CC BY
50
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
УДК 622.81
ОЦЕНКА РИСКА ТРАВМАТИЗМА ПРИ ДОБЫЧЕ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ
П.В. Васильев, Г.В. Стась, Е.В. Смирнова
Установлены закономерности интенсивности возникновения различных видов аварий в шахтах Подмосковного бассейна. Разработана методика прогноза вероятности возникновения аварий в шахтах, позволяющая повысить достоверность прогноза аварийной опасности и риска на основе ретроспективного анализа динамики аварий и показателей работы шахт. Предложена методика оценки риска аварий по газовому фактору на основе теории надежности технических систем.
Ключевые слова: шахта, авария, надежность, вероятность, газовый фактор, безопасность, риск, прогноз, математическая модель.
Современная наука рассматривает надежность как одно из самых важных комплексных свойств систем и объектов общепромышленного назначения, от которого зависят их качество, экономичность, ресурсосбережение, конкурентоспособность и безопасность. Проблеме надежности как основному фактору, обеспечивающему ускорение технического процесса, уделяется в последнее время все большее внимание. Международная организация по стандартизации (ISO) совместно с Международной электротехнической комиссией (МЭК) проводит работы по стандартизации в области надежности сложных систем. К этим работам подключились более 90 развитых стран мира, включая Россию [1 - 4].
Научной базой работ по обеспечению надежности систем безопасности горных работ является теория надежности. Ее развитие было стимулировано ростом требований к современной технике, резким увеличением сложности систем. Теория надежности сформировалась в результате разностороннего теоретического и экспериментального изучения закономерностей, связанных с обеспечением безотказной работы современных технических систем.
Качественный анализ последовательности процессов и состояний технологического объекта, приводящих к возникновению аварий, возможен с использованием метода построения дерева отказов. Построены деревья отказов для шахты в целом, для системы вентиляции, крепи горных выработок и системы защиты от экзогенных пожаров Для других видов аварий, таких, как загазирование горных выработок, прорывы воды, эндогенные пожары, деревья отказов выглядят весьма просто, но исходные события для них, как правило, изучены недостаточно, так как они, в первую очередь, определяются физико-химическими процессами, протекающими в горном массиве [5-7]. Выполненный анализ свидетельствует о том, что в настоящее время целый ряд исходных событий нельзя точно оценить, поэтому следует формировать базу данных по Подмосковному бассейну в целом и выявлять статистические связи между технологическими параметрами и параметрами риска.
Математическая модель функционирования шахты Подмосковного бассейна по фактору безопасности может быть представлена следующим образом [8 - 9]:
Q (t) = exp
'2
-Ja,* (Т) dт
(1)
где Qi(t) - функция безопасности шахты по i-му виду аварий; А - оценка среднестатистической интенсивности аварии i-го вида.
Следовательно, задача управления безопасным функционированием шахты сводится к осуществлению мероприятий, позволяющих обеспечить следующие условия: Ai (t) — min или Qi(t) — max . Так как имеет место многофакторная связь аварийности с горно-геологическими fzz„ физико-химическими /фх, технико-экономическими /тэ и социальными fc факторами, то в самом общем виде A*(t) = F f, f^, fms, fc).
Однако для решения практических задач прогноза аварийности в реальных условиях работы шахт наиболее значимой и доступной для количественной оценки является группа технико-экономических показателей [10 - 14]. Математическая модель функционирования шахты по фактору безопасности представляет собой связь интенсивности возникновения аварий с основными показателями работы шахты и в общем виде может быть представлена следующим образом:
= *0i + КМ год + к^д + k3lDcym + к^заб +kblL3a6 + к6^Подг + КРтР , (2)
где Мгод - производственная мощность, т; Dod - годовой объем добычи угля, т; Dcym - среднесуточная добыча угля, т; Dl3a6 - среднесуточная нагрузка на один очистной забой, т; L3a6 - среднедействующая длина линии очистных забоев, м; Lnd - проведение вскрывающих и подготовительных выработок, м; Ртр - среднемесячная производительность труда рабочего по
добыче угля, т/месс; k0i, kh, k2i, k3l, k4i, k5i, k6l, k7i - эмпирические коэффициенты.
