Рациональный частотный диапазон и критерии диагностирования зон эндогенных пожаров в породоугольных массивах методом георадиолокации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена недостаточной изученностью влияния физических особенностей зон развития эндогенного пожара в породоугольном массиве на результаты диагностирования расположения и границ этих зон методом георадиолокации, что снижает точность прогноза.

Целью исследования является экспериментально-теоретическое обоснование рационального частотного диапазона и критериев диагностирования зон эндогенных пожаров в породоугольных массивах методом георадиолокации с учетом физических особенностей этих зон.

Объект: физические параметры зоны самовозгорания углепородного массива, влияющие на результаты георадиолокационного мониторинга: геометрия очага пожара; диэлектрическая проницаемость и удельное электрическое сопротивление.

Методы: анализ по экспериментальным данным диапазонов изменения электромагнитных свойств горных пород при изменении температуры и влажности в диапазоне частот георадиолокации; выявление эффективных принципов расчета режимов георадара, обеспечивающих оптимальное сочетание глубинности и разрешающей способности; анализ банка практических радарограмм с аномальными зонами, аналогичными по свойствам зонам эндогенных пожаров.

Результаты. Рациональный диапазон центральной частоты георадара может быть определен следующими методами: на основе комплексного параметра, включающего излучаемую мощность антенны, число накоплений и коэффициент отражения от границы объекта; по экстремальному значению функции, включающей глубину и детальность зондирования как функции частоты; решением системы уравнений функции ослабления сигнала и энергетического потенциала георадара. Физические особенности зоны эндогенного пожара состоят в высушивании породоугольного массива с образованием аномальной зоны с ярко выраженными диэлектрическими свойствами (=4–6; >100 Ом·м), по форме близка к вытянутому эллипсоиду или сплюснутому по вертикали сфероиду. С учетом этих особенностей рациональный диапазон центральной частоты для георадара «ОКО-2» составил 49,2–132,6 МГц, при этом разрешающая способность составит 0,442–1,152 м. При интерпретации радарограммы запожаренные зоны диагностируют по участкам, отличающимся аномальным ослаблением осей синфазности, а зоны обрушенных пород и пустот над очагом – по аномальной хаотичной волновой картине.

Полный текст

Введение

На сегодняшний день разработка угольных месторождений – один из самых аварийных и опасных видов добычи ископаемых [1]. За последние несколько лет количество аварий в угольной промышленности хоть и имеет тенденцию к снижению, но число эндогенных возгораний угля не уменьшается [2]. В целях разработки действенных мер борьбы с эндогенными пожарами проводятся масштабные исследования процесса самовозгорания породоугольных массивов. Так, в работах [3–5] были проведены эксперименты по определению роста интенсивности тепловыделения в зависимости от начальной температуры, крупности, влажности угля и воздуха, а также скорости движения газа. В настоящее время разработаны решения для ограничения доступа кислорода в очаги эндогенных пожаров в минимальные сроки и предотвращения их возникновения в случае протекания интенсивного окислительного процесса [6].

Важным требованием, предъявляемым к открытым геотехнологиям, является снижение негативного воздействия на экологию и здоровье людей. При угольных пожарах в окружающую среду поступает большое количество химических компонентов, что приводит к неблагоприятным экологическим последствиям [7]. Эндогенные пожары ухудшают санитарно-гигиенические условия труда шахтеров, загрязняют воздух прилегающих территорий токсичными продуктами горения и окисления [8].

Для Кузбасса проблема эндогенных пожаров особенно актуальна. Регулярно публикуются научные статьи, отчеты и исследования, в которых описывается зарегистрированный пожар эндогенного происхождения. Территориями, на которых происходит самовозгорание угольный залежей, выступают различные объекты угольных предприятий – отвалы [9], терриконики [10], пласты ликвидированных шахт [11], угольные склады [12] и т. д.

Проблема эндогенных пожаров волнует не только ученых Кузбасса и России, эту проблему также активно изучают зарубежные исследователи. Их труды направлены на анализ проблем в аспекте самовозгорания угля [13, 14], определение факторов, влияющих на интенсивность разогрева, разработку методов предотвращения и ликвидации эндогенных пожаров [15]. Исследованы такие факторы, способствующие повышению склонности к самовозгоранию, как циклическое замораживание-размораживание угля [16] и приток воздуха, окисляющего уголь, в выработанное пространство [17]. Иностранные исследователи также приводят научный опыт на тему борьбы с последствиями эндогенных пожаров [18, 19].

