Методическое пособие 757

УДК 550.348

П.И. Пигулевский1, В.А. Кендзера1, О.К. Тяпкин2

ИССЛЕДОВАНИЕ ИНДУЦИРОВАННОЙ СЕЙСМИЧНОСТИ ГОРНОДОБЫВАЮЩИХ РЕГИОНОВ НА УКРАИНСКОМ ЩИТЕ

Интенсивное долговременное развитие горнодобывающей промышленности в старопромышленных регионах стало причиной нарушения геодинамического равновесия, нестабильного состояния верхнего слоя земной коры (до глубины 20 км), что привело к повышению индуцированной сейсмичности Украинского щита. В Криворожском регионе при существующей интенсивности горнодобывающих работ с мощными взрывами могут зарождаться местные землетрясения с магнитудой вплоть до 5 по Рихтеру. Для локализации участков современной активизации тектонических структур с индуцированной сейсмичностью необходимо создать локальную систему сейсмического мониторинга

Ключевые слова: гидрогеодинамический мониторинг, индуцированная сейсмичность, местное землетрясение, мощные горные взрывы, рудники и карьеры

Введение. Промышленная и социальная инфраструктуры на значительной части территории Украины создавались из условий относительно низкого уровня природной сейсмической опасности и в априори не являются сейсмостойкими. Это делает их незащищенными от редких, но потенциально возможных сильных сейсмических воздействий. Результатом которых, может быть высокий сейсмический риск из-за наличия на этих территориях экологически опасных техногенных объектов. Хорошо известно, что даже небольшие сейсмические события могут стать спусковыми механизмами региональных катастроф. Например, авария на Чернобыльской АЭС (Украина) в, как тогда считалось, не сейсмоопасной части Восточноевропейской платформы могла быть индуцирована слабым местным землетрясением [1]. Согласно источнику [1] за 16 секунд до первого взрыва 26/04/1986 на IV блоке АЭС произошло сейсмическое событие с М = 1,4 и эпицентром вблизи ( 10 км) атомной станции, которое могло нарушить технологический процесс и привести к взрыву с выбросом огромного количества радионуклидов.

Минеральное сырье является одним из главных современных экспортных приоритетов Украины. Это основная причина дальнейшего интенсивного развитие горнодобывающей отрасли в старопромышленных регионах. Однако процесс добычи руды сопровождается экологически опасными геомеханическими событиями, в том числе активизацией экзогенных геологических процессов и повышением уровня местной наведенной сейсмичности как за счет природной активизации геодинамических процессов в зонах разломов земной коры, так и мощных промышленных взрывов в шахтах и карьерах. В первую очередь это добыча железной руды в Криворожском железорудном бассейне – Кривбассе (рис. 1), где за два столетия уже добыто более 30 млрд. тонн руды. Следует отметить, что последние 20 лет вся территория центральной Украины по геолого-геофизическим показателям и, в частности, сейсмологическим данным, оказалась более опасной в сейсмическом отношении, чем считалось ранее [2]. Стало также очевидным, что для определения фактических количественных параметров сейсмической опасности и природы конкретных сейсмических событий необходимо организовать инструментальные сейсмологические наблюдения локальной сейсмической активности в районах размещения крупных агломераций, ответственных и экологически опасных объектов.

Природно-техногенные аспекты современной геодинамики Кривбасса. Кривбасс один из основных промышленных центров Украины, где находятся более сотни предприятий горнодобывающей отрасли (в том числе ~75 % основных предприятий Украины по добыче и переработке железной руды), металлургии, машиностроения, химической и других отраслей. Горные выработки формируют вытянутую субмеридиональную зону ~100 км вдоль Криво- рожско-Кременчугского глубинного разлома – главного природного фактора современной геодинамической активизации региона. Здесь скорость современных вертикальных движений земной коры для юго-западной части Восточно-Европейской платформы достигает своего максимума – 10 мм/год. Также установлены изменения направлений этих движений по

11

разные стороны от этого разлома за относительно короткие промежутки времени (5-15 лет). Дифференцированный характер горизонтальных движений в зоне его влияния (3-10 мм/год) свидетельствует о наличии зон сжатия и растяжения, связанных с разноранговыми разломами и блоковыми движениями по ним.