Ориентировочная прогнозная оценка вероятности возникновения аварий в шахтах Подмосковного бассейна может быть осуществлена на основе однопараметрических моделей трендов интенсивности аварий [8-9]. Проведенные вычислительные эксперименты показали, что ряд моделей временных трендов интенсивности для конкретного вида аварий имеет практически равные значения коэффициентов корреляции. При выборе тренда в данном случае следует исходить из критерия простоты расчетов. Для наиболее распространенных видов аварий (эндогенных и экзогенных пожаров, общей аварийности) рекомендуется, руководствуясь физическими соображениями, учитывать также следующий факт: Xi(t)j+1 -Xl(t)j — min, где 'ki(t)j+1 - прогнозное значение интенсивности l-го вида аварий на j+ 1-й год; h(t)j - фактическое значение интенсивности l-го вида аварий за последний j-й год, включенный в базу данных по аварийности.
Тогда длительность безаварийной работы по l-му виду аварий
t
" -J
exp
dt . (3)
-Jx; (t )dt
о _
Если X = const, среднее время безотказной работы равно обратной величине интенсивности отказов, т.е. т = 1/X [10]. В этом случае чтобы
уяснить особенности понятия «среднее время безотказной работы», положим t = Тср, тогда p(t) = 0,37, т. е. среднее время безотказной работы
есть время, в течение которого 63 % элементов системы безопасности отказывает, а безотказно работающих остается только 37 %.
Для надежной работы системы безопасности необходимо, чтобы t / тр. Так, например, если t/Тф = 0,01 , то p(t) = 0,99 ; если t/Тф = 0,1,
то p(t) = 0,9. Таким образом, в качестве количественной меры надежности системы безопасности можно использовать интенсивность отказов. Эта мера не является единственно возможной, но она позволяет легко определять время и вероятность безотказной работы.
При этом концептуальная структура интегрального риска может быть представлена следующей формулой:
Risk, = СП. • P. [СП, / 4} ■ Q. (t) = у, • [1-Q (t)], (4)
где Riski - интегральный риск возникновения аварии i-го вида; GUi -стоимость потерь при возникновении аварии а, ; у, - ущерб от аварии i-го вида.
Следовательно, периодичность профилактических мероприятий по i-му виду аварий описывается закономерностью
TR = р [СП, / A К. (5)
В этом случае особое значение приобретает трендовое моделирование аварийности и производственного травматизма. Для математического анализа тренда в рассматриваемом явлении следует вначале провести проверку гипотезы о его существования вообще. Из всего многообразия статистических методов по выявлению наличия тренда, отличающихся различной степенью сложности математической обработки, выделим следующие основные типы: а) проверка гипотезы о наличии тенденции, основанная на изучении разности двух средних по ^критерию Стьюдента; б) метод выявления тренда по критерию серий, основанного на медиане выборки; в) трендовый метод Фостера - Стьюарта. Из трех перечисленных видов был выбран метод Фостера - Стьюарта. Предпочтение данному методу было отдано ввиду того, что, кроме определения наличия тенденции, он позволяет обнаружить тренд дисперсии уровней временного ряда, что важно в дальнейшем при анализе и прогнозировании любых динамических процессов. Проведенные вычисления по указанному трендовому методу показали, что гипотеза об отсутствии тренда на исследуемых предприятиях не подтвердилась, т.е. тренд присутствует во всех рассматриваемых случаях. Ввиду вышеизложенного, далее был определен конкретный тип тенденции, т.е. указана какая форма тренда является оптимальной.
Варианты уравнений трендовой составляющей производственного травматизма сведены в табл. 1 [10].
Наиболее распространенным методом оценки качества выбора аналитической функции тренда, является расчет коэффициента детерминации
Е(У - У )2
V теор. ср.;
Я = Т(У—-ТГ' (6)
/ 1 V факт. ср.'
где Ж„т. ~У(р) - сумма квадратов отклонений от фактических значений; ^(Утеор - Уср )2 - сумма квадратов отклонений, обусловленная аналитической (теоретической) функцией.
