Статистический анализ факторов возникновения газодинамических явлений в условиях Гремячинского месторождения калийных солей
Автор: В.О. Лядов
Журнал: Вестник Пермского университета. Геология @geology-vestnik-psu
Рубрика: Инженерная геология, мерзлотоведение и грунтоведение
Статья в выпуске: 2 т.25, 2026 года.
Бесплатный доступ
Разработка месторождений калийных солей осложняется возникающими в процессе эксплуатации газодинамическими явлениями (ГДЯ) различных видов. В свою очередь, для качественного выполнения мероприятий по предупреждению возникновения газодинамических явлений производится прогнозирование зон, опасных по ГДЯ. Сложные геологические условия залегания пласта калийно-магниевых солей накладывают массу ограничений на объемы и сроки проведения эксплуатационной разведки эксплуатируемых месторождений, что вынуждает производить прогнозирование зон, опасных по ГДЯ, а также прочие исследования в условиях постоянного недостатка горно-геологических данных. В данной статье рассмотрено использование классификационной модели типа «Случайный лес» (англ. Random forest) для оценки важности каждого из 14 горно-геологических параметров в индикации зон, опасных по газодинамическим явлениям.
Газодинамическое явление, Гремячинское месторождение, случайный лес, классификация, машинное обучение, дерево решений, корреляционный анализ
Короткий адрес: https://sciup.org/147254484
IDR: 147254484 | УДК: 622.831.322 | DOI: 10.17072/psu.geol.25.2.168
Statistical Analysis of Factors of the Gas-Dynamic Phenomena Occurrence in Conditions of Gremyachinskoye Potassium Salts Deposit
Potash deposit development is complicated by various types of gas-dynamic phenomena (GDP) that occur during underground mining operations. To effectively prevent the occurrence of GDP, certain measures are required to forecast dangerous areas. The complexity of geological conditions of the potassium-magnesium salt formation imposes a limitation on the volumes and timing of conduction of deposits operational exploration that forces the forecast of areas, dangerous by GDP, as well as other studies in the conditions of constant lack and insufficiency of mining and geological data. This article discusses the use of a “Random Forest” classification model to assess the importance of each of 14 mining and geological parameters in identifying area, dangerous by gas-dynamic phenomena.