Одним из наиболее информативных и эффективных способов обнаружения очага эндогенного пожара является применение электромагнитных методов, включающих электическое зондирование (ЭЗ), геоэлектрический (ГЭ) и георадиолокационный (ГР) метод [20].

Георадиолокационное зондирование (высокочастотное электромагнитное сканирование) основано на отражении электромагнитных волн от неоднородностей, контрастных по диэлектрическим свойствам. Основная область применения георадаров – строительные изыскания с земной поверхности, локация коллекторов, трубопроводов и т. п.

Теории и практике применения георадиолокации посвящено большое количество как отечественных [21–24], так и зарубежных монографий [25–27]; количество же небольших публикаций уже давно исчисляется сотней статей. Однако как первые, так и вторые уделяют внимание в основном практическим аспектам применения георадара в различных геологических условиях, а также вопросам обработки и интерпретации радарограмм. Теоретическим вопросам моделирования (решения прямых и обратных задач) из указанного списка частично или полностью посвящены работы [23, 24, 26].

Возможности георадиолокации для решения задач геомеханики, подземной, открытой и строительной геотехнологии исследованы недостаточно. Кроме технических трудностей, связанных с отсутствием аппаратуры в искробезопасном исполнении, экранированием контура выработки металлическими элементами крепи (рамы, арматура, затяжка), высоким уровнем электромагнитных помех в выработках из-за наличия кабельных ЛЭП и электросиловых установок, активное применение георадаров на шахтах сдерживается отсутствием методик и программного обеспечения для интерпретации подземных радарограмм.

Обнадеживающие результаты получены в Институте горного дела Севера СО РАН. Авторами предложено использовать при интерпретации георадиолокационных данных вейвлет-преобразования, включающего анализ измеренного радаром сигнала на разных частотах и масштабах [28]. Этот подход реализован для радара «Тритон» с центральной частотой 30 МГц. Разработанные теоретические основы и физическое моделирование в данном диапазоне позволили реализовать предложенный метод при изучении мерзлого массива горных пород, отличительной особенностью которого является заполнение пустот и пор породы как льдом, проявляющим диэлектрические свойства, так и электропроводящим талым раствором [29–32].

Проведены испытания георадара ОКО-2 с антенным блоком с центральной частотой 400 МГц в условиях шахты «Талдинская-Западная». Зафиксированы расслоения в кровле подготовительной выработки. Вместе с тем следует отметить, что при интерпретации радарограмм авторы не учитывали указанные выше факторы, существенно влияющие на информативность георадиолокационного метода [33, 34].

В работе [35] изложены результаты использования георадара ОКО-2 с антенным блоком АБ-1200. Основная проблема состояла в сильном влиянии на результаты зондирования полостей, заполненных водой с высокой проводимостью. Применение комплекса корректирующих операций (выравнивание амплитуд, преобразование Гильберта, горизонтальная фильтрация) позволило повысить информативность мониторинга.

Целью исследования является экспериментально-теоретическое обоснование рационального частотного диапазона и критериев диагностирования зон эндогенных пожаров в породоугольных массивах методом георадиолокации с учетом физических особенностей этих зон.

Материалы и методы

Георадары предназначены для диагностирования зон, аномальных по электромагнитным свойствам, методом бесконтактного подповерхностного зондирования. Основным информирующим электромагнитным параметром при георадиолокации является диэлектрическая проницаемость ɛ, которая для сред с конечной электрической проводимостью может быть выражена в комплексной формуле [21]:

e = e' + je",

где e' – действительная часть , отражающая процесс поляризации идеального диэлектрика; e" – мнимая часть, обусловленная проявлением проводимости, зависящая от удельного электросопротивления (УЭС) среды ρ и круговой частоты электромагнитного поля ω=2πf, e"=1/ρω (f – циклическая частота).

Зона эндогенного пожара на стадиях самовозгорания и развития пожара характеризуется следующими изменениями электромагнитных свойств породоугольного массива: вследствие испарения влаги величины e' и ρ изменяются до значений, соответствующих высушенному состоянию.

