Оценка эффективности радарного мониторинга устойчивости бортов карьеров на угольных разрезах Кузбасса

Е.И. Шумская, О.В. Панина, С.Г. Еремин, Н.Л. Красюкова, Т.В. Бутова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация
Горная Промышленность №3/ 2026 стр. 79-87

Резюме: Интенсификация открытой угледобычи в Кузнецком бассейне при углублении карьеров до 250–320 м обостряет проблему устойчивости бортов разрезов, где ежегодно фиксируется от 12 до 18 случаев деформаций различного масштаба. Работа посвящена оценке эффективности наземных интерферометрических радарных систем (GB-InSAR) для мониторинга геомеханической устойчивости бортов угольных разрезов Кузбасса. Гипотеза исследования: применение радарного мониторинга с субмиллиметровой точностью позволяет существенно повысить надежность прогноза обрушений бортов по сравнению с традиционными геодезическими методами и обеспечить упреждение деструктивных событий не менее чем за 48 ч. Исследование проведено на базе данных трёх угольных разрезов УК «Кузбассразрезуголь» (Бачатский, Кедровский, Талдинский) за период 2022–2025 гг. Использованы радарные системы IBIS ArcSAR и IBIS-Rover с точностью измерений ±0,1 мм и дальностью сканирования до 5 км. Верификация радарных данных выполнена по результатам ГНСС-наблюдений. Методология включает расчёт кумулятивных смещений в направлении линии визирования (LOS), построение графиков обратной скорости деформации (INV), определение коэффициента устойчивости Fs методом круглоцилиндрических поверхностей скольжения. За анализируемый период радарными системами зарегистрировано 23 эпизода аномального ускорения деформаций, из которых 19 подтвердились последующими деструктивными событиями (точность обнаружения – 82,6%). Среднее время упреждения прогноза обрушения методом обратной скорости составило 67,4 ч при коэффициенте детерминации R2 = 0,91–0,96. Интеграция радарного мониторинга в систему управления геотехническими рисками снизила число инцидентов, связанных с обрушениями бортов, на 64% за три года наблюдений. Обсуждаются ограничения метода при экстремальных атмосферных условиях Западной Сибири, перспективы внедрения нейросетевых моделей прогноза и интеграции спутниковых данных Sentinel-1 для масштабирования системы мониторинга на совокупность разрезов бассейна.

Ключевые слова: радарный мониторинг, устойчивость бортов карьеров, наземный интерферометрический радар, метод обратной скорости, угольные разрезы Кузбасса, деформации горного массива, прогноз обрушений

Для цитирования: Шумская Е.И., Панина О.В., Еремин С.Г., Красюкова Н.Л., Бутова Т.В. Оценка эффективности радарного мониторинга устойчивости бортов карьеров на угольных разрезах Кузбасса. Горная промышленность. 2026;(3):79–87. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2026-3-79-87

Информация о статье

Поступила в редакцию: 01.02.2026

Поступила после рецензирования: 24.03.2026

Принята к публикации: 06.04.2026

Информация об авторах

Шумская Екатерина Игоревна – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Панина Ольга Владимировна – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Еремин Сергей Геннадьевич – доктор юридических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Красюкова Наталья Львовна – доктор экономических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Бутова Татьяна Витальевна – доктор экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Список литературы

1. Wu H., Zhang Y., Sun X., Liu Y., Lu Z., Kang Y. et al. A traceability investigation of the 2023 Xinjing open-pit coal mine landslide: remote sensing analysis using spaceborne SAR and optical imagery. Landslides. 2026;23(2):399–416. https://doi.org/10.1007/ s10346-025-02635-3

2. Идармачев Ш.Г. Система непрерывного мониторинга параметров трещин в горном массиве на основе резистивных датчиков. Геология и геофизика Юга России. 2025;15(1):82–91. https://doi.org/10.46698/VNC.2025.78.66.007 Idarmachev S.G. The system of continuous monitoring of parameters of cracks in a mountain range on the basis of resistive sensors. Geology and Geophysics of Russian South. 2025;15(1):82–91. (In Russ.) https://doi.org/10.46698/ VNC.2025.78.66.007

3. Родионов В.А., Серегин А.С., Иконников Д.А. Мультипликативный метод оценки взрывопожароопасных свойств рудничной атмосферы при поступлении в воздушную среду углеводородных газов. Горный журнал. 2023;(9):35–40. https://doi.org/10.17580/gzh.2023.09.05 Rodionov V.A., Seregin A.S., Ikonnikov D.A. Multiplicative method to assess fire and explosion hazard of mine air containing hydrocarbon gases. Gornyi Zhurnal. 2023;(9):35–40. (In Russ.) https://doi.org/10.17580/gzh.2023.09.05

4. Carlà T., Intrieri E., Di Traglia F., Nolesini T., Gigli G., Casagli N. Guidelines on the use of inverse velocity method as a tool for setting alarm thresholds and forecasting landslides and structure collapses. Landslides. 2017;14(2):517–534. https:// doi.org/10.1007/s10346-016-0731-5

5. Писецкий В.Б., Лапин С.Э. К решению проблемы дистанционного прогноза объектов c риском развития опасных геодинамических явлений в процессе ведения подземных горных работ. Безопасность труда в промышленности. 2025;(1):90–95. https://doi.org/10.24000/0409-2961-2025-1-90-95 Pisetskiy V.B., Lapin S.E. Addressing the problem of remote forecast for objects associated with the risk of the development of hazardous geodynamic phenomena during underground mining operations. Occupational Safety in Industry. 2025;(1):90– 95. (In Russ.) https://doi.org/10.24000/0409-2961-2025-1-90-95