Рис. 1. Обзорная карта Кривбасса: 1 – гранитогнейсовый комплекс Ингуло-Ингулецкой зоны Украинского щита; 2 – гранито-мигматитовый (a) и плагиогранитовый (b) комплексы Среднеприднепровского мегаблока; 3 – Криворожская железорудная структура; 4 – селитебная зона г. Кривой Рог; 5 – сейсмостанция UK-15 (a) и скважина гидрогеодинамического мониторинга с глубиной 815 м (b); 6 – эпицентры техногенных землетрясений, в том числе ус-

редненные по данным удаленных сейсмостанций (a) и по данным UK-15 (b)

Дополнительная техногенная нагрузка (от: хвостохранилищ отходов обогащения железной руды с дамбами высотой до 90 м, в которых собрано около 3 млрд. т опасных веществ; отвалов вскрышных пород массой более 9 млрд. т и высотой до 120 м) активизирует в Кривбассе геомеханические процессы, вызванные открытыми и подземными горными работами с массовыми взрывами (в среднем 384 т взрывчатого вещества на один взрыв). В результате нарушен естественный гидрогеологический режим огромного объема земной коры - около 20 млрд. м3 и массой около 50 млрд. т., в том числе карьеры и шахты – 6 млрд. м3, где образовалось ~50 млн. м3 техногенных подземных пустот, которые формируют ослабленные зоны массивов горных пород. Как следствие, верхний слой земной коры Кривбасса (до глубины ~20 км) характеризуется нестабильным состоянием, из-за мощных промышленных взрывов в карьерах и шахтах, долговременной выемки и перемещения огромных масс горных пород. Отмеченные процессы являются причинами увеличения наведенной сейсмичности в этом регионе. В конце XX – начале XXІ веков здесь начали регистрироваться местные землетрясений с M≤4,0, в т.ч. 24/05/1996 (08:59 UTC, M = 3,3); 08/12/2000 (03:38 UTC, М =

3,6); 21/05/2001 (01:53 UTC, М = 3,7); 12/02/2002 (12:12 UTC, M = 3,7), 25/12/2007 (04:09:31

UTC, М = 3,3) [3]. Но только в 2012 году в г. Кривой Рог была установлена сейсмическая станция UK-15, напрямую связанная с Национальным центром сейсмологических данных в

12

Институте геофизики НАН Украины (г. Киев). Этой станцией до 01.10.2017 г. было зафиксировано 21 сейсмическое событие, местные землетрясения и сильные промышленные взрывы.

Особенности спектрограмм сейсмических событий с магнитудой М≥3,0 в Кривбассе. Фиксируются существенные отличия в записях сейсмических событий разного происхождения в Кривбассе (рис. 2). Спектрограммы землетрясений, по сравнению со спектрограммами взрывов, являются более «насыщенными» без явных диапазонов угасаний и с четкими максимумами спектральной плотности в интервале записи Lg- и LR-волн. Основная часть энергии от взрывов фиксируется в интервалах поверхностных волн. Увеличение спектральной плотности на спектрограммах при взрывах отмечается на полосе записи P- и Lg-волн, далее на спектрограммах фиксируется ее резкое угасание. Максимум спектральной плотности Lgволны находится в диапазоне частот 1-15 Гц, LR-волны – до 1 Гц. Отмечены различия записей взрывов в карьерах и глубоких шахтах, вызванные не только разными условиями расположения взрывов, но и разной мощностью зарядов. Спектр карьерных взрывов (например, на Ингулецком горно-обогатительном комбинате на юге Кривбасса с массой 900-1000 т взрывчатого вещества) также находится в полосе частот до 15 Гц, но (в отличие от шахтных взрывов) максимумы спектральной плотности наблюдаются не в интервале записи Lg-волны, а в цуге LR-волны частотой 1-2 Гц. Вступление Р-волны для менее мощных взрывов очень сложно отделить от помех. Четко проследить удается только вступления и цуги поверхностных волн. На записях сейсмостанций, расположенных на расстоянии 430 км и более от карьера, уверенно выделяются и идентифицируются сигналы только от мощных взрывов (≥1000 т взрывчатого вещества).

