Применение технологий интерферометрического радиолокационного синтезирования апертуры (InSAR) в геодинамическом мониторинге объектов горнодобывающей промышленности: методические основы, ограничения и практическая эффективность

Введение

Мониторинг современных движений земной коры (СДЗК), индуцированных как природными, так и техногенными факторами, представляет собой одну из ключевых задач современной геодинамики и инженерной геологии [18][23]. Для горнодобывающей промышленности, являющейся мощным источником техногенного воздействия на геологическую среду, обеспечение контроля за деформационными процессами является критически важным фактором обеспечения промышленной и экологической безопасности [3][4][9]. Традиционные геодезические методы мониторинга (высокоточное нивелирование, GNSS-наблюдения), несмотря на высокую локальную точность, обладают существенными ограничениями: они требуют создания разветвленной и дорогостоящей наземной измерительной инфраструктуры, обеспечивают лишь точечную информацию и неэффективны для оперативного контроля обширных площадей горных отводов [1][18].

В этих условиях технологии дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), и в особенности радарная спутниковая интерферометрия (Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR), открывают новые возможности для создания систем сплошного мониторинга деформаций [2][5][25][28]. Принцип метода InSAR основан на анализе разности фаз радарных снимков одной территории, полученных в разное время, что позволяет детектировать смещения земной поверхности с точностью до миллиметрового диапазона на значительных площадях без необходимости доступа на объект. Современное развитие космических SAR-систем характеризуется экспоненциальным ростом количества запускаемых спутников: если до 2006 года было запущено 16 SAR-аппаратов, то в период с 2022 по 2025 год — уже 109, что обеспечивает высокую частоту съемки и доступность радиолокационных данных для оперативного мониторинга [11]. Это создает благоприятные условия для внедрения непрерывных систем геодинамического контроля на основе InSAR. Это делает технологию незаменимым инструментом для решения таких задач, как контроль устойчивости бортов карьеров и отвалов, оценка целостности дамб хвостохранилищ, мониторинг оседаний на подработанных территориях [17][19][21][27].

Среди различных методик InSAR наибольший практический интерес для горнодобывающей отрасли представляет технология малых базовых подмножеств (Small Baseline Subset, SBAS-InSAR). Данная методика, основанная на обработке плотных временных серий радиолокационных изображений, позволяет преодолеть ограничения классических дифференциальных методов, связанные с потерей когерентности сигнала в условиях сложного рельефа или растительного покрова, характерных для большинства горнодобывающих регионов [6][16]. SBAS-InSAR обеспечивает получение высоконадежных временных рядов смещений, что критически важно для анализа динамики деформационных процессов [2][6].

Несмотря на очевидные преимущества и растущее количество успешных практических примеров (кейсов) применения в мире [1][8][27], широкое внедрение технологии InSAR в практику отечественных горнодобывающих предприятий сталкивается с рядом проблем. К ним относятся: необходимость в подготовке высококвалифицированных специалистов для интерпретации сложных пространственных данных, наличие возможных погрешностей измерений, обусловленных атмосферными и ионосферными помехами, а также методические сложности интеграции и интерпретации данных InSAR с результатами наземных измерений в единую систему геотехнического мониторинга [18][20][22]. Кроме того, точность и надежность результатов остаются в высокой степени зависимыми от качества исходных спутниковых данных и соблюдения оптимальных пространственно-временных параметров съемки [12][21].

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью настоящего исследования является комплексный анализ, систематизация опыта и определение ключевых направлений эффективного применения технологии интерферометрического радиолокационного синтезирования апертуры (InSAR), в особенности метода малых базовых подмножеств (SBAS-InSAR), для решения актуальных задач геотехнического мониторинга и управления рисками на горнодобывающих предприятиях. Работа направлена на преодоление разрыва между высоким технологическим потенциалом InSAR и барьерами, затрудняющими его широкое практическое внедрение, такими как сложность интерпретации данных, влияние атмосферных помех и проблемы интеграции с существующими системами контроля [20–22].

Для достижения поставленной цели в исследовании решались следующие задачи.

1. Проведение сравнительного анализа возможностей различных методик InSAR (DInSAR, PS-InSAR, SBAS-InSAR) для мониторинга деформаций в специфических условиях горнодобывающих ландшафтов, включая районы с развитой растительностью и активными техногенными изменениями [6][10][18].
2. Систематизация основных областей практического применения технологии InSAR в горнодобывающей промышленности, уделив особое внимание мониторингу устойчивости бортов карьеров и отвалов, контролю целостности дамб хвостохранилищ, а также выявлению и анализу просадочных деформаций земной поверхности [3][4][17][27].
3. Обобщение и анализ практического международного и отечественного опыта применения InSAR на основе конкретных практических примеров (кейсов) (на примере Кузбасса, Карагандинского бассейна, Дуглас-Парка, Шэньдунского бассейна и др.) для оценки реальной точности, надежности и экономической эффективности метода [2][5][8][16][21].
4. Выявление и классификация ключевых технических и методических ограничений технологии InSAR, включая требования к квалификации персонала, зависимость от атмосферных условий, сложности интеграции данных с другими геодезическими и геофизическими методами мониторинга [18][20][22].
5. Определение стратегических направлений и перспектив развития технологии InSAR для ее глубокой интеграции в системы управления геотехническими рисками горнодобывающих предприятий, включая синергию с технологиями интернета вещей (IoT), технологиями искусственного интеллекта (ИИ), геопространственными данными с БПЛА и создание гибридных мониторинговых систем [1][14][30].
6. Разработка рекомендаций по адаптации и внедрению технологий InSAR-мониторинга на территории Российской Федерации с учетом особенностей региональной геодинамической специфики, нормативных требований и задач цифровой трансформации горнодобывающего комплекса.

Решение этих задач позволяет создать целостное представление о современном состоянии, потенциале и траекториях развития технологии InSAR как основы для создания проактивных систем обеспечения промышленной и экологической безопасности в горнодобывающей отрасли.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Методологической основой исследования выступили системный анализ, синтез и обобщение данных. Работа базируется на трех ключевых компонентах: 1) теоретических основах радарной интерферометрии; 2) анализе массива научных публикаций и технических отчетов; 3) обобщении данных конкретных практических примеров (кейсов) применения технологии InSAR на отраслевых объектах горнодобывающей промышленности.

Теоретические основы и математический аппарат

Физической основой измерений InSAR является анализ интерферометрической фазы, описываемой следующим выражением [5]:

(1)

где φ_полн — полная измеренная фаза, рад;

λ — длина волны радиолокационного сигнала, м;

ΔR — разность расстояний, м;

φ_топ — фазовая составляющая от рельефа, рад;

φ_атм — атмосферная задержка, рад;

φ_шум — шум измерений, рад;

n — целое число (неоднозначность фазы).

Связь между измеренной фазой и вертикальным смещением поверхности описывается уравнением:

(2)

где Δφ_полн — фазовая разность, обусловленная де­фор­мацией, рад.

Приведенные фундаментальные выражения (1) и (2) позволяют количественно оценивать деформации земной поверхности с миллиметровой точностью, что является критически важным для мониторинга геотехнической безопасности горнодобывающих предприятий.

Основное внимание уделено методу малых базовых подмножеств (SBAS-InSAR), при котором временной ряд смещений h(t) восстанавливается по серии интерферограмм [6][10][24]. Ключевое уравнение для временного ряда смещений имеет вид:

(3)

где Δh(t) — смещение во времени t, м;

w_i — весовые коэффициенты интерферометрических пар;

Δφ_i(t) — разность фаз для i-й пары в момент времени t, рад;

N — количество интерферометрических пар.

Надежность измерений оценивалась через когерентность сигнала по выражению:

(4)

где γ — когерентность (0–1);

s₁ , s₂ — комплексные отклики радара.

Для количественной оценки деформационных процессов в массиве горных пород разработаны специализированные математические модели. Модель экспоненциального затухания деформаций описывает распределение смещений вокруг горных выработок:

(5)

где Δh(r, t) — деформация на расстоянии r от центра выработки в момент времени t, м;

Δh₀ — максимальная деформация в центре зоны влияния, м;

r₀ — радиус влияния горных работ, м;

r — расстояние до центра выработки, м;

t — время с момента подработки, сут.;

τ — постоянная времени процесса деформации, сут.

Для оценки рисков и интеграции данных использовались вероятностная модель и модель взвешенного усреднения [4][17]:

(6)

где P(Δh>Δh_крит) — вероятность превышения критической деформации;

μ — среднее значение деформации, м;

σ — стандартное отклонение, м;

Δh_крит — критическое значение деформации для конкретного типа сооружения.

Прогнозная модель для проактивного управления геотехническими рисками:

(7)

где:

Δh_интегр — интегральная оценка смещения, м;

w_i — весовые коэффициенты методов ;

Δh_i — оценка смещения i-м методом, м;

M — количество методов мониторинга.

Для алгоритмов машинного обучения, таких как XGBoost, прогнозируемое значение определялось выражением:

(8)

где:

y^_i — прогноз для i-го объекта;

f_k — k-е дерево решений;

F — пространство деревьев решений.

Экономическая эффективность оценивалась по моделям ROI и годового экономического эффекта. Для количественной оценки экономической эффективности внедрения InSAR использована следующую модель:

(9)

где: C_трад = N_точ × C_точ × F + C_инфр,

CInSAR = C_данн + C_обр + C_{интерпр.}

Общий экономический эффект от внедрения сис­темы мониторинга оценен по выражению:

(10)

где :

Э — годовой экономический эффект, руб./год;

ΔS — снижение площади аварийных зон, га;

V — стоимость земли, руб./га;

ΔA — снижение количества аварий, ед./год;

C_A — средняя стоимость одной аварии, руб.;

I — инвестиции в систему, руб.;

T — срок окупаемости, лет.

Внедрение технологии InSAR в систему управления геотехническими рисками горнодобывающих предприятий предлагается формализовать через критерий оптимальной частоты мониторинга:

(11)

где:

f_опт — оптимальная частота мониторинга, раз/мес.;

f_мин — минимальная технически возможная частота;

υ_ср — средняя скорость деформации на объекте, мм/мес.;

k_риск — коэффициент риска объекта (1–5);

Δh_доп — допустимое смещение между измерениями, мм.

Предложенные математические модели и критерии позволяют оптимизировать использование технологии InSAR, обеспечивая баланс между точностью мониторинга, оперативностью получения данных и экономической эффективностью.

Для условий РФ предлагается при разработке специализированных моделей учитывать поправки на климатические условия и вечную мерзлоту [18].

Поправка на климатические условия определяется выражением:

(12)

где:

Δφ_клим — климатическая поправка, рад;

α, β — коэффициенты, определенные для конкретного региона России;

T, P — текущие температура и давление;

T₀, P₀ — стандартные условия.

Для районов вечной мерзлоты полная деформация складывается из техногенной составляющей и изменений, вызванных температурными колебаниями:

(13)

где:

Δh_мерзл — полная деформация в условиях мерзлоты, м;

Δh_техн — техногенная деформация, м;

k_мерз — коэффициент влияния температуры мерз­лоты;

ΔТ — изменение температуры мерзлоты, °C;

t — время, лет.

Разработка регионально адаптированных математических моделей является ключевым условием успешного внедрения технологии InSAR на предприятиях российской горнодобывающей промышленности.

Материалы и источники данных

Проанализирован корпус научных публикаций и отчетов за 2000–2025 гг., посвященных применению InSAR (DInSAR, PS-InSAR, SBAS-InSAR) в горном деле. Особый акцент сделан на практические примеры (кейсы), данные по которым получены из открытых научных статей и технической документации:

• Дуглас-­Парк (Австралия) — мониторинг подработки от подземной добычи угля [1][8];
• Шэньдунский угольный бассейн (Китай) — анализ оседаний с использованием временных рядов InSAR [3][21];
• рудник Сукари (Египет) — применение PSI для мониторинга устойчивости [7][26];
• Карагандинский угольный бассейн (Казахстан) — оценка долгосрочных деформаций [16][29];
• отечественный опыт (Кузбасс, Хибины, Урал) — обобщение по данным публикаций [18][23] и производственных отчетов.

Анализ современных тенденций развития космических SAR-миссий показал, что средняя масса гражданских спутников снизилась до 1025 кг, а военных — до 3697 кг, при этом значительную долю составляют микроспутники массой менее 200 кг [11]. Это позволяет прогнозировать дальнейшее снижение стоимости и увеличение доступности InSAR-данных для отраслевого применения.

Методы анализа

Применен комплекс методов.

1. Сравнительный анализ: возможностей и ограничений различных методик InSAR (на основе таблицы 1).

2. Систематизация и обобщение: практического опыта по выделенным географическим кейсам и типам объектов (борта карьеров, хвостохранилища, подработанные территории).

3. Математическое моделирование: для количественной оценки деформационных процессов, экономической эффективности и оптимальных параметров мониторинга (формулы (5)–(9), (14)).

4. Критический анализ проблем: выявление и классификация технических, методических и организационных барьеров на основе обобщения данных литературы [18][20][21][27].

5. Синтез рекомендаций: определение стратегических направлений развития и адаптации технологии для интеграции в системы управления рисками горнодобывающих предприятий РФ.

Такой комплексный подход позволяет не только описать состояние технологии, но и дать количественную оценку ее возможностей, сформировать методическую основу для ее практического внедрения.

РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Сравнительная эффективность методов InSAR для горнодобывающей отрасли

Проведенный сравнительный анализ позволил ранжировать основные методы интерферометрической обработки данных SAR по их пригодности для задач геотехнического мониторинга в специфических условиях горнодобывающих предприятий (табл. 1).

Установлено, что метод малых базовых подмножеств (SBAS-InSAR) демонстрирует наилучший баланс между точностью (1–3 мм/год), площадным охватом (способность работать на территориях с изменчивым ландшафтом и растительностью) и устойчивостью к временной и пространственной декорреляции сигнала. Это делает SBAS-InSAR предпочтительной методикой для долгосрочного мониторинга большинства объектов горнодобывающего комплекса [6][10].

2. Критерии и нормативы для мониторинга различных объектов

На основе анализа отечественного и международного опыта [3][4][17][21][27] сформулированы количественные критерии для оценки деформационной опасности на различных типах объектов (табл. 2). Определены как допустимые годовые скорости смещений (Δh_доп, год), так и критические интегральные величины (Δh_крит), превышение которых требует немедленных мероприятий по обеспечению безопасности.

3. Модель интеграции данных и верификация точности

Для создания отказоустойчивых систем мониторинга предложена и количественно обоснована модель взвешенного усреднения данных от различных технологий (табл. 3). Модель позволяет оптимально комбинировать преимущества площадного охвата InSAR с высочайшей точностью точечных наземных методов.

Применение данной модели на практике, как показал анализ практических примеров (кейсов), позволяет достигать интегральной точности оценки смещений на уровне 1–2 мм/год при обеспечении сплошного покрытия контролируемой территории.

4. Анализ практической эффективности на основе практических примеров (кейсов)

Обобщение результатов конкретных проектов подтвердило высокую практическую эффективность и точность технологии InSAR:

• Дуглас-Парк (Австралия): при мониторинге подработки от подземной добычи угля система InSAR обеспечила полное покрытие территории. Сравнение с высокоточными наземными геодезическими измерениями показало расхождение в пределах ±15 мм, что подтвердило достоверность спутниковых данных [1][8];
• Шэньдунский угольный бассейн (Китай): комплексное использование временных рядов SBAS-InSAR и регрессионного моделирования позволило не только картировать воронки оседания, но и количественно оценить динамику их развития с высокой детализацией, что стало основой для корректировки планов горных работ [2][21];
• Карагандинский бассейн (Казахстан): долгосрочный мониторинг (более 5 лет) выявил устойчивые тенденции к проседанию над законтурными участками отработанных шахтных полей со скоростями до 20–25 мм/год. Эти данные имеют критическое значение для оценки рисков при новом промышленном и гражданском строительстве в данных районах [13][15][16][29];
• рудник Сукари (Египет): применение метода устойчивых отражателей (PSI) на основе 23 снимков позволило выделить локальные зоны нестабильности в районе отвалов и инфраструктуры рудника, что невозможно было сделать традиционными методами в условиях сложного рельефа и отсутствия развитой геодезической сети [7][26].

5. Оценка экономической эффективности

Расчеты, выполненные для типового участка площадью 100 км², демонстрируют значительное преимущество системы мониторинга на основе InSAR (табл. 4).

