ВВЕДЕНИЕ

Подземные горные выработки представляют собой сложные объекты, жизненный цикл которых требует обеспечения безаварийности и экономической целесообразности на всех стадиях – от проектирования до ликвидации.

Ключом к достижению этой цели является переход от реагирования на инциденты к проактивному управлению рисками. В данной статье рассматривается современный подход, основанный на создании универсальной вероятностной модели для оценки и агрегации разнородных рисков.

Цель работы – продемонстрировать, как интеграция данных мониторинга и экспертных оценок в единую риск-ориентированную систему позволяет не только прогнозировать неблагоприятные события, но и снижать совокупную стоимость владения (TCO) объектом. Практическая часть статьи содержит анализ кейса внедрения такой системы в условиях реального предприятия.

ЧАСТЬ 1: ОБЗОР НАУЧНЫХ ПОДХОДОВ К УПРАВЛЕНИЮ РИСКАМИ И МОНИТОРИНГУ ВЫРАБОТОК

Актуальность риск-менеджмента в горной отрасли Согласно Федеральному закону № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» подземные шахты классифицируются как ОПО. Это обусловлено комплексом взаимосвязанных процессов, способных привести к авариям и травматизму. Статистика Ростехнадзора свидетельствует, что 35-40% несчастных случаев при подземных работах происходят из-за обрушений пород кровли и боков, что напрямую связывает надежность крепления выработок с производственной безопасностью. Риски на горнодобывающем предприятии вызывают аварии, травмирование персонала и репутационный ущерб, что в конечном итоге трансформируются в финансовые потери, влияя на экономические показатели.

Совершенствование подходов к управлению рисками направлено на преодоление автокорреляции рисков, когда один опасный фактор усиливает другой. Оптимальный эффект достигается при интеграции количественных и качественных показателей в единую систему оценки [1].

Традиционные методы, такие как тендерные закупки, не всегда обеспечивают оптимальный результат из-за возможных задержек, низкого качества работ, связанных с этим простоем, что приводит не к экономии, а к росту убытков и упущенной выгоде.

Методология интегрированной оценки рисков

Основная сложность проактивного управления рисками заключается в гетерогенности данных мониторинга состояния горного массива.

Данные включают:

– Количественные показатели (смещение контура выработки в мм) [2].

– Качественные (экспертные) оценки (рейтинги по методикам надзорных органов) [3, 4, 5].

– Событийные данные (частота инцидентов) [6, 7].

Для их интеграции учеными НИТУ МИСИС (А.С. Федянин, В.А. Еременко) предложен вероятностно-статистический подход, позволяющий агрегировать риски от разнородных процессов в рамках единой риск-ориентированной модели.

– Прогнозирование на основе временных рядов. Принцип метода – стандартизация гетерогенных данных через их трансформацию во временные ряды. На их основе вычисляется универсальный нормированный индикатор риска – вероятность (Pfail) возникновения нештатной ситуации за определенный промежуток времени. Это позволяет абстрагироваться от физической природы параметров и сравнивать риски от разных процессов. Динамика параметров (например, смещений) может описываться линейным или экспоненциальным трендом. Результат модели – прогноз достижения критических смещений, определяющий необходимость превентивных мероприятий [8, 9, 10, 11].

– Прогнозирование на основе экспертных данных. Метод использует рейтинговые показатели, включающие геотехнические и геометрические параметры, и адаптируется к конкретным условиям. Он служит инструментом для применения стандартных систем классификации (индексы Q, RMR). Результатом является оценка вероятности аварии на основе ретроспективной частоты отказов, рассчитанной для выработок со схожими рейтингами.

– Расчет вероятности для статистической выборки. Метод базируется на историческом анализе частоты аварий.

Использование доверительных интервалов позволяет оценить, с заданной надежностью уровень риска (низкий/средний/высокий) возникновения инцидента в будущем периоде (например, в следующем полугодии), что формирует основу для планирования профилактических работ.