Примеры местных тектонических землетрясений на фоне техногенных и сейсмических событий техногенно-природного происхождения в Кривбассе [2]. Землетрясение 25/12/2007 было зарегистрировано 68 сейсмическими станциями на эпицентральном расстоянии до 7400 км от Кривбасса (рис. 2, а). В результате анализа особенностей волновой картины на записях сейсмостанций, расположенных на разных расстояниях и разных азимутах от эпицентра землетрясения, было определено, что его причиной было действие сжимающих горизонтальных напряжений. Координаты эпицентра и глубины очага по данным разных международных центров данных хорошо совпадают, но значении магнитуды значительно различается – от 3,0 до 3,9 , что объясняется не сферической диаграммой направленности излучения сейсмических волн из очага не характерной для взрывов.

Землетрясение 14/01/2011. Параметры этого землетрясения, рассчитанные по данным разных сейсмических центров, достаточно близки (таблица). Но существенные различия отмечаются в глубине его очага – от 0 до 30 км. Техногенная природа этого землетрясения подтверждается совпадением его времени в очаге со временем шахтных взрывов (6-7 часов утра по местному времени). Промышленные взрывы (с небольшой массой заряда – 4,8 т) в районе эпицентра землетрясения в это время производились в шахте Орджоникидзе. Такие взрывы не могли привести к сейсмическому событию с интенсивностью 5 балов по макросейсмической шкале MSK-64. Но они могли стать спусковым механизм для возникновения такого мощного землетрясения. Также известно, что в это же самое время промышленный взрыв с 36 т взрывчатого вещества на глубине 1200-1300 м был произведен в шахте Ленина. Он также мог спровоцировать местное землетрясение интенсивностью в эпицентре ~5 балов по шкале MSK-64.

13

Землетрясение 23/06/2013 с М = 4,5-4,7 произошло ночью (00:16 местное время), когда любые промышленные взрывы в Кривбассе отсутствовали (рис. 3). Определенная по данным UK-15 глубина его очага (h~2 км) значительно отличается от глубины 10-20 км по данным удаленных сейсмостанций (Международные центры данных BUC, NEIC, GFZ, AKАSG, GSRC, BGSG). Это землетрясение (как и сейсмическое событие 25/12/2007) произошло в результате действия горизонтальных субмеридиональных сжимающих напряжений. Результаты гидрогеодинамического мониторинга в скважине (рис. 1) подтвердили время сжатия и растяжения. Максимум основного сжатия (поднятия уровня воды), обозначенный на рис. 4 буквой С в кружочке, был в 4 часа утра – за 17 часов до землетрясения. Наведенный характер сейсмичности подтверждают результаты сопоставления координат эпицентров указанных выше землетрясений и ближайших шахт Ленина, Орджоникидзе и Гвардейская, где были взрывы. Местоположения эпицентра землетрясения 23/06/2013 (по данным UK-15) и этих шахт мало отличаются: по широте Δφ = 0,02-0,04° и по долготе Δλ = 0,02- 0,03°. Это существенно меньше таких расхождений координат (до начала функционирования UK-15), в том числе для сейсмического события 27/12/2007: Δφ = 0,03-0,05°, Δλ = 0,05-0,06° - и для сейсмического события 14/01/2011: Δφ = 0,03-0,05°, Δλ = 0,19-0,21° [4].

Выводы. Причиной активизации сейсмической активности Кривбасса является нарушение геодинамического равновесия и перевод в нестабильное состояние верхней части земной коры (до глубины ~20 км) в результате мощных промышленных взрывов в шахтах и карьерах, а также перемещение в пространстве огромных объемов геологической среды в течение многих десятилетий.

