Рис. 1. Расположение свалок твердых и жидких отходов в районе Ново-Сухоложского карьера аргиллитов
Fig. 1. Location of solid and liquid waste dumps in the area of the Novo-Sukholozhsky argillite quarry
Корнилков Сергей Викторович — доктор технических наук, главный научный сотрудник
58, ул. Мамина-Сибиряка, г. Екатеринбург 620075
Sergey V. Kornilkov — Dr. Sci. (Tech.), Chief Researcher
58, Mamina-Sibiryaka str., Yekaterinburg 620075
Рыбников Петр Андреевич — кандидат геолого-минералогических наук, ведущий научный сотрудник
58, ул. Мамина-Сибиряка, г. Екатеринбург 620075
Petr A. Rybnikov — Cand. Sci. (Geol.-Min.), leading researcher
58, Mamina-Sibiryaka str., Yekaterinburg, 620075
Рыбникова Людмила Сергеевна — доктор геолого-минералогических наук, главный научный сотрудник
58, ул. Мамина-Сибиряка, г. Екатеринбург 620075
Liudmila S. Rybnikova — Dr. Sci. (Geol.-Min.), Chief Researcher
58, Mamina-Sibiryaka str., Yekaterinburg, 620075
Введение. Использование цифровых двойников, созданных на основе комбинирования компьютерных моделей и геоинформационных систем, позволяет всесторонне описать ситуации, складывающиеся при ведении горных работ, и обоснованно принимать управляющие решения, обеспечивающие безопасное и эффективное управление горным производством. Цель. Обоснование подходов к созданию цифровых двойников горного производства, которые сопровождают горнодобывающие работы. Методика (методология) проведения исследований включала литературный поиск и анализ, обобщение опыта построения цифровых двойников протекания опасных процессов для прогноза развития газодинамических явлений, управления качеством руд и процессами проведения буровзрывных работ, обоснования гидрогеохимического мониторинга и интерпретация его результатов за многолетний период с использованием численной гидрогеомиграционной модели. Результаты и их анализ. На примере использования численной гидрогеологической модели в составе цифрового двойника показано, что анализ результатов мониторинга и данных цифрового моделирования позволяет на каждом этапе отработки карьера в условиях многофакторной многокомпонентной ситуации подтверждать обоснованность принятых проектных решений и свидетельствует об эффективности и перспективности использования предлагаемого подхода к управлению сложной горнотехнической системой. Выводы и область применения результатов. Комплексное использование цифровых двойников и данных геоинформационного мониторинга опасных явлений и процессов позволяет повысить эффективность горного производства на базе анализа моделей развития (реабилитации) оцениваемых явлений.
Background. The use of digital twins, created by combining digital models and geoinformation systems, enables a comprehensive description of situations that arise during mining operations. This facilitates informed management decisions and ensures safe and efficient management of mining operations. Aim. Justification of approaches to the creation of digital twins of mining production, which accompany mining operations. Methods. A literature search and review; generalization of the accumulated experience in constructing digital twins of hazardous processes to predict the development of gas dynamic phenomena; control over ore quality and drilling and blasting processes; substantiation of hydro geochemical monitoring and interpretation of its results over prolonged periods using numerical hydrogeomigratory model. Results and discussion. The application of a numerical hydrogeological model as a digital twin confirmed the feasibility of analyzing the results of monitoring and digital modeling for supporting decision making at each stage of quarry development under the action of various factors. The results obtained indicate the prospects of the proposed approach to managing complex hydrogeological and mining systems. Conclusion. The combined use of digital twins and geoinformation monitoring data on hazardous phenomena and processes and their further analysis contributes to increasing the efficiency of mining production.
Объединяя различные математические и компьютерные модели в единую систему, можно получить новую сущность — цифровой двойник, которая позволяет всесторонне описать изделие и системно подойти к разработке, производству и эксплуатации изделий. Применение цифровых двойников изделий в промышленности является развитием парадигмы компьютерного моделирования и цифрового инжиниринга изделий1.