Производя подсчет этого коэффициента Я по формуле (6) для наиболее распространенных типов уравнений тренда, получим соответствующие значения этого параметра для каждой аналитической зависимости.
2 2
Значение Я часто представляют в процентах
(100Я), причем известно, что чем это значение больше, тем лучше подобранное уравнение объясняет вариацию в данных.
Сравнив значения Я по различным уравнениям трендов (табл. 2), видно, что исходные данные лучше всего описывает полиномиальный тренд, поскольку количественное значение коэффициента детерминации в этом случае максимально для всех предприятий.
Таблица 1
Различные варианты уравнений тренда интенсивности производственного травматизма для предприятий горнопромышленного комплекса
Отрасль Вид аналитической функции интенсивности
промышленности, травматизма
технологический
процесс
Угольная Ц г) = -1,8643? + 46,581
промышленность г ) = 56,819г "0 336
г ) = 46,218 ехр (-0,052г)
г) = 0,0018г4 - 0,095г3 + 1,8234г2 + 15,009г + 71,712
Добыча г) = -0,7214г + 29,38
металлических руд г ) = 32,14г "0Д67
г ) = 29,287ехр (-0,027г)
г) = 0,0139г4 - 0,475г3 + 5,4201г2 - 23,79г + 56,756
Добыча нерудно- г ) = -1,0607г + 36,019
го сырья г ) = 41,033г "0'23
г ) = 34,361ехр (-0,031г)
г) = 0,0072г4 - 0,2817г3 + 3,8929г2 - 22,179г + 68,428
Подземные гор- г ) = 6,6286г +136,5
ные работы г ) = 174,47г -°,439
г ) = 128,39ехр (-0,064г)
г) = 0,0173г4 - 0,7641г3 + 12,232г2 - 84,109г + 272,75
Открытые горные г ) = -0,0857г + 15,686
работы г ) = 15,328г "°,017
г ) = 15,249ехр (-0,003г)
Х(г) = 0,0053г4 + 0,1711г3 - 1,7909г2 + 6,525г + 9,6121
Таким образом, прогнозное снижение уровня травматизма до нулевого, вычисленное по полученным полиномиальным трендам, отражает теоретический предел полиномиальной функции тренда.
Таблица 2
Оценка коэффициентов детерминации тренда производственного травматизма для предприятий горнопромышленного комплекса
Вид тренда Коэффициент детерминации (%)
Угольная промышленность Добыча металлических руд Добыча нерудного сырья Подземные горные работы Открытые горные работы
Линейный 63,8 33,2 36,47 51,83 2,57
Степенной 87,25 39,96 59,04 83,67 1
Экспоненциальный 69,24 34,7 35,78 57,66 1,06
Полиномиальный 92,66 78,68 82,69 95,8 33,91
Следовательно, в рассматриваемом примере для угольной промышленности, добычи металлических руд и добычи нерудного сырья, а также на подземных и открытых горных работах предпочтительней использовать полиномиальный тип тренда, который в целом характеризует замедление роста производственного травматизма. При достаточно большем интервале времени наблюдения полиномиальная кривая практически «вырождается» в прямую (т.е. в линейную функцию), характеризуя тем самым неуклонное снижение числа несчастных случаев. Полученное выражение тренда в виде аналитической зависимости позволяет оценить прогнозные уровни травматизма в будущем, которые в целом имеют устойчивую тенденцию к снижению.
Следует отметить, что вычисленные прогнозные уровни интенсивности травматизма не могут «объективно» отражать только теоретические значения функции, поскольку сам травматизм носит стохастический (вероятностный) характер.
Из пяти сопоставляемых предприятий лучшие результаты моделирования по трендовой компоненте имеет вариант модели для подземных горных работ, что количественно отражено в максимальной величине коэффициента детерминации и минимальной величине средней ошибки аппроксимации.
Графическая интерпретация вариантов полиномиального тренда с позиций производственного травматизма для предприятий угольной промышленности; предприятий по добыче металлических руд; предприятий по добыче нерудного сырья; для подземных горных работ; открытых горных работ представлена на рисунке.