Рис. 4. Результаты гидрогеодинамического мониторинга, в том числе уровень Р

итемпература Т подземной воды в скважине (рис. 1), от 03/06/2013 до 26/06/2013 (а)

идетально 23-24/06/2013 (б) (UTC)

Данные сейсмостанции UK-15, введенной в эксплуатацию в 2012 г. в Кривбассе, существенно уточняют информацию о влиянии мощных промышленных взрывов на появление наведенной сейсмичности с учетом пространственно-временного совпадения.

При сохранении существующей интенсивности добычи железной руды с мощными промышленными взрывами в Кривбассе могут происходить землетрясения с М≥4,6. Для определения фактических параметров сейсмической опасности и природы конкретных сейсмических событий необходимо создать локальную систему сейсмического мониторинга (на базе станции UK-15), целью которой будет локализация телесейсмическими методами участков современной активизации тектонических структур, наиболее чувствительных к наведенной сейсмичности. Наблюденные системой сейсмологические данные будут передаваться местным властям, в национальный центр сейсмологических данных и международные сейсмологические центры, в в Европейско-Средиземноморский сейсмологический центр (EMSC).

15

Литература

1.Seismic Phenomena in the Area of Chernobyl Nuclear Power Plant / V.N. Strakhov, V.I. Starostenko, O.F. Kharitonov at all. // Geophys. J., (OPA) - 1998. - №17. - P. 389-409.

2.Національний атлас України / Гол. ред. Руденко Л.Г. – К.: ДНВП «Картографія», 2007. – 640 с.

3.Вивчення активізації природної сейсмічності в умовах техногенно-навантажених територій (на прикладі Кривбасу) / [А.Г. Шапар, П.Г. Пігулевський, В.К. Свистун та ін.] // Екологія і природокористування: Зб. наук. праць Інституту проблем природокористування та екології НАН України. – Вип.18. – Дніпропетровськ, 2014. – С. 43-53.

4.Tiapkin O.K. Research of the increased induced seismicity of central part of Ukrainian shield / O.K. Tiapkin, O.V. Kendzera, P.H. Pihulevskii // Неделя эколога – 2017: Доклады международного научного симпозиума. – Каменское: ДГТУ. – 2017. – С. 297-301.

1Институт геофизики НАН Украины, г. Киев, Украина 2Национальный горный университет, г. Днепр, Украина

P.I. Pigulevskiy1, O.V. Kendzera1, O.K. Tiapkin2

RESEARCH OF INDUCED SEISMICITY OF MINING REGIONS ON UKRAINIAN SHIELD

Intensive long-term development of the mining industry in the old industrial regions caused the disturbance of the geodynamic equilibrium, the unstable state of the upper crust (to a depth of 20 km), which led to an increase of the induced seismicity on the Ukrainian Shield. In the Krivoy Rog region, with the existing intensity of mining operations with powerful explosions, the local earthquakes with a magnitude up to 5 along Richter can be occur. It is necessary to create a local seismic monitoring system to localize areas of modern activation of tectonic structures with induced seismicity

Key words: hydrogeodynamic monitoring, induced seismicity, local earthquake, powerful mining explosions, mines and

open pits

1Institute of Geophysics of NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine

2National Mining University, Dnipro, Ukraine

УДК 57.087.1

И.В. Климук, А.С. Свидрицкий, Н.Н. Яцков

АЛГОРИТМ K БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЭКСПРЕССИИ ГЕНОВ С УЧЕТОМ ВЕСОВЫХ ФАКТОРОВ КАЧЕСТВА СПОТОВ БИОЧИПОВ ДНК

В работе представлена имитационная модель биочипа ДНК, а также 3 модификации алгоритма k-ближайших соседей для классификации экспрессии генов с учетом параметра качества спотов биочипов ДНК, проведен сравнительный анализ эффективности алгоритмов на смоделированных данных

Ключевые слова: атмосфера, мутация, биочип ДНК, биоинформатика, имитационное моделирование, алгоритм классификации, параметр качества спота

Введение. Исследования микроорганизмов в различных экосистемах играют важную роль в изучении глобального состояния атмосферы. Последние десятилетия характеризуются бурным развитием промышленности, сельского хозяйства и иных видов деятельности человека. Как результат, в окружающей среде накапливаются различные вредные для живых организмов вещества, происходит быстрое изменение климатических показателей. Данные факторы напрямую влияют на мутацию (ненаследственное изменение генотипа) живых организмов. Поэтому отдельный блок исследований посвящен анализу генетической информации организмов. Для этого широко используются биочипы ДНК [1-4].