Фреймворк для расчета совокупной стоимости владения (TCO)

Снижение TCO горной выработки является ключевым экономическим результатом внедрения рискориентированной модели. Оценка достигается за счет анализа вклада каждого управляемого фактора [12]:

1. Выбор оптимальной технологии крепления: Снижение капитальных и эксплуатационных затрат на материалы и работы за счет точного инжиниринга, минимизирующего избыточный запас прочности.

2. Сокращение времени простоя: Устранение или минимизация простоев, вызванных аварийными ситуациями и внеплановыми ремонтами. Экономический эффект (Э) рассчитывается как: Э = В × С, где В – количество сэкономленных дней простоя, С – средняя стоимость потерь в день (для угольной шахты может составлять от 16,7 до 50 млн руб., исходя из указанного в источниках диапазона 0,5-1,5 млрд руб. в месяц).

3. Повышение технологичности: Снижение трудоемкости и продолжительности работ по креплению и поддержанию, что увеличивает объем добычи.

4. Инвестиции в обучение персонала: Снижение количества инцидентов из-за человеческого фактора и повышение эффективности работ.

5. Снижение страховых премий и штрафов: Демонстрация действенной системы управления рисками может положительно влиять на стоимость страховки и уменьшать риски предписаний надзорных органов.

Совокупный экономический эффект формируется как сумма положительных вкладов по всем указанным направлениям за вычетом инвестиций в систему мониторинга и превентивные мероприятия [13].

ЧАСТЬ 2: ПРАКТИЧЕСКИЙ КЕЙС ВНЕДРЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ

В качестве примера реализации описанных подходов рассмотрен проект на одном из горнодобывающих предприятий с привлечением OOO «РАНК 2».

Описание проекта и внедряемых решений

В рамках проекта была реализована комплексная программа по креплению и мониторингу состояния целевой выработки, включавшая следующие этапы [14, 15, 16]:

1. Технический аудит исходного состояния выработки.

2. Разработка инженерного решения по креплению, балансирующего требования безопасности, технологичности и экономики.

3. Производство и поставка анкерных систем с параметрами, оптимизированными под конкретные условия выработки.

4 .Выполнение работ по креплению силами квалифицированных специалистов.

5. Организация непрерывного мониторинга с использованием автоматизированной системы деформационного контроля (АСДК «ЭЛМОН»), способной работать в режиме 24/7 и фиксировать смещения в реальном времени.

6. Проведение обучения инженерно-технических работников и рабочих предприятия.

7. Страхование подрядной организацией своей гражданской ответственности. Ключевым инструментом мониторинга стала Автоматическая система деформационного контроля «Элмон» (АСДК «Элмон»), которая, наряду с традиционными механическими реперами (РГ2, РГ3), обеспечила получение ряда данных о смещениях контура выработки (см. рисунок).

Накопленные архивные данные стали основой для анализа трендов и прогнозирования [17].

Использование данных датчика АСДК «Элмон» для прогнозирования на основе временных рядов

Датчик АСДК «Элмон», будучи автоматизированной системой деформационного контроля, предоставляет идеальные данные для построения прогнозных моделей на основе временных рядов. Его применение в рамках описанной методологии включает следующие ключевые шаги:

– формирование первичного временного ряда для каждого контролируемого участка выработки;

Пример графика показаний системы АСДК «Элмон», установленной в зоне опорного давления. Зафиксированные смещения позволяют строить тренды и прогнозы.

– расчет производных индикаторов и трендов (скорость смещения, ускорение смещения). При этом рост ускорения – критический сигнал о переходе к нестабильному состоянию;

– стандартизация и расчет универсального индикатора риска (Pfail), при котором ожидается переход выработки в критическое состояние;

– построение прогнозной модели: на основе исторических данных о связи между динамикой параметров (тренд, ускорение) и последующими событиями (требовалось вмешательство / происходило обрушение) строится вероятностная модель;

– расчет Pfail: для текущего момента t на основе выявленного тренда и его параметров модель вычисляет вероятность Pfail(t+Δt) – вероятность достижения критического смещения в течение следующего прогнозного интервала Δt (например, в ближайшие 72 часа).

