Using photogrammetry to determine quarry slope stability coefficient

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the research is to consider the methodology for obtaining and possible using of photogrammetric processing of aerial photography data from an unmanned aerial vehicle in order to construct a digital model of the marble quarry bench slope as well as to determine bench fracturing characteristics from the obtained images. The study included aerial photography of the explored bench using photogrammetric data processing, creation of digital terrain models in Agisoft software, and plotting a diagram of bench fracturing on the basis of the images received. The stability margin factor of the bench slope was calculated using the GeoStab, Plaxis and Geomix software. To evaluate, control and compare the results obtained, the stability coefficient was calculated using the classical method. It was found that Plaxis 2D and GeoStab software are more efficient in determining the stability coefficient for the case of homogeneous soil masses free from pronounced geodynamic disturbances. The Geomix software takes into account both the geodynamic characteristics of a homogeneous bench of the quarry slope and its fracturing nature, which allows more accurate determination of the stability margin coefficient of the bench, more precise prediction of potential locations of failures and sliding rock mass parameters. It has been determined that the methods of photogrammetric processing of images obtained from an unmanned aerial vehicle allow to perform more accurate simulation of the studied slopes and to obtain reliable data on the slope fracturing faster. The latter has a positive effect on the quality of slope stability calculation and prediction of its deformation, which is an important factor in improving the safety of mining production.

About the authors

D. A. Kirikov

Irkutsk National Research Technical University

Email: dani.kirikov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-0915-4524

A. M. Kalugina

Irkutsk National Research Technical University

Email: kalugina.nasta@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-3720-6088

A. P. Zhgilev

Irkutsk National Research Technical University; “Siberian Meridian” LLC

Email: zhigilevap@irk.ru
ORCID iD: 0009-0004-0456-8661

E. N. Belyaev

Irkutsk National Research Technical University; “Siberian Meridian” LLC

Email: belyaeven@irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-5073-4876

V. P. Stupin

Irkutsk National Research Technical University

Email: stupinigu@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-0612-0512

References

  1. Сашурин А.Д., Панжин А.А. Роль геомеханики в обеспечении безопасного и эффективного недропользования // Современные проблемы механики. 2018. № 33. С. 92– 101. EDN: VSFVAY.
  2. Голик В.И., Бурдзиев О.Г., Дзербанов Б.В. Управление геомеханикой массива путем оптимизации технологии разработки // Геология и геофизика юга России. 2020. Т. 10. № 1. С. 127 –137. https://doi.org/10.23671/ VNC.2020.1.59070. EDN: FMXRTQ.
  3. Кириков Д.А., Фёдоров В.С., Калимуллина Д.И., Охунов Ш.Р. Анализ данных аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов для изучения состояния бортов угольного разреза // Известия Тульского государственного университета. Науки о земле. 2023. № 2. С. 236–249. https://doi.org/10.46689/2218-5194-2023-2-1-236-249. EDN: SPNXHY
  4. Тян С.Г., Долгоносов В.Н. Изучение трещиноватости пород на месторождении «Северный Катпар» // Молодой ученый. 2020. № 20. С. 145–150. EDN: LMYOZG.
  5. Волошина Д.А. Исследование геомеханического состояния прибортовых массивов карьеров // Молодой ученый. 2017. № 36. С. 15–18. EDN: ZFPOEB.
  6. Сашурин А.Д., Панжин А.А. Современные проблемы и задачи геомеханики // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2020. № 3-1. С. 188–198. https://doi.org/10.25018/0236-1493-2020-31-0-188-198. EDN: XLEKGX.
  7. Литвинский Г.Г., Смекалин Е.С., Кладко В.И. Методика оценки и критерии устойчивости горных выработок // Сборник научных трудов Донбасского государственного технического университета. 2020. № 19. С. 5 –14. EDN: FHUKPW.
  8. Trushko V.L., Protosenya A.G. Prospects for the development of geomechanics in the context of a new technological paradigm // Journal of Mining Institute. 2019. Vol. 236. Iss. 2. P. 162–166. https://doi.org/10.31897/pmi.2019.2.162. EDN: ELRQOY.
  9. Бирючев И.В., Макаров А.Б., Усов А.А. Геомеханическая модель рудника // Горный журнал. 2020. № 1. С. 42 –48. https://doi.org/10.17580/gzh.2020.01.08. EDN: REPMLS.
  10. Гришин И.А., Козлова А.Е., Дерина Н.В., Великанов В.С., Хамидулина Д.Д., Логунова Т.В. Реализация возможностей использования беспилотных летательных аппаратов в горном деле // Уголь. 2022. № 5. С. 36–41. https://doi.org/10.18796/0041-5790-2022-5-36-41. EDN: APQUFY.
  11. Blishenko A. Modern mine survey techniques in the process of mining operations in open pit mines (quarries) // Scientific and Practical Studies of Raw Material Issues / ed. V. Litvinenko. Boca Raton: CRC Press, 2019. P. 58–62. https://doi.org/10.1201/9781003017226-8.
  12. Loots M., Grobbelaar S., van der Lingen E. Review of remote-sensing unmanned aerial vehicles in the mining industry // The Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2022. Vol. 122. Iss. 7. P. 387–396. https://doi.org/10.17159/2411-9717/1602/2022. EDN: HBZERW.
  13. Калугина А.М., Кириков Д.А., Скоробогатько М.Р., Жгилёв А.П. Применение фотограмметрии для исследование структурных особенностей массива // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых. 2023. Т. 2. С. 52–56. EDN: QGTQKV.
  14. Hemeda S. Geotechnical modelling and subsurface analysis of complex underground structures using PLAXIS 3D // International Journal of Geo-Engineering. 2022. Vol. 13. Iss. 1. P. 1–17. https://doi.org/10.1186/s40703-022-00174-7. EDN: FAGYMA.
  15. Малинин А.Г., Малинин П.А., Чернопазов С.А., Воробьев А.В., Гладков И.Л. Программные средства для расчета ограждений глубоких котлованов // Метро и тоннели. 2007. № 4. С. 32–33. EDN: ULVULV.
  16. Немова Н.А. Белыш Т.А. Геомеханическая оценка параметров устойчивости откосов бортов и уступов при отработке месторождения апатит-нефелиновых руд «Олений ручей» // Известие Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2019. Т. 330. № 11. С. 109–120. https://doi.org/10.18799/24131830/2019/11/2355. EDN: PTEQYC.
  17. Волков Ю.И., Серый С.С., Дунаев В.А., Герасимов А.В. ГИС Геомикс для горной промышленности России и Казахстана // Горный журнал. 2015. № 5. С. 8–13. https://doi.org/10.17580/gzh.2015.05.02. EDN: UGWZER.
  18. Морозова Т.П. Перспектива применения в горной промышленности российских систем цифрового проектирования: ГИС Геомикс и Mineframe // Инновации и инвестиции. 2022. № 5. С. 132–135. EDN: IHSAYX.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».