Измерения e' в диапазоне частот георадиолокации (50–3000 МГц) связаны со значительными техническими трудностями, поэтому банк экспериментальных данных весьма ограничен. Так, в работе [36] приведены диапазоны e' и ρ на частоте 100 МГц (табл. 1).

 

Таблица 1. Электромагнитные свойства пород (f=100 МГц)

Table 1. Electromagnetic properties of rocks (f=100 MHz)

Порода/Rock

Степень влажности/Humidity degree

Высушенная

Dried

Водонасыщенная

Water saturated

e'

ρ, Ом·м/Ohms·m

e'

ρ,

Ом·м/Ohms·m

Грунт песчаный

Sandy soil

4–6

 

15–30

 

Суглинок/Loam

4–6

 

10–20

 

Грунт глинистый

Clay soil

4–6

 

10–15

 

Глина/Clay

2–6

 

15–40

 

Гранит/Granite

5

 

6

 

Известняк

Limestone

7

 

8

 

 

Кроме того, отмечается, что с повышением температуры влажного пористого грунта величина ρ уменьшается в 1,5–2,0 раза за счет снижения вязкости порозаполняющих жидкостей.

Более детальные данные о характере изменения электромагнитных параметров песчано-глинистых грунтов в диапазоне частот f=30–2000 МГц приведены в работе [37] (рис. 1).

 

Рис. 1. Зависимость электромагнитных свойств суглинка серого от частоты f: 1 – e' при влажности W=20 %; 2 – e' при W=10 %; 3 – e' при W=5 %; 4 – e' при W=2,5 %; 5 – e' при W=0 %; 1' – ρ при W=20 %; 2' – ρ при W=10 %; 3' – ρ при W=5 %; 4' – ρ при W=2,5 %; 5' – ρ при W=0 %

Fig. 1. Dependence of electromagnetic properties of gray loam on frequency f: 1 – e' at humidity W=20%; 2 – e' at W=10%; 3 – e' at W=5%; 4 – e' at W=2,5%; 5 – e' at W=0%; 1' – ρ at W=20%; 2' – ρ at W=10%; 3' – ρ at W=5%; 4' – ρ at W=2,5%; 5' – ρ at W=0%

 

Из приведенных данных следует, что по мере повышения температуры и снижения влажности породоугольного массива (W→0) в очаге эндогенного пожара происходит формирование зоны с ярко выраженными диэлектрическими свойствами (e'<4–6; ρ>100 Ом·м).

Частотный диапазон георадиолокации в значительной мере влияет на основные параметры точности диагностирования аномальной зоны: глубинность и разрешающая способность.

Оценка глубинности георадиолокационного зондирования представляет собой весьма сложную задачу, поскольку на затухание генерируемых электромагнитных волн влияет целый ряд факторов, точный учет которых в условиях неоднородности среды практически невозможен:

  • потери за счет наведения вихревых токов в проводящей среде и формирования вторичного поля (скин-эффект);
  • расхождение волны по мере удаления от источника (антенны);
  • расхождение и преломление сигнала на границах диэлектрически контрастных слоев.

Под глубинностью зондирования H понимают максимальную глубину границы исследуемого объекта, которая может быть зафиксирована на радарограмме данной аппаратурой, а разрешающая способность – это минимальное расстояние Δ по глубине (в плане) между соседними объектами или их элементами [21]. Выбор рациональной центральной частоты f0 георадара является задачей оптимизации, поскольку с увеличением f0 глубинность зондирования H и величина, обратная разрешающей способности (1/Δ), снижаются.

Для решения поставленной в работе задачи возможны следующие пути.

  1. Из условий равенства мощности волны, отраженной от границы на глубине H, и мощности собственных шумов приемного тракта следует, что величина H линейно зависит от lgQ [21]:

Q= P0NKотр2,                      (1)

где Q – комплексный параметр георадиолокации; P0 – излучаемая мощность антенны; N – число накоплений; Kотр – коэффициент отражения от нижней границы объекта.

Получены линейные зависимости H=H(f0,lgQ,r), по найденному значению f0 выбирают ближайшую меньшую центральную частоту штатного антенного блока. Разрешающую способность проверяют из условия:

Δ<12λ=C2f0ε',               (2) 

где λ – длина волны в среде; c – скорость волны в вакууме.

