The Role of Zonality of Mining and Geological Parameters of a Mine Field in the Problem of Local Forecasting of Zones Hazardous in Terms of Gas-Dynamic Phenomena

Abstract


The current pace of mining operations does not always ensure uniformity of operational exploration over the area of the mine field to obtain local mining and geological data, which are very important in tasks sensitive to the modeling of the distribution of these data. Local forecasting of gas-dynamic phenomena based on the linear discriminant analysis of mining and geological data is also sensitive to the adequacy of the representation of the distribution of mining and geological parameters in space. In this study, the authors consider the features of solving the problem of local forecasting of zones hazardous for gas-dynamic phenomena in the conditions of a deep potash mine with an uneven distribution of actual mining and geological observations, in which almost a third of the mine field does not have any data, and all observations are concentrated in the eastern and western parts of the mine field. By checking the mining and geological data using the Mann-Whitney criterion, significant differences in the distributions of these data were established, confirming the importance of zonal distribution features that can be explained by differences in the course of epigenetic processes in the salt rock massif in individual sections of the potash mine field. To test the efficiency of separate modeling based on zonal distribution features of mining and geological data, three models of distribution of zones hazardous for gas-dynamic phenomena were created using linear discriminant analysis using local samples of mining and geological data in the eastern and western parts of the mine field, as well as a common data sample. The model created based on the common data sample showed lower classification efficiency of 76.5% compared to the combined efficiency of the models created using local data samples, which was 82.3%. Comparison of standardized coefficients of discriminant functions of the created classification models revealed significant differences in the importance of model predictors, which also indicates the appropriateness of the presented approach to avoid distortions in local forecasting. As the mine field is further explored and a uniform distribution of actual observations is achieved, adequate dependencies of the distribution of the parameters under consideration can probably be identified, which can be integrated into a single model; however, in large areas without data, a separate analysis of the mine field, taking into account the zonal features of the distribution of mining and geological parameters, allows achieving greater accuracy.