6. Бизяев А.А., Вострецов А.Г., Смирнягин И.И., Шарапова М.Д. Оценка напряженно-деформированного состояния массива горных пород по его электромагнитному излучению. Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2024;(6):192–199. https://doi.org/10.15372/FTPRPI20240621 Bizyaev A.A., Vostretsov A.G., Smirnyagin I.I., Sharapova M.D. Assessment of stress-strain behavior from electromagnetic radiation data in rock mass. Journal of Mining Science. 2024;60(6):1064–1070. https://doi.org/10.1134/S106273912406022X

7. Carlà T., Farina P., Intrieri E., Ketizmen H., Casagli N. Integration of ground-based radar and satellite InSAR data for the analysis of an unexpected slope failure in an open-pit mine. Engineering Geology. 2018;235:39–52. https://doi.org/10.1016/j. enggeo.2018.01.021

8. Read J., Stacey P. Guidelines for Open Pit Slope Design. Melbourne: CSIRO Publishing; 2009. 496 p. https://doi. org/10.1071/9780643101104

9. Xu X., Zhu W., Li H., Song Q., Wang Y., Gao N. Rock slope landslide prediction with an improved inverse velocity model using radar monitoring data. Engineering Geology. 2025;357:108320. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2025.108320

10. Шедько Ю.Н., Харченко К.В., Зуденкова С.А., Москвитина Е.И., Бабаян Л.К. Синергетический подход к управлению карьерами с применением больших данных и интеллектуальных систем предиктивной аналитики. Горная промышленность. 2025;(1):154–160. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1-154-160 Shedko Yu.N., Kharchenko K.V., Zudenkova S.A., Moskvitina E.I., Babayan L.K. A synergetic approach to open-pit mine management using big data and intelligent predictive analytics systems. Russian Mining Industry. 2025;(1):154–160. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1-154-160

11. Рождественская И.А., Беляев А.М., Лукичев К.Е., Зубенко А.В., Лаффах А.М. Разработка интеллектуальных распределённых систем хранения и анализа данных для оптимизации горного производства и управления угольной добычей. Горная промышленность. 2025;(2):56–64. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-2-56-64 Rozhdestvenskaya I.A., Belyaev A.M., Lukichev K.E., Zubenko A.V., Laffakh A.M. Development of smart distributed data storage and analysis systems for optimization of mining operations and coal mining management. Russian Mining Industry. 2025;(2):56–64. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-2-56-64

12. Харченко К.В., Зубец А.Ж., Разумова Е.В., Москвитина Е.И., Воронова Е.И. Интеграция распределённых облачных вычислений для повышения эффективности угольной добычи и мониторинга горных процессов. Горная промышленность. 2025;(2):82–90. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-2-82-90 Kharchenko K.V., Zubets A.Zh., Razumova E.V., Moskvitina E.I., Voronova E.I. Integration of distributed cloud computing to improve coal mining efficiency and monitoring of mining processes. Russian Mining Industry. 2025;(2):82–90. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-2-82-90

13. Харченко К.В., Зубец А.Ж., Москвитина Е.И., Бабаян Л.М., Лаффах А.М. Анализ эффективности внедрения предиктивного обслуживания горнодобывающего оборудования на основе технологий Индустрии 4.0. Горная промышленность. 2024;(4):130–138. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-4-130-138 Kharchenko K.V., Zubets A.Zh., Moskvitina E.I., Babayan L.K., Laffah A.M. Analyzing the efficiency of implementing predictive maintenance of mining equipment based on Industry 4.0 technologies. Russian Mining Industry. 2024;(4):130– 138. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-4-130-138

14. Новоселова И.Ю., Новоселов А.Л. Альтернативные методы экономической оценки загрязнения окружающей среды объектами энергетики. Экономика. Налоги. Право. 2025;18(2):67–76. https://doi.org/10.26794/1999- 849X-2025-18-2-67-76 Novoselova I.Yu., Novoselov A.L. Alternative methods of economic assessment of environmental pollution by energy facilities. Economics, Taxes & Law. 2025;18(2):67–76. (In Russ.) https://doi.org/10.26794/1999-849X-2025-18-2-67-76

15. Самарин И.В. Применение глубокого обучения и спутниковых данных для мониторинга и прогнозирования лесных пожаров в России: анализ эффективности и перспектив. Вопросы экологии. 2024;37(1):128–155. https://doi. org/10.25726/m7116-1845-7217-x Samarin I.V. Application of deep learning and satellite data for monitoring and forecasting forest fires in Russia: performance and perspective analysis. Voprosy Ecologii. 2024;37(1):128–155. (In Russ.) https://doi.org/10.25726/m7116- 1845-7217-x

16. Новоселова И.Ю., Новоселов А.Л. Методическое обеспечение согласования проектов социально-экономического развития региона и его потенциалов. Экономика. Налоги. Право. 2025;18(4):89–100. https://doi.org/10.26794/1999- 849X-2025-18-4-89-100 Novoselova I.Yu., Novoselov A.L. Methodological support for the coordination of projects for the socio-economic development of the region and its potentials. Economics, Taxes & Law. 2025;18(4):89–100. (In Russ.) https://doi. org/10.26794/1999-849X-2025-18-4-89-100