В работе [38] предложено ввести целевую функцию Ff=FHf,ρ;Δf,ε',

включающую оба критериальных параметра H, D, электромагнитные параметры r, e', постоянную, комплексно учитывающую все неизменяемые параметры зондирования, и требуемую детальность.

Теоретическое значение f0 определится из решения уравнения

dFdf=0:   f0=1,125CLKρε', (3)

где L=3–10 м2 – постоянная, отражающая диапазон детальности; K=3‧1012 м·Гц1,5(Ом·м)–0,5 – постоянная, включающая неизменные параметры зондирования.

  1. Наиболее экспериментально и теоретически обоснованной представляется методика, предложенная в работе [22], идея которой состоит в сопоставлении функции ослабления сигнала A (дБ/м) с энергетическим потенциалом E (дБ) георадара. В расчетах были использованы следующие зависимости:

A=20ln10πCε0λρ;E=20lgUгUт+10lgNEсш,

где Uг, Uт – соответственно, напряжения на выходе генератора и сигнала помехи на входе приемника; N – число накоплений сигнала; Eсш – соотношение (в дБ) «сигнал–шум».

Приведены решения этой системы уравнений относительно f0 в графической форме (номограммы) для плоскостных, линейных и локальных объектов.

Для оценки разрешающей способности рекомендовано использовать выражение

Δ<12λH.                        (4)

Результаты исследования

Рассмотрим физические особенности зоны эндогенного пожара объекта исследований.

Метод георадиолокации целесообразно применять на стадиях самонагревания и развития пожара, когда электромагнитные свойства пород в очаге изменяются существенно вследствие удаления влаги. По данным экспериментально-теоретических исследований [3, 4, 11] развитие пожара в глубине углепородного массива возможно при условии превышения количества тепла, образующегося при окислении и горении угля за счет притока кислорода, количества тепла, отдаваемого в окружающее пространство вследствие термодинамических процессов. При этом зона развития пожара классифицируется как плоскостной объект с относительно стабильным расположением очага (верхней и нижней границ) в диапазоне H=3–6 м. С учетом данных табл. 1 и средних значений электромагнитных свойств, вмещающих безугольных пород для условий Кузбасса [22] необходимые для расчетов значения электромагнитных параметров вне и внутри объекта составят соответственно: r1=46,3 Ом·м; e'1=11,5; r2≈103 Ом·м; e'2=5. Тогда расчетный коэффициент отражения от верхней границы объекта составит

Kотр=ε'1ε'2ε'1+ε'2=0,206.

Перейдем к оценке рационального частотного диапазона георадиолокации для рассматриваемого объекта по трем рассмотренным выше методикам для георадара «ОКО-2». Результаты расчетов сведены в табл. 2.

Для пояснения расчета методом 3 приведены зависимости центральной частоты f0 от глубины H и числа накоплений N для плоскостных объектов [22. С. 50].

 

Таблица 2. Результаты расчетов рациональных параметров f0 и Δ для георадара «ОКО-2»

Table 2. Results of calculations of rational parameters f0 and Δ for georadar «ОКО-2»

Величина

Value

Метод 1 [21] (формула)

Method 1 (formula)

Метод 2 [38]

(формула)

Method 2

(formula)

Метод 3 [22]

Method 3

Промежуточная величина

Intermediate value

(1)

Q=8520 Вт/W

P0=200 Вт/W

N=103

L=10 м2/m2

K=3·1012 м·Гц1,5/(Ом·м)–0,5

m·Hz1,5/(Ohm×m)–0,5

H=3 м/m

N=104

f0

lgQ=3,91

r2=103 Ом·м/Ohm×m

[21. С. 38]

100 МГц/MHz

(3)

132,6 МГц/MHz

H=3 м/m

N=104

(рис. 2)

49,2 МГц/MHz

Δ

(2)

0,442 м/m

 (4)

l=0,667 м/m

0,707 м/m

 l=1,770 м/m

1,152 м/m

 

Рис. 2. Расчетные значения f0 в зависимости от глубины зондирования H и числа накоплений N по данным [22] для плоскостных объектов

Fig. 2. Calculated values f0 depending on the depth of sensing H and the number of savings N according to [22] for planar objects

 

Обсуждение и заключение

Таким образом, с учетом физических особенностей зоны эндогенного пожара рациональный диапазон центральной частоты георадиолокации по различным методикам оценки составляет f0=49,2–132,6 МГц, при этом диапазон детальности Δ=0,44–1,15 м.