а
б
у 0,0139х4- 0,475х5 I 5,4201х2- 23,79х I 56,756
Фактические данные I еоретическая зависимость
в
Фактические и теоретические годовые уровни производственного травматизма: а - для предприятия угольной промышленности; б - для предприятия по добыче металлических руд; в - для предприятия по добыче нерудного сырья; г - подземные горные работы; д - открытые горные работы
(начало, см. также с. 52)
д
Окончание
Для данных предприятий, используя формулу (3), можно вычислить среднее время безотказной работы.
Формулу (3) можно переписать в виде
« С г Л
Тср = | ехр -|л(г)йг йг. (7)
0 V 0 )
Подставив в формулу (3) полученные значения уравнений тренда производственного травматизма для предприятий горнопромышленного комплекса, получим среднее время безотказной работы для рассматриваемых горных производств:
г
а) для предприятий угольной промышленности
да Г г
Тср =|ехр -[(0,002т4 - 0,095т3 + 1,823т2 - 15,00т + 71,71)
0 I 0
г
|(0,002т4 - 0,095т3 + 1,823т2 - 15,00т + 71,71) =
Л;
г5 г4 г3 г2
= 0,002--0,095— +1,823--15— + 71,71г =
5 4 3 2
= 0,0004г5 - 0,02375г4 + 0,6077г3 - 7,5г2 + 71,71г;
да
Тср = | ехр(-0,000415+0,0237514-0,607713+7,512-71,7И) <к;
0
б) для предприятий по добыче металлических руд
да Г *
Тср = |ехр -[(0,014т4 - 0,475т3 + 5,42т2 - 23,79т + 56,756) ёт
0 I 0
г
|(0,014т4 - 0,475т3 + 5,42т2 - 23,79т + 56,756) =
0
г5 г4 г3 г2
= 0,014--0,475— + 5,42--23,79— + 56,756г =
5 4 3 2
= 0,0028г5 - 0,11875г4 + 1,8067г3 - 11,895г2 + 56,756г ;
да
Тср = |ехр(-0,00281;5+0,1187514-1,80671;3+11,8951;2-56,7561;) <к;
Л;
в) для предприятия по добыче нерудного сырья
да Г *
Тср = |ехр -[(0,0072т4 - 0,282т3 + 3,893т2 - 22,179т + 68,428) ёт
0 I 0
г
|(0,0072т4 - 0,282т3 + 3,893т2 - 22,179т + 68,428) =
0
г5 г4 г3 г2
= 0,0072--0,282— + 3,893--22,179— + 68,428г =
5 4 3 2
= 0,00144г5 - 0,0705г4 + 1,2977г3 - 11,0895г2 + 68,428г;
да
Тср = | ехр(-0,0014415+0,070514-1,297713+11,089512-68,4280 <к;
Л;
г) подземные горные работы
Тср = |ехр -[(0,0173т4 - 0,764т3 + 12,232т2 - 84,109т + 272,75) ¿т
0 _ 0
?
[(0,0173т4 - 0,764т3 + 12,232т2 - 84,109т + 272,75) =
0
?5 ?4 ?ъ ?2
= 0,0173--0,764— +12,232--84,109— + 272,75? =
5 4 3 2
= 0,00346?5 - 0,191?4 + 4,0773?3 -42,0545?2 + 272,75?;
то
Тср = | ехр(-0,00346^+0,19Н4-4,0773^+42,0545^-272,75^ Л;
0
д) открытые горные работы
то г t
Тср = |ехр -[(-0,0053т4+0,171т3- 1,791т2+ 6,525т + 9,6121) (I
0 _ 0
?
[(-0,0053т4+0,171т3- 1,791т2+ 6,525т + 9,6121)? =
0
?5 ?4 ?ъ ?2
= -0,0053— + 0,171--1,791— + 6,525— + 9,6121? =
5 4 3 2
= -0,00106?5+0,04275?4 - 0,597?3+3,2625?2 + 9,6121?;
то
Тср = [ ехр(0,00106^-0,04275^+0,597^-3,2625^-9,612Н) dt.
