Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени

Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».
Подземные колебания возникают в разных ситуациях, в том числе при буровых взрывах и движении тяжелой горной техники. Такие вибрации распространяются в грунте на сотни метров и со временем могут повреждать здания, дороги и инженерные сооружения. Особенно опасны низкочастотные колебания, которые распространяются значительно дальше обычных колебаний, могут входить в резонанс со зданиями и вызывать появление трещин даже при относительно слабом воздействии.
При этом рядом с объектом может быть сразу несколько источников вибрации. Это не только карьер или шахта, но и локальные помехи: транспорт, стройка, работа техники в самом населенном пункте и т.д. Исследователи отмечают, что фоновый шум и множественные источники вибраций существенно затрудняют интерпретацию данных. Поэтому ключевая задача таких систем — определить, пришла ли конкретная вибрация от горного предприятия или от другого источника.
Чтобы выявлять такие угрозы до появления трещин и деформаций, инженеры Московского института электроники и математики имени А.Н. Тихонова ВШЭ и Института проблем комплексного освоения недр имени академика Н.В. Мельникова РАН разработали теоретическую модель новой системы мониторинга на основе малоапертурной сейсмической антенны. Сегодня для мониторинга вибрации на горных предприятиях используют либо сеть датчиков, либо одиночные измерительные станции. Однако первые требуют больших затрат на развертывание, а вторые не позволяют точно определить источник вибрации. Поэтому оба подхода имеют ограничения при решении задач, требующих высокой точности.
Разработанная учеными система мониторинга не требует большого количества оборудования и сложной настройки. Она представляет собой компактную группу датчиков, расположенных на небольшом расстоянии друг от друга. Датчики одновременно улавливают колебания грунта, а специальные алгоритмы анализируют сигналы и определяют направление источника вибрации. Благодаря этому система может отличить взрыв в карьере от работы тяжелой техники или локального источника шума рядом с жилыми домами.
Для проверки технологии исследователи смоделировали распространение сейсмических волн и протестировали антенну из десяти датчиков. Расчеты показали, что уже на расстоянии более 10 метров погрешность определения параметров сигнала не превышает 7%, а на дистанциях свыше 50 метров снижается до 4%. При этом система сохраняет высокую точность даже в условиях сильных фоновых помех.
По словам ученых, главная цель разработки — не просто фиксировать вибрации, а предупреждать последствия. Получая информацию о потенциально опасных колебаниях заранее, специалисты смогут оперативно менять режим работы техники, корректировать взрывные работы или устанавливать защитные барьеры до того, как возникнут повреждения.
Сергей Нефедов
«Сегодня во многих случаях меры принимаются уже после того, как на зданиях появляются трещины или деформации. Мы предлагаем другой подход: сначала определить источник опасного воздействия, оценить риск и только потом принимать меры. Наша система позволяет получать такую информацию быстро и с высокой точностью даже в условиях, когда присутствует несколько источников вибрации», — рассказал один из авторов исследования, профессор МИЭМ ВШЭ, заведующий лабораторией контроля и мониторинга ИПКОН РАН Сергей Нефедов.
Благодаря небольшим размерам антенну можно устанавливать непосредственно рядом с жилыми домами, дорогами или промышленными объектами. Это существенно снижает расходы на монтаж оборудования, прокладку коммуникаций и техническое обслуживание. Кроме того, технология не требует сложных методов обработки данных, которые обычно используются в классической сейсмологии.
Разработчики считают, что в будущем такие системы смогут стать частью интеллектуальных комплексов экологической безопасности. Информация от датчиков будет автоматически поступать в цифровые системы управления, которые смогут рекомендовать изменение режима работы техники, корректировку графика взрывных работ или установку специальных защитных сооружений, уменьшающих распространение вибраций.
Максим Икренников
«Следующий шаг — интеграция мониторинга в системы управления промышленными объектами. Тогда данные о вибрациях будут использоваться не только для наблюдения, но и для принятия решений в режиме реального времени. Такой подход позволит сделать добычу полезных ископаемых безопаснее для людей, окружающей среды и городской инфраструктуры», — рассказал один из авторов исследования, аспирант департамента электронной инженерии МИЭМ ВШЭ Максим Икренников.
По мнению ученых, новая технология найдет применение не только в горнодобывающей отрасли. Ее можно использовать на крупных строительных площадках, рядом с транспортными магистралями, тоннелями и другими объектами, где важно контролировать подземные колебания и своевременно предотвращать возможные повреждения.
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.