При диагностировании запожаренных зон на радарограммах следует учитывать следующие особенности этих объектов:

  • при развитии пожаров в борту угольного разреза эта зона будет иметь форму вытянутого сфероида с большей осью, параллельной бровке уступа, а при развитии пожара под плоской горизонтальной поверхностью она будет близка к сплюснутому по вертикали сфероиду или цилиндру;
  • на начальных стадиях интенсивного горения угля из-за высокой температуры образуются зоны высушенной породы с предельно низкими значениями e'=4–6, поэтому эти зоны на радарограммах должны характеризоваться пониженными значениями амплитуд отраженного сигнала и существенным ослаблением осей синфазности;
  • при длительном горении и выгорании угля вероятно образование пустот, приводящих к обрушению над очагом вплоть до земной поверхности, которые отличаются на радарограммах хаотичным типом волновой картины при практическом отсутствии осей симфазности отраженных волн.

В качестве примера применения приведенных выше критериев интерпретации результатов георадиолокации на рис. 3 приведен фрагмент радарограммы, полученной георадаром «ОКО-2» с антенным блоком АБ-150 (f0=150 МГц) в борту угольного разреза «Бачатский» [39].

На радарограмме достаточно чётко выделяются запожаренные участки на интервалах профиля x= –120– –60 м и x= –20– –40 м на глубине 2–4 м (значительно ослаблены линии синфазности), а на интервале x= –40– –20 м между этими зонами радарограмма имеет хаотичную волновую картину, что указывает на вероятное образование пустот и обрушенных пород.

Результаты георадиомониторинга согласуются с данными визуальных наблюдений и контактной геофизики.

Выводы

  1. Рациональный диапазон центральной частоты георадара f0 может быть определен следующими методами: на основе комплексного параметра георадиолокации, включающего излучаемую мощность антенны, число накоплений и коэффициент отражения от границы объекта; по экстремальному значению целевой функции, включающей глубину и детальность зондирования как функции частоты; решением системы уравнений функции ослабления сигнала и энергетического потенциала георадара. Разрешающая способность Δ с достаточной степенью точности равна половине длины волны в среде.
  2. Физические особенности зоны эндогенного пожара на стадиях самовозгорания и интенсивного горения состоят в высушивании породоугольного массива с образованием аномальной зоны с ярко выраженными диэлектрическими свойствами (e'=4–6; r>100 Ом·м), по форме близка к вытянутому эллипсоиду (в борту угольного разреза) или сплюснутому по вертикали сфероиду (под плоской поверхностью). С учетом этих особенностей расчетный рациональный диапазон центральной частоты для георадара «ОКО-2» составил f0=49,2–132,6 МГц, при этом разрешающая способность составит Δ=0,442–1,152 м.
  3. При интерпретации радарограммы запожаренные зоны диагностируют по участкам, отличающимся аномальным ослаблением осей синфазности, а зоны обрушенных пород и пустот над очагом – по аномальной хаотичной волновой картине.

 

Рис. 3. Радарограмма, полученная на участке борта угольного разреза «Бачатский»: 1 – зона эндогенного пожара; 2 – зона обрушения

Fig. 3. Radarogram obtained at the site of the side of the Bachatsky coal mine: 1 – endogenous fire zone; 2 – collapse zone

×

Об авторах

Сергей Михайлович Простов

Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева

Email: psm.kem@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0780-2690

доктор технических наук, профессор кафедры строительного производства и экспертизы недвижимости

Россия, г. Кемерово

Всеволод Владимирович Калайгорода

Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева

Автор, ответственный за переписку.
Email: Kalay232@gmail.com

аспирант

Россия, г. Кемерово

Евгений Анатольевич Шабанов

Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева

Email: evgenshab@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2460-6467

кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой строительного производства и экспертизы недвижимости