0
При расчете вероятности безотказной работы, средней наработки до возникновения первого отказа элементы системы рассматриваются как не-восстанавливаемые. В этом случае, если структура системы сводится к основному или резервному соединению элементов, при условии, что работа одного из параллельно соединенных элементов обеспечивает работоспособное состояние системы, показатели безотказности последней определяются по показателям безотказности элементов с использованием классического метода расчета надежности.
Поскольку при основном соединении элементов работоспособное состояние системы имеет место при совпадении работоспособных состояний всех элементов, то вероятность этого состояния системы определяется произведением вероятностей работоспособных состояний всех элементов. Если система состоит из п последовательно включенных элементов, то при вероятности безотказной работы каждого из элементов р^) вероятность безотказной работы системы
Рс (г ) = Р1( )Рг(г )-р,(г) = П Р(г )• (8)
г=1
При параллельном соединении элементов и при условии, что для работы системы достаточно работы одного из включенных параллельно элементов, отказ системы является совместным событием, имеющим место при отказе всех параллельно включенных элементов. Если параллельно включены т элементов и вероятность отказа каждого 4) (г) = 1- Р) (г), то вероятность отказа этой системы
т
Qp (г ) = 41 (г (г )-Ят (г ) = П Ч) (г )•
) =1
Чтобы определить значение средней наработки системы до отказа и другие показатели надежности, требуется знать законы распределения времени безотказной работы элементов (наработки до отказа) системы. Поскольку на участке нормальной эксплуатации с удовлетворительной точностью в качестве закона распределения для времени безотказной работы элементов может быть принят экспоненциальный, то при основном соединении элементов выражение (8) примет следующий вид:
Рс (г) = ехр (-\г) ехр (-Я2г) ••• ехр (-Лпг) = ехр (-АсС).
Таким образом, при основном соединении элементов, имеющих экспоненциальный закон распределения времени безотказной работы, закон распределения времени безотказной работы системы также будет экспоненциальным. В соответствии с этим имеем
^ (г) = 1 - ехр (-V) •
Рассмотренный метод расчета широко применяют для оценки надежности локальных систем и элементов, входящих в их состав. На стадии проектирования при известных интенсивностях отказов элементов оценивают вероятность безотказной работы системы и предусматривают мероприятия, направленные на ее повышение и заключающиеся в резервировании наименее надежных и наиболее ответственных элементов, облегчении условий эксплуатации, снижении уровня нагрузки и др.
Анализируют надежность на стадии проектирования обычно в несколько этапов. На первом этапе, проводимом на стадии составления технического задания на локальную систему или отдельное техническое средство, когда их структуры еще не определены, проводится прикидочная оценка надежности. Она исходит из априорной информации о надежности близких по характеру систем и элементов, с помощью которых они могут быть реализованы. На втором этапе проводится ориентировочная оценка надежности. При этом известны структура системы и входящие в ее состав элементы, их показатели надежности, заданные при нормальных (номинальных) условиях эксплуатации. Окончательный расчет надежности тех-
нических средств, иногда называемый коэффициентным, проводится на стадии завершения технического проекта, когда проведена эксплуатация опытных образцов устройства и известны условия эксплуатации всех элементов. Последние определяются уровнем нагрузок, характером изменения таких влияющих величин, как температура окружающей и регулируемой среды, уровень вибрации, колебания напряжения питания и частоты, колебания влажности и др. Учет этих величин позволяет провести коррекцию значений интенсивностей отказов элементов. Так, их работа при пониженных нагрузках приводит к снижению интенсивностей отказов.
Список литературы
1. Соколов Э.М., Качурин Н.М. Техносферная безопасность -важное направление деятельности Тульского регионального отделения Академии горных наук // Безопасность жизнедеятельности. 2012. №12. С.2- 3.
2. Evaluating of closed mines mining lease territories environmental safety by gas factor / N.M. Kachurin, V.I. Efimov, S.A. Vorobev, D.N. Shkuratckiy // Eurasian mining. 2014. №2. Р. 41 - 44.
