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

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).