Практическое применение для проактивного управления заключается в том, что результат работы модели на основе данных АСДК «Элмон» используется следующим образом:

– зеленая зона: Pfail < 0,1 – режим нормальной эксплуатации, плановый мониторинг;

– желтая зона: 0,1 ≤ Pfail < 0,5 – усиленный режим контроля, планирование превентивных работ в ближайшей перспективе;

– красная зона: Pfail ≥ 0,5 – выдача автоматического оповещения о необходимости немедленных превентивных мероприятий (дополнительное крепление, вывод людей, остановка работ).

Пример конкретного сценария:

1. Датчики АСДК «Элмон» на участке № 5 фиксируют рост скорости смещения с 0,5 до 2,0 мм/сут. за неделю.

2. Анализ показывает, что тренд лучше описывается экс-поненциальной моделью.

3. Прогнозная модель рассчитывает, что с вероятностью Pfail = 0,85 через 14 суток смещение превысит критический порог в 50 мм.

4. Система автоматически генерирует предупреждение для диспетчера и начальника участка с рекомендацией провести усиление крепи в течение ближайших двух суток.

5. После проведения работ и стабилизации показаний система переводит участок в «зеленую» зону, фиксируя успешность превентивного воздействия.

Таким образом, датчик АСДК «Элмон» выполняет роль ключевого поставщика высокочастотных количественных данных. Его ценность раскрывается не просто в факте регистрации смещений, а в интеграции его данных в алгоритмы анализа временных рядов, что позволяет трансформировать сырые показания в количественную оценку будущего риска и конкретные управленческие решения.

Анализ достигнутых результатов и трудностей

Результаты:

– Повышение безопасности: на протяжении 24 месяцев эксплуатации выработки после внедрения системы не было зафиксировано ни одного инцидента, связанного с обрушением или значительной деформацией крепи. Количество тревожных событий, требующих немедленного внепланового вмешательства, сократилось на 70%.

– Экономический эффект: за счет исключения аварийных простоев, связанных с ремонтом выработки, была достигнута экономия, оцененная в порядке 380 млн рублей за двухлетний период. Сокращение сроков плановых работ по поддержанию выработки на 15% высвободило дополнительные производственные мощности.

Общая оценка снижения TCO по данному объекту составила около 22-25% от прогнозных затрат при традиционном сценарии.

– Повышение управляемости: внедрение количественных критериев для принятия решений о превентивных мероприятиях позволило перейти от регламентного к фактически обоснованному обслуживанию.

Возникшие трудности:

– Интеграция данных: первоначальное сопряжение новой АСДК с существующими на предприятии системами диспетчеризации потребовало дополнительных временных и финансовых затрат.

– Квалификация персонала: потребовались дополнительные циклы обучения для формирования у эксплуатационного персонала навыков интерпретации данных вероятностной модели, а не только первичных показаний датчиков.

– «Сопротивление» традициям: внедрение прогнозного подхода встретило первоначальное недоверие со стороны части ИТР, привыкшей работать по нормативным графикам осмотров, что потребовало этапа активного пилотирования и демонстрации эффективности модели на исторических данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Представленная интегрированная риск-ориентированная модель, сочетающая методологию агрегации гетерогенных данных в единый вероятностный показатель и комплекс практических инжиниринговых решений, доказала свою эффективность на практике. Она позволяет перейти от пассивного реагирования к проактивному предотвращению аварийных ситуаций в подземных гор- ных выработках.

Ключевым итогом внедрения является снижение совокупной стоимости владения на протяжении всего периода жизнедеятельности выработки, получив значительную экономию средств (в среднем на 30%) за счет:

– выбора оптимальной технологии крепления и поддержания горных выработок;

– максимального снижения времени простоя выработок из-за увеличения уровня безопасности ведения горных работ (недополученная прибыль за месяц при подземной добыче угля от простоев выработок варьируется от 500 млн руб. до 1,5 млрд руб.);

– увеличения уровня технологичности крепления и поддержания выработок;

– постоянного совершенствования и повышения профессионального квалификационного уровня рабочих и управленческого персонала посредством дополнительного обучения на любых этапах комплексного подхода к креплению и поддержанию горных выработок.