3. Scientific and practical results of monitoring of anthropogenic influence on mining-industrial territories environment / N.M. Kachurin, S.A. Vorobev, T.V. Korchagina, R.V. Sidorov // Eurasian mining. 2014. №2. Р. 44 - 48.
4. Экологические последствия закрытия угольных шахт Кузбасса по газодинамическому фактору и опасности эндогенных пожаров на отвалах / Н.М. Качурин, С.А.Воробьев, Я.В.Чистяков, Л. Л. Рыбак // Экология и промышленность России, 2015. Т. 19. № 4. С. 54 - 58.
5. Environmental Danger of Worked and Liquidated Coal Mines Open Areas / Nikolai M. Kachurin, Sergei A. Vorobev, Dimitryi N. Shkuratckiy, Sergei M. Bogdanov // 5th International Symposium MINING AND ENVIRONMENTAL PROTECTION 10 - 13. June 2015. Vrdnik, Serbia P. 141 - 149.
6. Качурин Н.М., Котлеревская Л.В. Математическая модель функционирования шахты Подмосковного бассейна по фактору безопасности // Известия ТулГУ. Экология и безопасность жизнедеятельности. 1997. Вып. 4.
7. Качурин Н.М., Котлеревская Л.В. Динамика интенсивности возникновения аварий в шахтах Подмосковного бассейна // Известия ТулГУ. Экология и безопасность жизнедеятельности. 1997. Вып. 3. С. 305 - 310.
8. Безопасность геотехнологий добычи угля по газовому фактору / Н.М. Качурин и [др.] // Безопасность жизнедеятельности. 2010. № 5. С. 24 - 27.
9. Качурин Н.М., Борщевич А.М., Качурина О.Н. Системный подход к снижению риска и локализации последствий взрывов метана в угольных шахтах // Известия вузов. Горный журнал. 2010. № 4. С. 19 - 24.
10. Травматизм и профессиональная заболеваемость при добыче полезных ископаемых / Н.М. Качурин [и др.] Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. 356 с.
11. Аэрогазодинамика углекислотообильных шахт / Н.М. Качурин [и др.]. М.: Изд-во МГГУ, 2005. 302 с.
12. Качурин Н.М., Воробьев С. А., Факторович В.В. Оценка геоэкологических последствий подземной добычи полезных ископаемых // Proceedings of the VI International Geomechanics Conference 24 - 28 June 2014, Varna, Bulgaria.
13. Качурин Н.М., Ефимов В.И., Воробьев С.А. Методика прогнозирования экологических последствий подземной добычи угля в России // Горный журнал. 2014. №9. С. 138 - 142.
14. Геоэкологические принципы технологической реструктуризации Подмосковного угольного бассейна / Н.М. Качурин [и др.]. М; Тула: Изд-во "Гриф и Ко", 2004. 368 с.
Павел Валентинович Васильев, канд. техн. наук, ген. директор, Sib HO a hk. ru, Россия, Кемеровская обл., Прокопьевск, ООО «СИБЭО»,
Стась Галина Викторовна, канд. техн. наук, доц., gating stasaimail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Смирнова Елена Владимировна, асп., galina stasaimail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
EVALUATING RISK OF ARISING ACCIDENTS BY UNDERGROUND
MINING BROWN COAL
P.V. Vsiliev, G.V. Stas, E.V. Smirnova
Dependences of intensity arising different kinds of accidents in the Moscow Basin mines were proposed. The method of forecasting arising accidents in the mines probability, which allowing raising reliability of forecasting accident danger with using retrospective analysis of accidents and indexes mines evolution is created. Method of evaluating accident risk by gas factor with using technical systems reliability theory was proposed.
Key words: risk, probability, accident, forecasting, reliability theory, brown coal, underground mining.
Reference
1. Sokolov Je.M., Kachurin N.M. Tehnosfernaja bezopasnost' - vazhnoe napravlenie dejatel'nosti Tul'skogo regional'nogo otdelenija Akademii gornyh nauk // Bezopasnost' zhiz-nedejatel'nosti. 2012. №12. S. 2 - 3.