Развитие цифровизации производства реализуется по 4 основным направлениям2,3:
Цифровой двойник представляет собой цифровую копию физического объекта или производственного процесса для оптимизации бизнес-процессов или повышения их эффективности. Применение цифровых двойников промышленных объектов позволяет:
Геоинформационный мониторинг опасных явлений и процессов основывается на четырех основных составляющих [
В качестве примеров в таблице приведены:
Таблица. Основные параметры формируемых цифровых двойников протекания опасных процессов
Table. Main parameters of the generated doubles of the hazardous processes
| Параметры формирования цифровых двойников | Наименование бизнес-процесса | |||
| Прогноз развития опасных газодинамических явлений | Цифровизация управления качеством руд | Цифровизация управления процессами БВР | Цифровизация процессов гидрогеохимического мониторинга | |
| Периодичность получения данных | Онлайн | Часы | Часы-недели до нескольких лет | Недели-месяцы — до нескольких лет |
| Источники данных | Управление и оперирование потоками параметрических данных в координатном пространстве горного массива | Опробование в забоях, на перегрузочных пунктах, в транспортных средствах, при обогащении | Данные бурения, опробование керна, карты качества взорванной горной массы | Высокоточные полевые измерения параметров поверхностных и подземных вод |
| Конечные датчики | Газоанализаторы, сейсмодатчики | Каротаж скважин, опробование бурового шлама, забойное опробование, контроль готовой продукции и хвостов | Каротаж скважин, опробование бурового шлама, данные энергоемкости бурения | Отбор проб в точках контроля, определение показателей окислительно-восстановительных условий района ведения работ |
| Модель процесса | Рейтинговая модель прогноза геогазодинамического состояния горного массива в процессах подземной разработки угольных месторождений | Цифровая модель совокупности запасов и их качества на буровых блоках, в забоях, на складах, на колесах, в бункерах | Модель и качество горной массы в целике, в развале, прогноз распределения крупности, распространения ударной воздушной волны, сейсмического действия, разлета осколков | ГИС оперативного анализа формирования и трансформации химического состава кислых шахтных вод, изменения гидрохимической и гидрологической обстановки |
| Компенсация колеблемости | Упреждающие технические действия по дегазации пласта. Вывод людей из опасной зоны | Накопительные и усреднительные емкости, интенсивность перемещения отдельных логистических потоков | Корректировочные расчеты, моделирование перемещения горной массы взрывом, прогноз качества разрушения | Гидрогеомиграционное моделирование, оценка балансовых составляющих потоков, расчеты форм миграции загрязняющих компонентов |
Представленные в таблице сопоставительные данные свидетельствуют о том, что:
Поэтому привязка во времени и пространстве, основанная на геоинформационной обработке геомеханических и горнотехнических параметров геосистем, переноса и распространения загрязнений и пр., является актуальной как для разработки горно-геологических информационных систем (ГГИС), так и для создания цифровых двойников.
В методике создания цифровых двойников на первых же этапах необходимо в обязательном порядке обосновать, каким горным предприятиям функционально необходимо использовать ГГИС, комплексный мониторинг или 3D цифровые двойники. Это прежде всего определяется масштабами производства, сложностью горно-геологических условий и технологической сложностью производства. При введении новых подходов к управлению производством необходимо предусматривать некие переходные процессы, обеспечивающие поэтапный переход к цифровизации бизнес-процессов.
Немаловажным фактором является прогноз степени защищенности горно-промышленных территорий в связи с ведением хозяйственной деятельности, имея в виду, что защищенность — это способность природно-технологической системы восстанавливать свои свойства в результате воздействия на нее внешних или внутренних природных, технологических или экономических факторов. Степень защищенности системы может быть охарактеризована индикаторами, превышение которых разрушает или изменяет свойства системы. Поэтому такие оценки рекомендуется осуществлять по данным геоинформационного мониторинга, а изучение основных факторов, влияющих на протекание бизнес-процессов, осуществлять на базе цифровых двойников.
Эффективность создания такого вида цифровых двойников для управления гидрогеологической составляющей горнотехнической системы может быть проиллюстрирована на примере Ново-Сухоложского карьера аргиллитов, расположенного в непосредственной близости от законсервированных свалок твердых и жидких отходов.
Необходимость создания цифрового двойника связана с вероятностью подтягивания загрязнения от свалок при работе карьерного водоотлива. Для этого используется численное геофильтрационное и гидрогеомиграционное моделирование — решение систем уравнений в частных производных, описывающих движение воды в горных породах и перенос загрязнений, методами конечных разностей или конечных элементов.
Основной задачей организованного мониторинга является оценка и прогноз изменений в состоянии компонентов природной среды при реализации проектных решений по отработке карьера и разработка рекомендаций по предотвращению возможных негативных воздействий на окружающую среду (рис. 1). Для этого создана проектная геоинформационная модель, характеризующая общий порядок поэтапного развития работ с выделением 4 этапов. Границы этапов выделены исходя из условий ведения работ в имеющемся земельном отводе и перенесения на более поздние сроки отработки участков, непосредственно примыкающих к зоне рекультивированной городской свалки. Контроль проектных решений осуществляется созданием информационной модели текущих положений горных работ по данным маркшейдерских съемок.
Рис. 1. Расположение свалок твердых и жидких отходов в районе Ново-Сухоложского карьера аргиллитов
Fig. 1. Location of solid and liquid waste dumps in the area of the Novo-Sukholozhsky argillite quarry
Результаты наблюдений за уровнем подземных вод по наблюдательной сети скважин в районе Ново-Сухоложского карьера свидетельствуют о том, что до настоящего времени дренажный водоотлив оказывает незначительное влияние на гидродинамический режим подземных вод. Динамика гидродинамического режима, характеризуемая изменением положения гидроизогипс в пространстве и во времени, оценена соответствующими геоинформационными моделями.
Тем не менее за 20 лет отработки приток подземных вод к карьеру увечился от 1093 до 1650 м³/сут. Источниками формирования водоотлива являются сокращение разгрузки подземных вод в р. Пышма, сработка емкости водовмещающих пород и инфильтрационное питание на площади водосбора. Абсолютные отметки уровня подземных вод в районе месторождения уменьшились от 177 до 160 м.
Максимальное снижение уровня подземных вод (6,9 м от статического) на 2021 г. наблюдается в скважине № 17сн, расположенной вблизи свалки твердых бытовых отходов. В скважинах, расположенных на расстоянии от 500 до 875 м от зумпфа (5сн, 7сн, 8сн) на участках, характеризующихся естественным или слабонарушенным режимом подземных вод, снижение среднегодового уровня в 2021 г. по сравнению с 2000 г. составило 1,7—3,1 м.
Результаты гидрохимических исследований 2000—2021 гг. показывают, что тенденция распространения загрязнения от свалок по потоку подземных вод в северо-восточном и восточном направлении в сторону Ново-Сухоложского карьера аргиллитов сохраняется (рис. 2).
Рис. 2. Ареал загрязнения по хлор-иону
Fig. 2. Area of contamination by chlorine ion
В естественных гидрогеологических условиях линии тока были направлены на север, к р. Пышма. Через 7 лет после начала отработки месторождения линии тока разделились, часть идет по направлению к реке на север, часть устремилась к карьерному зумпфу (рис. 3). Концентрация хлор-иона в зумпфе карьера увеличилась в 5,5 раза, на западном борту карьера достигла 61,2 мг/л, в скважине № 16сн (между карьером и свалками твердых и жидких отходов) возросла с 315,5 до 383,6 мг/л. Через 14 лет отработки, по сравнению с 2007 г., концентрация хлор-иона в зумпфе выросла в 1,2 раза, на западном борту — в 2,5 раза, в скважине № 16сн — в 1,5 раза.
Рис. 3. Гидродинамическая сетка в районе Ново-Сухоложского карьера в различные моменты его освоения (внизу приведены модели-врезки на район карьера, размер модельного блока 25×25 м). Красными стрелками показаны линии тока (направление движения подземных вод)
Fig. 3. Hydrodynamic grid in the Novo-Sukholozhsky quarry area at various stages of its development (insert models for the quarry area are shown below, the size of the model block is 25×25 m). The red arrows show the flow lines (direction of groundwater movement)
Через 21 год отработки месторождения приток подземных вод к зумпфу увеличился в 1,6 раза, загрязненные воды разбавляются чистыми, что привело к снижению концентрации хлор-иона в зумпфе в 1,3 раза, на западном борту карьера аргиллитов концентрация практически не изменилась. В скважине № 16сн концентрация хлор-иона уменьшилась в 1,2 раза.
В дальнейшем прогнозируемая ситуация с химическим загрязнением дренажных вод Ново-Сухоложского карьера улучшается, так как происходит разбавление привлекаемыми подземными водами с условно «чистых» территорий.
Приведенный пример использования численной гидрогеологической модели в составе цифрового двойника показывает, что анализ результатов мониторинга и данных цифрового моделирования позволяет на каждом этапе отработки карьера подтверждать обоснованность принятых проектных решений и свидетельствует об эффективности и перспективности использования предлагаемого подхода к управлению сложной горнотехнической системой.
Применительно к геоинформационному мониторингу опасных производственных, геомеханических и экологических процессов необходимо:
Корнилков С.В. — разработал концепцию статьи, подготовил текст статьи, окончательно утвердил публикуемую версию статьи и согласен принять на себя ответственность за все аспекты работы.
Sergey V. Kornilkov — developed the article concept, prepared the text, approved the final version of the article and accepted the responsibility for all aspects of the work.
Рыбников П.А. — разработал концепцию статьи, подготовил текст статьи, окончательно утвердил публикуемую версию статьи и согласен принять на себя ответственность за все аспекты работы.
Рыбникова Л.С. — разработала концепцию статьи, подготовила текст статьи, окончательно утвердила публикуемую версию статьи и согласна принять на себя ответственность за все аспекты работы.
Petr А. Rybnikov — developed the article concept, prepared the text, approved the final version of the article and accepted the responsibility for all aspects of the work.
Liudmila S. Rybnikova — developed the article concept, prepared the text, approved the final version of the article and accepted the responsibility for all aspects of the work.
1. ГОСТ Р 57700.37-2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения.2. ГОСТ Р 57700.22-2020. Компьютерные модели и моделирование. Классификация.3. ГОСТ Р 57412-2017. Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий. Общие положения.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.