Совместная оптимизация компоновки очистных камер подземных рудников Урала

Н.А. Завалько, А.Ж. Зубец, А.В. Зубенко, Т.М. Токмурзин, О.А. Сагина
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация Горная Промышленность №1/ 2026 стр. 97-104

Резюме: Статья посвящена разработке методологии совместной оптимизации геометрических параметров очистных камер для подземных медно-колчеданных рудников Уральского региона. Исследование базируется на интегрированном подходе, объединяющем стохастическое математическое программирование, численное геомеханическое моделирование и анализ производственных данных действующих горнодобывающих предприятий. Актуальность работы определяется необходимостью повышения эффективности извлечения минерального сырья в условиях углубления горных работ, усложнения горно-геологической обстановки и ужесточения требований к безопасности ведения очистной выемки. На базе данных шести медно-колчеданных месторождений Урала проведён комплексный анализ геомеханических условий и технологических параметров камерных систем разработки с закладкой выработанного пространства. Разработанная методология включает трёхэтапную процедуру оптимизации: генерацию допустимых геометрических конфигураций камер с учётом устойчивости рудного массива; стохастическую оптимизацию компоновки с использованием ансамбля геостатистических реализаций рудного тела; интегрированное планирование последовательности отработки и закладки выработанного пространства. Численные эксперименты на реальных блочных моделях трёх рудников показали повышение чистой приведённой стоимости проектов на 8–14% по сравнению с традиционным детерминированным подходом. Оптимизированные геометрические параметры камер обеспечивают снижение объёма подготовительно-нарезных работ на 12–18%, сокращение расхода твердеющих закладочных смесей на 15–22% при сохранении коэффициента извлечения руды на уровне 87–92%. Предложенная методология позволяет учитывать геологическую неопределённость на стадии проектирования, что повышает надёжность горнотехнических решений и обеспечивает более точное прогнозирование производственных показателей на весь период эксплуатации месторождения.

Ключевые слова: камерная система разработки, оптимизация очистных камер, медно-колчеданные месторождения, стохастическое программирование, геомеханическое моделирование, твердеющая закладка, подземные рудники, Урал

Для цитирования: Завалько Н.А., Зубец А.Ж., Зубенко А.В., Токмурзин Т.М., Сагина О.А. Совместная оптимизация компоновки очистных камер подземных рудников Урала. Горная промышленность. 2026;(1):97–104. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2026-1-97-104

Информация о статье

Поступила в редакцию: 19.10.2025

Поступила после рецензирования: 16.12.2025

Принята к публикации: 16.01.2026

Информация об авторах

Завалько Наталья Александровна – 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.

Зубец Антон Желькович – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-1481-0189 ; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Зубенко Андрей Вячеславович – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0001-6825-1904 ; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Токмурзин Тимур Маратович – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0001-9476-3612 ; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Сагина Оксана Александровна – 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.

Список литературы

1. Серавкин И.Б., Знаменский С.Е., Косарев А.М., Рыкус М.В., Салихов Д.Н., Сначев В.И., Мосейчук В.М. Вулканогенная металлогения Южного Урала. М.: Наука; 1994. 160 с.

2. Andrade L.C., Dimitrakopoulos R., Conway P. Integrated stochastic optimisation of stope design and long-term production scheduling at an operating underground copper mine. International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2024;38(8):619–641. https://doi.org/10.1080/17480930.2024.2337499

3. Каплунов Д.Р., Калмыков В.Н., Рыльникова М.В. Комбинированная геотехнология. М.: Руда и металлы; 2003. 560 с.

4. Димитракопулос Р., Грико Н. Проектирование разработки месторождения и геологическая неопределенность: количественная оценка проекта и вероятностная альтернатива. Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2009;(2):63–74.

5. Именитов В.Р. Процессы подземных горных работ при разработке рудных месторождений. М.: Недра; 1978. 528 с.

6. Avalos S., Ortiz J.M. Multivariate geostatistical simulation and deep Q-Learning to optimize mining decisions. Mathematical Geosciences. 2023.;55(5):673–692. https://doi.org/10.1007/s11004-023-10049-x

7. Musingwini C. Presidential Address: Optimization in underground mine planning- developments and opportunities. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2016;116(9):809–820. https://doi.org/10.17159/2411-9717/2016/v116n9a1

8. Furtado e Faria M., Dimitrakopoulos R., Lopes Pinto C.L. Integrated stochastic optimization of stope design and long-term underground mine production scheduling. Resources Policy. 2022;78:102918. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102918

9. Little J., Knights P., Topal E. Integrated optimization of underground mine design and scheduling. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2013;113(10):775–785. Available at: https://www.saimm.co.za/Journal/v113n10p775.pdf (accessed: 20.10.2025).

10. Nhleko A.S., Tholana T., Neingo P.N. A review of underground stope boundary optimization algorithms. Resources Policy. 2018;56:59–69. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2017.12.004

11. Zhao Y., Chen J., Yang S., Chen Y. Mining plan optimization of multi-metal underground mine based on adaptive hybrid mutation PSO algorithm. Mathematics. 2022;10(14):2418. https://doi.org/10.3390/math10142418

12. Andrade L.C., Dimitrakopoulos R. Integrated stochastic underground mine planning with long-term stockpiling: method and impacts of using high-order sequential simulations. Minerals. 2024;14(2):123. https://doi.org/10.3390/min14020123

13. Morales N., Mancilla D., Miranda R., Vallejos J. A fast method to develop an optimal operational sublevel stope design. Resources Policy. 2022;77:102670. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102670

14. Каплунов Д.Р., Рыльникова М.В., Радченко Д.Н. Научно-методические основы проектирования экологически сбалансированного цикла комплексного освоения и сохранения недр Земли. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2015;(S4-2):5–11.

15. Клебанов А.Ф. Автоматизация и роботизация открытых горных работ: опыт цифровой трансформации. Горная промышленность. 2020;(1):8–11. Режим доступа: https://mining-media.ru/ru/article/ogr/15630-avtomatizatsiya-irobotizatsiya-otkrytykh-gornykh-rabot-opyt-tsifrovoj-transformatsii (дата обращения: 13.11.2025).

16. Popadyuk N.K., Bratarchuk T.V., Babayan L.K., Laffakh А.М. The green transition and development problems of fuel and energy sector in Russia. Eurasian Mining. 2024;(2):46–49. https://doi.org/10.17580/em.2024.02.10

17. Sari Y.A., Kumral M. Stope sequencing optimization for underground mines through chance-constrained programming. Mining, Metallurgy & Exploration. 2023;40(5):1737–1748. https://doi.org/10.1007/s42461-023-00821-2

18. Тамбовцев В.Л., Рождественская И.А. Государственное и муниципальное управление как объект институционального анализа. Terra Economicus. 2025;23(1):6–20. https://doi.org/10.18522/2073-6606-2025-23-1-6-20

19. Еремин C.Г. Подходы к определению «умных территорий» как ориентиров стратегического развития муниципальных образований. Экономика. Налоги. Право. 2025;18(4):81-88. https://doi.org/10.26794/1999-849X-2025-18-4-81-88

20. Харченко К.В. От «умного города» – к «умной территории»: состояние и перспективы цифровизации городской среды и городского хозяйства. Экономика. Налоги. Право. 2025;18(3):112–120. https://doi.org/10.26794/1999-849X-2025-18-3-112-120

21. Тамбовцев В.Л., Рождественская И.А. Механизмы реализации территориальных стратегий в институциональной теории стратегического планирования. Terra Economicus. 2024;22(1):20–34. https://doi.org/10.18522/2073-6606-2024-22-1-20-34

22. 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