2. N.M. Kachurin, V. I. Efimov, S. A. Vorobev, D. N. Shkuratckiy Evaluating of closed mines mining lease territories environmental safety by gas factor // Eurasian mining №2, 2014, R. 41 - 44.
3. N. M. Kachurin, S. A. Vorobev, T. V. Korchagina, R. V. Sidorov Scientific and practical results of monitoring of anthropogenic influence on mining-industrial territories environment // Eurasian mining №2, 2014, R. 44 - 48.
4. N.M. Kachurin, S.A.Vorob'ev, Ja.V.Chistjakov, L.L. Rybak Jekolo-gicheskie pos-ledstvija zakrytija ugol'nyh shaht Kuzbassa po gazodina-micheskomu faktoru i opasnosti jen-dogennyh pozharov na otvalah // Jeko-logija i promyshlennost' Rossii, 2015. T. 19. № 4. S. 54 - 58.
5. Nikolai M. Kachurin, Sergei A. Vorobev, Dimitryi N. Shkuratckiy, Sergei M. Bogdanov: Environmental Danger of Worked and Liquidated Coal Mines Open Areas / 5th International Symposium MINING AND ENVI-RONMENTAL PROTECTION 10 - 13. June 2015., Vrdnik, Serbia p.141 - 149.
6. Kachurin N.M., Kotlerevskaja L.V. Matematicheskaja model' funkcionirovanija shahty Podmoskovnogo bassejna po faktoru bez-opasnosti. Izv. TulGU. Jekologija i bezopas-nost' zhiznedejatel'nosti. 1997. Vyp. 4.
7. Kachurin N.M., Kotlerevskaja L.V. Dinamika intensivnosti vozniknovenija avarij v shahtah Podmoskovnogo bassejna // Izv. TulGU. Jekologija i bezopasnost' zhiznedejatel'nosti. 1997. Vyp. 3. S. 305 - 310.
8. Bezopasnost' geotehnologij dobychi uglja po gazovomu faktoru / Kachurin N.M. i [dr.] // Bezopasnost' zhiznedejatel'nosti. 2010. № 5. S. 24 - 27.
9. Kachurin N.M., Borshhevich A.M., Kachurina O.N. Sistemnyj podhod k snizheni-ju riska i lokalizacii posledstvij vzryvov metana v ugol'nyh shahtah // Izvestija vuzov. Gornyj zhurnal. 2010. № 4. S. 19 - 24.
10. Travmatizm i professional'naja zabolevaemost' pri dobyche poleznyh isko-paemyh / N.M. Kachurin [i dr.] // Tula. Izdatel'stvo Tul-GU. 2012. 356 c.
11. Ajerogazodinamika uglekislotoobil'nyh shaht / N.M. Kachu-rin [i dr.] // M. Izd-vo MGGU. 2005. 302 c.
12. Kachurin N.M., Vorob'ev S.A., Faktorovich V.V. Ocenka geo-jekologicheskih posledstvij podzemnoj dobychi poleznyh iskopaemyh // Sbornik trudov konferencii Proceedings of the VI International Geome-chanics Conference 24 - 28 June 2014, Varna, Bulgaria.
13. Kachurin N.M., Efimov V.I., Vorob'ev S.A. Metodika pro-gnozirovanija jekolo-gicheskih posledstvij podzemnoj dobychi uglja v Ros-sii // Gornyj zhurnal №9, 2014, S. 138 - 142.
14. Geojekologicheskie principy tehnologicheskoj restrukturiza-cii Podmoskovnogo ugol'nogo bassejna / N.M. Kachurin [i dr.] // Moskva - Tula. Izd-vo "Grif i K". 2004. 368 s.
Vasiliev Pavel Valentinovich, candidate of technical sciences, general director, Sib EO@bk. ru, Russia, Kemerovo Region, Prokopievsk, Company the LLC "SIBEO",
Stas Galina Viktorovna, candidate of technical sciences, docent, galina stas amail.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Smirnova Elena Vladmirovna, postgraduate, galina_stas@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University