Таким образом, внедрение InSAR обеспечивает не только качественный скачок в полноте и оперативности информации, но и приводит к существенному (в 2,5–3 раза) снижению совокупной стоимости владения системой мониторинга.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование подтвердило высокую эффективность и практическую значимость технологии интерферометрического радиолокационного синтезирования апертуры (InSAR), в особенности метода малых базовых подмножеств (SBAS-InSAR), для решения актуальных задач геодинамического и геотехнического мониторинга в горнодобывающей промышленности. На основе системного анализа теоретических основ, методических подходов и практических примеров (кейсов) применения сформулированы следующие основные выводы.

1. Технология InSAR/SBAS-InSAR является не заменой, а мощным развитием и дополнением классических геодезических методов в эпоху дистанционного зондирования [18]. Она обеспечивает переход от локальных точечных измерений к сплошному, площадному мониторингу деформаций земной поверхности с точностью 1–3 мм/год, формируя принципиально новую основу для проактивного управления геотехническими рисками.
2. Установлены ключевые, наиболее эффективные области применения InSAR на отраслевых объектах горнодобывающей промышленности: мониторинг устойчивости бортов карьеров и отвалов; контроль целостности тел дамб хвостохранилищ I и II классов; выявление, картирование и анализ динамики просадочных деформаций на подработанных территориях [3][4][12][17][21][27]. Для каждого типа объектов определены количественные критерии допустимых и критических смещений, а также рекомендуемая частота мониторинга.
3. Доказана высокая достоверность данных InSAR. Сравнение с результатами прецизионных наземных геодезических измерений в рамках реализованных проектов (на примере Дуглас-Парка, Шэньдунского бассейна) показывает согласованность в пределах ±15 мм, что достаточно для решения большинства практических задач по оценке устойчивости [1][2][8]. Метод SBAS-InSAR демонстрирует наилучший баланс точности, площади охвата и устойчивости к декорреляции в сложных горнопромышленных ландшафтах [6][16].
4. Экономический анализ подтверждает не только технологическое, но и финансовое преимущество систем мониторинга на базе InSAR. Для типового участка внедрение технологии позволяет снизить капитальные затраты на 60–67 %, а эксплуатационные — на 70–75 %, одновременно увеличивая охват территории в 6–10 раз и ускоряя получение данных в 30–90 раз по сравнению с развертыванием традиционных геодезических сетей.
5. Максимальная эффективность достигается при интеграции InSAR в гибридные (отказоустойчивые) системы мониторинга, где спутниковые данные выступают как базовый площадной источник информации, а прецизионные наземные методы (ГНСС, роботизированное тахеометрирование, IoT-сенсоры) используются для верификации и детального контроля критических зон [1][18]. Оптимальный режим работы таких систем может быть формализован через критерий частоты мониторинга, учитывающий скорость деформаций и уровень риска объекта.
6. Для успешного широкого внедрения технологии InSAR в практику горнодобывающих предприятий Российской Федерации необходима адаптация методик к региональным условиям, включая разработку специализированных математических моделей, учитывающих влияние сурового климата и вечной мерзлоты на измеренные сигналы. Ключевыми задачами являются развитие нормативной базы, подготовка квалифицированных кадров и интеграция InSAR-мониторинга в концепции «Цифрового карьера/шахты» как элемента единого информационного пространства предприятия.
7. Перспективы развития технологии связаны с углублением синергии с интернетом вещей (IoT), алгоритмами искусственного интеллекта для автоматического анализа данных и расширением использования группировок малых спутников (CubeSat) для повышения частоты съемки. Перспективы развития InSAR-мониторинга тесно связаны с распространением микроспутниковых группировок (Capella, ICEYE, QPS, Umbra, StriX), которые обеспечивают время повторного полета вплоть до нескольких часов и позволяют реализовать квазинепрерывный контроль деформаций [11]. Интеграция данных таких созвездий с классическими SAR-миссиями (Sentinel-1, ALOS, RADARSAT) открывает новые возможности для создания гибридных систем прогнозного геотехнического мониторинга.

Реализация этих направлений позволит перейти к созданию интеллектуальных систем прогнозного геотехнического мониторинга, что станет новым этапом в обеспечении промышленной и экологической безопасности горнодобывающей отрасли.

Научные исследования по данному направлению ведутся в ООО «НПП «ТехАргос».

В перспективе планируется на базе одного из ведущих вузов Российской Федерации создать учебно-научную лабораторию и задействовать ее в учебном процессе подготовки высококвалифицированных специалистов для обеспечения потребности отрасли в квалифицированных кадрах.