Россия, г. Кемерово

Список литературы

  1. Куприянов В.В., Бондаренко И.С. Факторы влияния на резерв времени для выхода из подземных аварий в шахтах // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2022. – № 2. – С. 139–149.
  2. Гридина Е.Б., Мирошниченко А.К. Устранение очагов самовозгорания угля на основе использования торфяных пожарных стволов // Научно-технический журнал «Вестник». – 2021. – № 1. – С. 83–86.
  3. Tarafadar M.N., Guha D. Application of wet oxidation processes for the assessment of the spontaneous heating of coal // Fuel. – 1989. – Vol. 68. – P. 315–317.
  4. Nimaje D.S., Tripathy D.P. Thermal studies on spontaneous heating of coal // The Indian Mining & Engineering Journal. – 2010. – № 48 – P. 10–17.
  5. Risk evaluation of coal spontaneous combustion on the basis of autoignition temperature / Y. Zhang, Y. Liu, X. Shi, C. Yang, W. Wang, Y. Li // Fuel. – 2018. – Vol. 233. – P. 68–76.
  6. Технологические решения по локализации очагов эндогенных пожаров при отработке прибортовых запасов системами с обрушением руды и вмещающих пород / А.М. Мажитов, С.А. Корнеев, А.Н. Смяткин, Б.М. Габбасов // Горная промышленность. – 2022. – № 1. – С. 122–127.
  7. Kunli L., Douhu W., Jianan T. Lead emission amount from coal combustion and its environment effect in Xi'an City // J. Environ. Sci – China. – 2002. – Vol. 23. – P. 123–125.
  8. Bigliardi A.P., Fernandes C.L.F., Pinto E.A. Blood markers among residents from a coal mining area // Environmental Science Pollution Research. – 2021. – Vol. 28 (2). – P. 1409–1416.
  9. Портола В.А., Бобровникова А.А., Щербакова В.А. Оценка опасности развития очагов самовозгорания на породном отвале // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. – 2023. – № 1. – С. 48–53.
  10. Акулов Н.И., Прокопьев С.А., Прокопьев Е.С. Самовозгорание техногенно-переотложенных угленосных отложений Кузбасса // Уголь. – 2022. – № S12. – С. 53–59.
  11. Применение температурной и газовых съемок для обнаружения и локации очагов эндогенных пожаров на выходах пластов ликвидированной шахты / В.А. Портола, А.А. Бобровникова, С.В. Ковалев, Е.А. Киренберг // Вестник Кузбасского государственного технического университета. – 2023. – № 3 (157). – С. 79–90.
  12. Ерастов А.Ю., Потапов П.В., Шлапаков П.А. Опыт применения геофизической съемки и тепловизионного контроля для выявления очагов самонагревания на угольных складах и выбора способа их тушения // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. – 2012. – № 2. – С. 152–156.
  13. Analytical prediction of coal spontaneous combustion tendency: velocity range with possibility of self-ignition / Q. Lin, S. Wang, S. Song, Y. Liang, T. Ren // Fuel Processing Technology. – 2017. – Vol. 159. – P. 38–47.
  14. Onifade М., Genc В. Spontaneous combustion of coals and coal-shales // International Journal of Mining Science and Technology. – 2018. – Vol. 28. – P. 993–940.
  15. Rosema A., Guan Y., Veld H. Simulation of spontaneous combustion, to study the causes of coal fires in the Rujigou Basin // Fuel. – 2001. – Vol. 80 (1). – P. 7–16.
  16. Experimental studies of spontaneous combustion and anaerobic cooling of coal / J. Deng, Y. Xiao, Q. Li, J. Lu, H. Wen // Fuel. – 2015. – Vol. 157. – P. 261–269.
  17. Determination and prediction on «three zones» of coal spontaneous combustion in a gob of fully mechanized caving face / J. Deng, C. Lei, Y. Xiao, K. Cao, L. Ma, W. Wang, B. Laiwang // Fuel. – 2018. – Vol. 211. – P. 458–470.
  18. Thermal behavior and micro characterization analysis of second-oxidized coal / J. Deng, J.U. Zhao, Y.N. Zhang, C.P. Wang, A.C. Huang // Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. – 2017. – Vol. 127. – Iss. 1. – P. 439–448.
  19. Tao Xu. Heat effect of the oxygen-containing functional groups in coal during spontaneous combustion processes // Advanced Powder Technology. – 2017. – Vol. 28 (8). – P. 1841–1848.
  20. Обнаружение и локация подземных очагов самовозгорания методом электрического зондирования / В.А. Нарский, В.А. Портола, Е.А. Разумов, В.Г. Венгер // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. – 2021. – № 3. – С. 52–58.
