip and ore width on gravity flow during longitudinal sublevel caving. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences . 2018;103:179–185. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2018.01.039

31. Фирсов А.Н., Журавская А.А. О методах теории подобия и размерности. В кн.: Козлов В.Н., Фирсов А.Н. (ред.) Системный анализ в проектировании и управлении: сб. науч. тр. 24-й Междунар. науч. и учеб.-практ. конф., Санкт- Петербург, 13–14 окт. 2020 г . СПб.: Политех-Пресс; 2020. Ч. 2. С. 121–131. https://doi.org/10.18720/SPBPU/2/id20-159

32. Седов Л.И. Методы подобия и размерности в механике . 8-е изд., перераб. М.: Наука; 1977. 438 с.

33. Кирпичев М.В. Теория подобия . М.: Изд-во Акад. наук СССР; 1953. 96 с.

34. Jia Q., Tao G., Liu Y., Wang S. Laboratory study on three-dimensional characteristics of gravity flow during longitudinal sublevel caving. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021;144:104815. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2021.104815

35. Castro R., Gómez R.E., Pérez Á. Physical modelling as a tool to improve our understanding of mechanisms of cave flow. In: Potvin Y. (ed.) Caving 2022: Proceedings of the Fifth International Conference on Block and Sublevel Caving, Adelaide, August 30 – September 1, 2022.

36. Lawal A.I. A new modification to the Kuz-Ram model using the fragment size predicted by image analysis. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences . 2021;138:104595. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2020.104595

37. Малахов Г.М., Безух В.Р., Петренко П.Д. Теория и практика выпуска обрушенной руды. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Недра; 1968. 311 с.

38. Kvapil R. Gravity flow of granular materials in Hoppers and bins in mines – II. Coarse material. International Journal of Rock 1965;2(3):277–292. https://doi.org/10.1016/0148-9062(65)90029-X