Биочипы или микрочипы ДНК – это микроматрицы с нанесенными на них образцами биологического вещества [5]. Особенностью микрочипов является возможность одновременно исследовать экспрессии множества генов [1]. С помощью технологии биочипов ДНК

16

можно за короткое время обнаружить различные мутации и заболевания, например, онкологические [6, 7]. Для более эффективного использования микрочипов требуется постоянное улучшение алгоритмов их анализа. Однако зачастую анализ данных биочипа затруднен вследствие их низкого качества и высокого уровня экспериментального шума. Повысить эффективность алгоритмов анализа можно, если учесть параметр качества изображения каждого спота биочипа [3, 6]. Возможность вычисления параметров или факторов качества спотов предоставляют некоторые программные пакеты цифровой обработки изображений биочипов, например MAIA [4].

Цель работы: реализация и исследование имитационной модели биочипа ДНК и алгоритма, k-ближайших соседейдля классификации экспрессии генов с учетом весовых факторов качества спотабиочипов ДНК.

Вработе приведены результаты сравнения алгоритмаk-ближайших соседей без учета параметра качества спотови трех модификаций этого алгоритма с учетом параметра качества спотов.

Имитационная модель биочипа.

Вработе использовалась разработанная модельэкспрессии двухканального биочипа ДНК. За основу взята модель [2]. Алгоритм моделирования:

Шаг 1. Задание параметров модели: N – число генов, m – число репликантов, p –доля невыраженных генов в выборке.

Шаг 2. Создание и заполнение матрицы M размером N*m: первые N*p строк – значением 0, следующие N*(1-p)/2 строк – значением -1, последние N*(1-p)/2 строк – значением

1.

Шаг 3. Генерация вектора параметров качества спотов Q размером Nс использованием бета-распределения с параметрами a = 2,5, b = 3,5. Данное распределение позволяет добиться генерации значений параметров качества спотов, наиболее близко имитирующих значения реальных экспериментов [6].

Шаг 4. Добавление нормального шума к данным (1):

где rnorm – реализация стандартной нормальной случайной величины.

Строки полученной матрицы M– объекты, которые требуется классифицировать, вектор Q – вектор параметров качества каждого объекта.

На рис. 1 и 2 изображены визуальное представление смоделированных объектов и гистограмма параметров качества этих объектов.

Рис. 1. Визуальное представление смоделированных данных

17

ший интерес при анализе биочипов).

Выполнено сравнение эффективности алгоритмов в зависимости от различных значений параметров обучающей и тестируемой выборок, а именно:

– размер обучающей выборки, менялся от 100 до 2000;

– относительная доля невыраженных генов в обучающей выборке, менялась от 0.05

до 0,95;

<> и<>– средние значения параметров качества тестируемой и обучающей выборки соответственно, менялись от 0,1 до 0,9.

Зависимость ошибки классификации от параметров модели для разработанных алгоритмов представлены на рис. 3- 6. Видно, что модифицированные алгоритмы имеют меньшую ошибку классификации, чем классический алгоритм (в среднем разница достигает 7 %). На графиках, изображенных на рис. 3 - 5, кривая 1 - kNN, 2 - kNN с измененным голосованием, 3 - kNN с пересчетом расстояний и кривая 4 - kNN с измененным голосованием и пересчетом расстояний.

Рис. 3. Зависимость ошибки классификации выраженных генов от размера обучающей Выборки

Рис. 4. Зависимость ошибки классификации выраженных генов от среднего качества тестируемой выборки

19