Full Text

17

About the authors

S. S Andreiko

Perm National Research Polytechnic University

V. O Lyadov

Perm National Research Polytechnic University

E. A Nesterov

Mining Institute of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

References

  1. Андрейко, С.С. Газодинамические явления в калийных рудниках: Генезис, прогноз и управление / С.С. Андрейко, П.А. Калугин, В.Я. Щерба. – Минск: Вышейшая школа, 2000. – 335 с.
  2. Проскуряков, Н.М. Внезапные выбросы породы и газа в калийных рудниках / Н.М. Проскуряков. – М.: Недра, 1980. – 264 с.
  3. Результаты статистического анализа газоносности по связанным газам сильвинитов калийных месторождений / А.С. Папулов, О.В. Иванов, Е.А. Нестеров, И.И. Чайковский // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2024. – № 1. – С. 483–492.
  4. Экспериментальные исследования газоносности пластов сильвинит-карналлитового состава в условиях Верхнекамского месторождения калийно-магниевых солей / С.С. Андрейко, И.И. Чайковский, Е.А. Нестеров, А.С. Папулов // Горный журнал. – 2023. – № 11. – С. 89–93.
  5. Обоснование параметров профилактического дегазационного бурения в юго-восточной части шахтного поля рудника ООО «ЕвроХим – Усольский калийный комбинат» / Е.А. Нестеров, Д.А. Бобров, А.С. Папулов, В.О. Лядов // Горный журнал. – 2023. – № 11. – С. 94–96.
  6. Ehgartner, B. Gas releases from salt / B. Ehgartner, J. Neal, T. Hinkebein. – Sandia National Lab. (SNL-NM), Albuquerque, NM (United States), 1998. – № SAND-98-1354.
  7. Forschungen zum Phänomen der Salz-Gas-Ausbrüche im Werra-Kaligebiet der DDR (Research on the phenomenon of the salt-gas eruptions in the Werra potash area in the GDR) / G. Duchrow, K. Thoma, P. Marggraf, K. Salzer // Neue Bergbautechnik. – 1988. – Heft 18 (7). – P. 241–250.
  8. Molinda, G.M. Investigation of Methane Occurrence and Outbursts in the Cote Blanche Domal Salt Mine, Louisiana / G.M. Molinda // U.S. Department of the Interior, Bureau of Mines. RI 9186, No. PB90-270083. – 1988. – P. 1–21.
  9. Sieverts, A. Über das Verhalten des festen und flüssigen Kupfers gegen Gase / A. Sieverts, W. Krumbhaar // Zeitschrift für Physikalische Chemie. – 1910. – Vol. 74. – № 1. – P. 277–307.
  10. Mahtab, M.A. Geomechanical Aspects of Gas Outbursts in Louisiana Salt Mines / M.A. Mahtab // Bulletin of the Association of Engineering Geologists. – 1982. – Vol. 19, № 4. – P. 389–400.
  11. Анализ геологических условий проявления газодинамических явлений в условиях Гремячинского гока / С.С. Андрейко, В.О. Лядов, А.С. Папулов, В.И. Абашин // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2024. – № 1. – С. 465–474.
  12. Андрейко, С.С. Разработка математической модели метода прогнозирования газодинамических явлений по геологическим данным для условий Верхнекамского месторождения калийных солей / С.С. Андрейко // Недропользование. – 2016. – Т. 15, № 21. – С. 345–353.
  13. Андрейко, С.С. Природа внезапных разрушений приконтурной части массива при проходке подготовительных выработок в руднике Гремячинского горно-обогатительного комбината / С.С. Андрейко, С.Ю. Нестерова // Недропользование. – 2022. – Т. 22, № 3. – С. 144–150.
  14. Саламатина, Н.А. О локальном прогнозе зон, опасных по газодинамическим явлениям, на юго-восточном участке шахтного поля рудника БКПРУ-2 ОАО «Уралкалий» / Н.А. Саламатина // Записки Горного института. – 2006. – Т. 167, № 2. – С. 120–123.
  15. Андрейко, С.С. Локальный прогноз зон, опасных по газодинамическим явлениям из почвы горных выработок пласта АБ на южной части шахтного поля БКПРУ-4 Верхнекамского месторождения калийных солей / С.С. Андрейко, Н.А. Литвиновская // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2013. – № 4. – С. 205–211.
  16. Лядов, В.О. Актуализация регионального прогноза зон, опасных по газодинамическим явлениям, в условиях Гремячинского месторождения калийных солей / В.О. Лядов // Горное эхо. – 2024. – № 2 (95). – С. 66–71.
  17. Лядов, В.О. Компонентный состав свободных газов в породах пласта калийно-магниевых солей в условиях Гремячинского Гока / В.О. Лядов // Горное эхо. – 2023. – № 1 (90). – С. 133–138.
  18. Лядов, В.О. Результаты исследований полной газоносности пород продуктивного пласта Гремячинского месторождения калийных солей / В.О. Лядов, А.С. Папулов // Проблемы недропользования. – 2023. – № 2 (37). – С. 99–111.
  19. Bostan, P. Basic kriging methods in geostatistics / P. Bostan // Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences. – 2017. – Vol. 27, № 1. – P. 10–20.
  20. Kriging, indicators, and nonlinear geostatistics / J. Rivoirard [et al.] // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. – 2014. – Vol. 114, № 3. – P. 245–250.
  21. Искусственные нейронные сети и геостатистика в прогнозировании распределения химических элементов на фоновой площадке / А.Г. Буевич, А.П. Сергеев, Д.А. Тарасов [и др.] // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. – 2017. – № 2. – С. 74–82.
  22. Vargas-Guzmán, J.A. Sequential kriging and cokriging: Two powerful geostatistical approaches / J.A. Vargas-Guzmán, T.C. Jim Yeh // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. – 1999. – Vol. 13. – P. 416–435.