  21. Владов М.Л., Старовойтов А.В. Введение в георадиолокацию. – М.: Изд-во МГУ, 2005. – 153 с.
  22. Изюмов С.В., Дручинин С.В., Вознесенский А.С. Теория и методы георадиолокации. – М.: Горная книга, 2008. – 196 с.
  23. Александров П.Н. Теоретические основы георадарного метода. – М.: Физматлит, 2017. – 120 с.
  24. Theoretical justification for the one-dimensional geolocation method / D. Sirota, S. Prostov, E. Razumov, N. Loskutov // International innovative Mining Symposium E3S Web of Conferences. – Kemerovo, Russian Federation, October 19–21, 2020. – Vol. 174. – P. 1–5.
  25. Jol H.M. Ground penetrating radar: theory and applications – Elsevier Science, 2009. – 402 p.
  26. Lavoue F. 2D full waveform inversion of ground penetrating radar data: towards multiparameter imaging from surface data. – P.: Earth Sciences, 2014. – 234 p.
  27. Bristow C.S., Jol H.M. Ground penetrating radar in sediments. – L.: Geological Society, 2003. – 327 p.
  28. Федорова Л.Л., Соколов К.О. Решение задач обработки и интерпретации георадиолокационных данных на основе вейвлет-анализа // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2008. – № 8. – С. 153–158.
  29. Соколов К.О. Частотно-временное предоставление георадиолокационных разрезов на основе непрерывного вейвлет-преобразования // ФТПРПИ. – 2014. – № 1. – С. 77–81.
  30. Соколов К.О. Вейвлет-критерий для анализа данных георадиолокации мерзлого горного массива // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2014. – № 11. – С. 262–265.
  31. Соколов К.О. Возможности георадиолокации при изучении геомеханических свойств массива горных пород // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2015. – № 6. – С. 113–115.
  32. Прудецкий Н.Д., Соколов К.О., Федорова Л.Л. Физическое моделирование распространения электромагнитной высокочастотной волны в массиве горных пород с трещиной заполненной льдом // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2018. – № 11. – С. 107–113.
  33. Анализ обследований состояния горных выработок закрепленных анкерной крепью с применением георадара / В.А. Бакин, Е.Ю. Пудов, Е.Г. Кузин, К.К. Ремпель // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2015. – № 10. – С. 172–177.
  34. Калинин С.М., Пудов Е.Ю., Кузин Е.Г. Перспективы применения георадиолокации для определения состояния кровли шахтовых выработок // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2015. – № 11. – С. 297–299.
  35. Набатов В.В., Гайсин Р.М. Обработка данных георадиолокационной съемки при выявлении полостей в заобделочном пространстве // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2018. – № 1. – С. 19–25.
  36. Daniels D.J. Surface-Penetrating Radar. – London, UK: IEE, 1996. – 390 p.
  37. Финкельштейн М.И., Золотарев В.П., Кутев В.А. Применение радиолокационного подповерхностного зондирования в инженерной геологии. – М.: Недра, 1986. – 128 с.
  38. Простов С.М., Никулин Н.Ю. Обоснование рационального частотного диапазона георадиолокационного мониторинга // Вестник РАЕН. – 2012. – № 14. – С. 38–46.
  39. Комплексный геофизический мониторинг для локации очагов эндогенных пожаров в борту угольного разреза / В.В. Калайгорода, С.М. Простов, Е.А. Шабанов, Н.Ю. Никулин // Известия вузов. Горный журнал. – 2023. – № 4. – С. 120–131.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 2. Расчетные значения f0 в зависимости от глубины зондирования H и числа накоплений N по данным [22] для плоскостных объектов

3. Рис. 3. Радарограмма, полученная на участке борта угольного разреза «Бачатский»: 1 – зона эндогенного пожара; 2 – зона обрушения

Скачать (56KB)
4. Рис. 1. Зависимость электромагнитных свойств суглинка серого от частоты f: 1 – e' при влажности W=20 %; 2 – e' при W=10 %; 3 – e' при W=5 %; 4 – e' при W=2,5 %; 5 – e' при W=0 %; 1' – ρ при W=20 %; 2' – ρ при W=10 %; 3' – ρ при W=5 %; 4' – ρ при W=2,5 %; 5' – ρ при W=0 %

Скачать (69KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».