Journals →  Горный журнал →  2026 →  #1 →  Back

МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕОМЕХАНИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
ArticleName Методы численного и блочного моделирования для определения напряженно-деформированного состояния шахтного ствола
DOI 10.17580/gzh.2026.01.15
ArticleAuthor Трофимов А. В., Румянцев А. Е., Головченко Ю. Ю., Колганов А. В.
ArticleAuthorData

ООО «Институт Гипроникель», Санкт-Петербург, Россия

Трофимов А. В., директор Департамента научно-технического развития, канд. техн. наук, trofimovav@nornik.ru
Румянцев А. Е., зав. лабораторией геотехники, канд. техн. наук
Головченко Ю. Ю., старший научный сотрудник сектора геомеханики лаборатории геотехники
Колганов А. В., зав. сектором геомеханики лаборатории геотехники, канд. техн. наук

Abstract

Рассмотрена методика комплексного анализа устойчивости вертикальных выработок и шахтных стволов, основанная на совместном применении геомеханического блочного и численного моделирования. Выполнено моделирование напряженно-деформированного состояния массива с целью оценки влияния ослабленных зон и технологических полостей на устойчивость крепи. Реализация предлагаемого подхода обеспечивает повышение точности расчетов, согласование расчетных зон концентрации напряжений с фактическими проявлениями деформаций и разрушений, а также расширяет возможности прогноза поведения массива при выполнении ремонтных работ и проектировании новых вертикальных выработок.

keywords Шахтный ствол, численное моделирование, блочная модель, устойчивость, геомеханика, перекрепление
References

1. Тарасов В. В., Аптуков В. Н., Иванов О. В., Николаев П. В. Оценка несущей способности тюбинговой крепи шахтного ствола в соляных породах // ФТПРПИ. 2024. № 5. С. 45–52.
2. Озорнин И. Л., Балек А. Е., Каюмова А. Н. Формирование нагрузок на крепь шахтных стволов в иерархически блочной среде под влиянием современных геодинамических движений // ГИАБ. 2020. № 3-1. С. 161–169.
3. Diulin D. A., Prushak V. Ya., Gegedesh M. G. Analysis of the stress-strain state of pro blematic sections of the shaft of the mine using computer simulation // Доклады Национальной академии наук Беларуси. 2023. Т. 67. № 4. С. 322–330.
4. Курцев Б. В., Федотов Г. С. Геомеханическое сопровождение горных работ с использованием ГГИС Micromine // Горный журнал. 2022. № 1. С. 45–50.
5. Соннов М. А., Трофимов А. В., Румянцев А. Е., Шпилев С. В. Применение численного и блочного геомеханического моделирования для определения параметров крепления камерных выработок большого сечения // Горная промышленность. 2021. № 2. С. 127–131.
6. Мороз Н. Е., Сидоров Д. В., Соннов М. А. Комплексное геомеханическое моделирование разработки жильных мес то рожде ний блочного строения // Горная промышленность. 2023. № 6. С. 71–74.
7. Каневский М., Демьянов В., Чернов С., Савельева Е., Тимонин В. Геостатистика и искусственные нейронные сети для анализа и моделирования пространственно распределенных данных // Известия Российской академии наук. Энергетика. 1999. № 1. С. 77–91.
8. Марысюк В. П., Сабянин Г. В., Тр офимов А. В., Колганов А. В. Методология построения блочной геомеханической модели горного массива в поле рудника «Таймырский» // Горный журнал. 2022. № 10. С. 39–45.
9. Simon M. K., Divsalar D. Some new twists to problems involving the Gaussian probability integral // IEEE Transactions on Communications. 2005. Vol. 46. Iss. 2. P. 200–210.
10. Господариков А. П., Кириленко В. И., Мильков А. С., Шиленко С. Ю. Определение параметров модели руд и горных пород рудника «Заполярный» для дискретного моделирования процесса выпуска руды под обрушенными породами // Горный журнал. 2025. № 9. С. 13–19.

Language of full-text russian
Full content Buy
Back