  23. Новокрещин, А.В. Проблема пространственной неопределенности в задачах структурных построений / А.В. Новокрещин // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2006. – № 10. – С. 68–71.
  24. Орлов, А.И. Непараметрические критерии согласия Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат и ошибки при их применении / А.И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2014. – № 97. – С. 31–45.
  25. Olea, R.A. Kolmogorov–Smirnov test for spatially correlated data / R.A. Olea, V. Pawlowsky-Glahn // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. – 2009. – Vol. 23. – P. 749–757.
  26. Steinskog, D.J. A cautionary note on the use of the Kolmogorov–Smirnov test for normality / D.J. Steinskog, D.B. Tjøstheim, N.G. Kvamstо // Monthly Weather Review. – 2007. – Vol. 135, № 3. – P. 1151–1157.
  27. Reschenhofer, E. Generalization of the Kolmogorov-Smirnov test / E. Reschenhofer // Computational statistics & data analysis. – 1997. – Vol. 24, № 4. – P. 433–441.
  28. Massey, Jr F.J. The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit / Jr F.J. Massey // Journal of the American statistical Association. – 1951. – Vol. 46, № 253. – P. 68–78.
  29. Лемешко, Б.Ю. Применение непараметрических критериев согласия при проверке сложных гипотез / Б.Ю. Лемешко, С.Н. Постовалов // Автометрия. – 2001. – Т. 2. – С. 88–102.
  30. О применении критериев проверки однородности средних / Б.Ю. Лемешко, С.Б. Лемешко, И.В. Веретельникова, А.Ю. Новикова // Вестник СибГУТИ. – 2018. – № 1 (41). – С. 41–55.
  31. Sijtsma, K. Nonparametric statistical methods / K. Sijtsma, W.H.M. Emons // International encyclopedia of education. – Elsevier, 2010. – P. 347–353.
  32. Nahm, F.S. Nonparametric statistical tests for the continuous data: the basic concept and the practical use / F.S. Nahm // Korean journal of anesthesiology. – 2016. – Vol. 69, № 1. – P. 8–14.
  33. Hettmansperger, T.P. Robust nonparametric methods / T.P. Hettmansperger, J.W. McKean, S.J. Sheather // Journal of the American Statistical Association. – 2000. – Vol. 95, № 452. – P. 1308–1312.
  34. Mann, H.B. Nonparametric tests against trend / H.B. Mann // Econometrica: Journal of the econometric society. – 1945. – P. 245–259.
  35. Siegel, S. Nonparametric statistics / S. Siegel // The American Statistician. – 1957. – Vol. 11, № 3. – P. 13–19.
  36. Feltovich, N. Nonparametric tests of differences in medians: comparison of the Wilcoxon–Mann–Whitney and robust rank-order tests / N. Feltovich // Experimental Economics. – 2003. – Vol. 6. – P. 273–297.
  37. Корнеев, А.А. Условия применимости критериев Стъюдента и Манна – Уитни / А.А. Корнеев, А.Н. Кричевец // Психологический журнал. – 2011. – Т. 32, № 1. – С. 97–110.
  38. Oti, E.U. Statistical analysis of the median test and the Mann-Whitney U test / E.U. Oti, M.O. Olusola, P.A. Esemokumo // International Journal of Advanced Academic Research. – 2021. – Vol. 7, № 9. – P. 44–51.
  39. Региональное прогнозирование опасных по газодинамическим явлениям зон в условиях шахтного поля рудника Талицкого ГОКа / О.В. Иванов, С.Ю. Нестерова, В.О. Лядов, Е.В. Лукьянец // Горный журнал. – 2023. – № 11. – С. 84–88.
  40. Андрейко, С.С. Разработка математической модели метода прогнозирования внезапных разрушений пород почвы горных выработок при очистной выемке карналлитового пласта в условиях Верхнекамского месторождения калийных солей / С.С. Андрейко, О.В. Иванов, Т.А. Бикмаева // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2010. – № 4. – С. 191–196.
  41. Лядов, В.О. Оценка эффективности применения нейронных сетей при региональном прогнозировании зон газодинамической опасности в калийных рудниках / В.О. Лядов // Актуальные проблемы недропользования: тезисы докладов участников XIX Международного форума-конкурса студентов и молодых ученых, Санкт-Петербург, 21–27 мая 2023 года / Санкт-Петербургский горный университет. – СПб.: Санкт-Петербургский горный университет, 2023. – Т. 1. – С. 195–197.
  42. Кузнецова, Е.А. Использование вероятностно-статистических методов для анализа глубокопогруженных отложений Верхнепечорской впадины / Е.А. Кузнецова, В.И. Галкин // Недропользование. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 11–17.
  43. Галкин, В.И. Исследование процесса нефтеизвлечения в коллекторах различного типа пустотности с использованием многомерного статистического анализа / В.И. Галкин, И.Н. Пономарева, В.А. Репина // Недропользование. – 2016. – Т. 15, № 19. – С. 145–154.
  44. Klovan, J.E. Classification of geological samples by discriminant-function analysis / J.E. Klovan, G.K. Billings // Bulletin of Canadian Petroleum Geology. – 1967. – Vol. 15, № 3. – P. 313–330.
  45. Hannon, J.S. Geochemical relationships in Cretaceous bentonites as inferred from linear discriminant analysis / J.S. Hannon, W.D. Huff, D.M. Sturmer // Sedimentary Geology. – 2019. – Vol. 390. – P. 1–14.

Statistics

Views

Abstract - 2

PDF (Russian) - 0

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2025 Andreiko S.S., Lyadov V.O., Nesterov E.A.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies