Ж. М. Адилов академик, доктор экономических наук, профессор



Pdf көрінісі
бет25/51
Дата31.03.2017
өлшемі38,33 Mb.
#10662
1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   ...   51


 Техникалық ғылымдар 
 
ҚазҰТУ хабаршысы №2 2014  
 
149
алгоритмінің  салмақтық  коэффициенттерінің  белгісін  беретін  басқа  да  сапалы  нейрожелілік 
шешімдерді табу. 
Бетпе-бет  келетін  байланыстары  бар  нейрондарды  итерациялық  үйретуге  жиі  қайту 
арқылы шифрлау тұрақтылығын жоғарылату 
Бүгінгі күні нейрожелілік контейнерге қауіпті шабуылдардың бірі  Маршалко шабуылы болып 
табылады. 
үлкен 
жасанды 
нейрондық 
желілерді 
үйретудің 
жылдам 
алгоритмдері 
– 
))
(
),
(
),
(
(
i
i
i
v
v
E




 нейрондардың салмақтық коэффиценттерінің детерминделген есептеулерін 
құруда  шабуыл  пайда  болады.  Дәл  осы  себепті  үйрету  алгоритмдері  жылдам  және  осы  себептен 
Маршалко шабуылы орын алуы мүмкін.  
Егер  біз  үлкен  нейрожеліні  үйрету  тәсілін  өзгертсек  және  МЕСТ  Р  52633.5-те  жазылған 
есептеулерден  кейін  олардың  итерациялық  дәлдеулерін  қолдансақ,  онда  біз  қалыпты  шешімдер 
аймағында  қалыптыға  жақын  жақсы  және  нашарлау  болатын  жуық  шешімдердің  жиынтығын 
табамыз.  Мұнда  шешімдердің  шырғалану  қаупі  жағымсыз  рөл  емес,  оңтайлы  рөл  атқарады.  «Өзім» 
үлгілерінің аз сандарының ішкі шуылдарынан барлық итерациялық үйрету алгоритмдерін, реттелетін 
параметрлерінің  әрқайсысы  бойынша  сапа  көрсеткіші  туындысын  есептеу  кезінде  жіберілген  өз 
қатесінің  әсерін  минималды  ете  отырып,  кейбір  көп  өлшемді  беттер  бойынша  флюктуирлейді. 
Итерациялық  үйрету  және  нейрондардың  кіріс  саны  көп  болғанында  нейрондардың  салмақтық 
коэффиценттері шуылының табиғи үрдісі пайда болады. Ол  2-суретте көрсетілген [14]. 
 
 
 
2-сурет. Бір нейронды итерациялық үйрету процедурасы тұрақтылығының төмендеуі 
 
Қ.И.Сәтбаев  атындағы  Қазақ  ұлттық  техникалық  университетінің  зертханасында  жүргізілген 
зерттеулер,  үйретілген  нейронның  итерациялық  алгоритмі  арқылы  табылған  барлық  шешімдері 
арасында бір-біріне өзара дәл келетін салмақ коэффиценттері жоқтығын көрсетті.  
Оның  үстіне  осы  шешімдердің  1%  дан  15%-ға  дейінгі  салмақтық  коэффиценттері  түрлі 
таңбаларға  ие  болады.  Бұл  жағдайда  Маршалко  шабуылы  қабілетсіз  болады,  яғни  итерациялық 
үйретуді  бірнеше  рет  іске  қосу  және  үйретуге  дейін  нейронның  ортақ  байланыстары  бар  салмақтық 
коэффициенттерінде МЕСТ Р 52633.5-2011 үйрету алгоритмінің таңбаларына қайшы келетін шешімді 
табуға болады.  
Әрине,  ішінара  итерациялық  үйрету  алгоритмі  немесе  нейрондық  желіні  толық  итерациялық 
үйрету алгоритмі үйрету үрдісін айтарлықтай баяулатады, бірақ сонымен қатар, нейрондардың артық 
байланыстарына төнетін шабуылдан тиімді қорғаныс туындайды.   
Мұндағы  тағы  да  бір  әзірленген  алгоритм  -  мәліметтерді  мәжбүрлеп  бұзудың  жылдам 
алгоритмі.  Бұл  алгоритм  бойынша  нейрондардың жалпы  байланысының  50%-ы  шағын  (үлкен  емес) 
болады және  олардың таңбасы өзгереді. Әрі қарай үйрету кезінде бүлінген байланыстар өзгермейді. 
Бұл  нейронды  алғаш  үйретуден  соң  керек  нәтижені  алуды  қамтамасыз  етеді.  Мұнда  үйретудің 
итерациялық алгоритмі жұмыс істеу үшін нейрондардың басқа кірістерінің салмағын кездейсоқ түрде 
15%-ға  дейін  өзгертеді  (таңбасын  өзгертпей)  және  осыдан  кейін  ғана  үйретудің  итерациялық 
алгоритмін  қолдана  отырып,  шамамен  алғанда  100-200  итерациядан  кейін  үйретудің  алдын 
жоғалтылған сапасын қайтарып алуға болады. Бұдан өзге жаңа шешімдердің шамамен алғанда 60%-ы 


 Технические науки 
 
                                                    
№2 2014 Вестник КазНТУ  
                    
150 
итерациялық  емес  түрде  МЕСТ  Р  52633.5-2011  бойынша  алынған  шешімге  қарағанда  жақсы  болып 
шығады. 
Жүргізілген 
зерттеулер 
нәтижесінде 
болар-болмас 
бүлінетін 
биометриялық 
кодтың 
нейрожелілік  түрлендіргішін  итерациялық  емес  үйретудің  гибридті  нұсқасы  және  оларды  әрі  қарай 
үйрету Маршалко шабуылына өте табанды, барынша сапалы шешім (тойтарыс) беретіні дәлелденді. 
Қорытынды.  Айта  кететін  жайт,  тек  қана  техникалық  құралдармен  жүйені  тиімді  қорғау 
мүмкін  емес,  яғни  ұйымдастырушылық,  заңдылық,  физикалық  және  техникалық  кешен  қажет.  Осы 
мақала  шеңберінде  біз  ақпараттарды  нейрожелілік  биометриялық  қорғау  құралдарына  төнетін 
Маршалко  шабуылы  және  оларға  қарсы  тұру  әдістері  қарастырылды.  Олардың  тәжірибеде 
Қ.И.Сәтбаев  атындағы  Қазақ  ұлттық  техникалық  университетінің  және  Пенза  мемлекеттік 
университетінің зертханаларында қарастырылып, ұсынылып отыр.  
 
ӘДЕБИЕТТЕР 
1  Болл  Р.,  Коннел  Дж.Х.,  Панканти  Ш.Р.,  Налини  К.,    Сеньор  Э.У.  Руководство  по  биометрии.                      
–М.: Техносфера, 2007. -368 с. 
2  Иванов А.И., Сорокин И.А. Автоматическая система идентификации личности по динамике подписи. 
// Новые промышленные технологии. -1993. -№ 6. –С. 56-63. 
3  Иванов  А.И.  Биометрическая  идентификация  личности  по  динамике  подсознательных  движений.                
- Пенза: Изд-во ПГУ, 2000. -188 с. 
4  Рыбченко Д.Е., Иванов А.И. Анализ клавиатурного почерка аппаратом нечетких множеств для целей 
ограничения  доступа  и  аудита.  //  Специальная  техника  средств  связи.  Серия.  Системы,  сети  и  технические 
средства конфиденциальной связи. -Пенза: ПНИЭИ, 1996.-С.116 -119. 
5  Атал Б. Автоматическое опознавание дикторов по голосам. // ТИИЭР. -1976. -Т. 64, №4. -С. 48-66. 
6  Розенберг А. Автоматическая верификация диктора: Обзор. // ТИИЭР. -1976. -Т. 64, №4. -С. 66-79. 
7  Volchihin  V.,  Akhmetov  B.S.,  Ivanov  A.,  Malygin  A.,  Kartbayev  T.S.  Highly  Reliable  Human-Being 
Personality's Multi-Biometric Authentication to Support Citizens Interaction // Global Journal on Technology, – North 
America, 2013. Available at: http://www.world-education-center.org/index.php/P-ITCS/article/view/1728/1524. 
8  Akhmetov  B.,  Kartbayev  T.,  Doszhanova  A.,  Ivanov  A.,  Malygin  A.  Biometric  technology  in  securing the 
Internet using large neural network technology // World Academy of science, Engineering and technology, -Singapore. 
2013, -Iss.79, -P. 129-138 
9  Ахметов  Б.С.,  Досжанова  А.А.,  Иванов  А.И.,  Картбаев  Т.С.,  Малыгин  А.Ю.  Технология 
биометрического  обезличивания  электронных    историй  болезней  пациентов  медицинских  учреждений                       
// Вестник КазНТУ. -Алматы. 2013. - № 3(97). - С. 186-190. 
10  Akhmetov  B.S.,  Ivanov  A.I.,  Kartbayev  T.S.,  Malygin  A.U.,  Mukapil  K.  Biometric  Dynamic  Personality 
Authentication in Open Information Space // International Journal of Computer Technology and Applications.  -India, 
2013. -Vol. 4, Issue 5. -P. 846-855. 
11  Ахметов  Б.С.,  Алисов  В.А.,  Вятчанин  С.Е.,  Сауанова  К.Т.  Нейросетевая  мультибиометрическая 
аутентификация  личности  гражданина  в  системе  электронного  правительства.  //  Сборник  трудов 
Международного симпозиума «Надежность и качество – 2012». -Пенза: Изд-во ПГУ, 2012. –Т. 1. – С. 227-229. 
12   Фунтиков В.А., Иванов А.И., Федулаев В.В., Ефимов О.В. Дружественный биометрико-нейросетевой 
формирователь ЭЦП служащего с высоконадежной степеньюавторизации //Специальная техника средств связи 
/ Электронная версия на сайте http://refdb.ru/look/1872689.html. 
13   Маршалко Г.Б.  Вопросы оценки стойкости нейросетевой системы биометрической аутентификации 
// Материалы конференции «РусКрипто-2013». // http://www.ruscrypto.ru/netcat_files/File/ruscrypto.2013.051.zip 
14  Волчихин  В.И.,  Иванов  А.И.,  Назаров  И.Г.,  Фунтиков  В.А.,  Язов  Ю.К.Нейросетевая  защита 
персональных биометрических данных. -М.: Радиотехника, 2012. -160 с. 
 
REFERENCES 
1  Bol  R.,  Konnel  J.H.,  Pankati  Sh.R.,  Nalini  K.,  Sen’or  E.U.  Rukovodstvo  po  biometrii.  –M.:  Tehnosfera, 
2007. -368 s. 
2  IvanovA.I.,  Sorokin  I.A.  Avtomaticheskaya  sistema  identifikatsii  lichnosti  po  dinamike  podpisi.  //  Novye 
promyshlennye technologii. -1993. -№ 6. –S. 56-63. 
3  IvanovA.I. Biometricheskaya identifikatsia lichnosti po dinamike podsoznatel’nyh dvizheniy. - Penza: Izd-vo 
PGU, 2000. -188 s. 
4  Rybchenko  D.E.,  Ivanov  A.I.  Analiz  klaviaturnogo  pocherka  apparatom  nechetkih  mnozhestv  dlya  tseley 
ogranicheniya  dostupa  i  audita.  //  Spetsialnaya  tehnika  sredstv  svyazi.  Seriya.  Sistemy,  seti  i  tehnicheskiye  sredstva 
konfidentsial’noy svyazi. -Penza: PNIEI, 1996. -S.116-119. 
5  Atal B. Avtomaticheskoe opoznanie diktorov po golosam. // TIIER. -1976. -T. 64, №4. -S. 48-66. 
6  Rozenberg A. Avtomaticheskaya verifikatsiya diktora: Obzor. // TIIER. -1976. -T. 64, №4. -S. 66-79. 


 Техникалық ғылымдар 
 
ҚазҰТУ хабаршысы №2 2014  
 
151
7  Volchihin  V.,  Akhmetov  B.  S.,  Ivanov  A.,  Malygin  A.,  Kartbayev  T.S.  Highly  Reliable  Human-Being 
Personality's Multi-Biometric Authentication to Support Citizens Interaction // Global Journal on Technology, – North 
America, 2013. Available at: http://www.world-education-center.org/index.php/P-ITCS/article/view/1728/1524. 
8  Akhmetov  B.,  Kartbayev  T.,  Doszhanova  A.,  Ivanov  A.,  Malygin  A.  Biometric  technology  in  securing the 
Internet using large neural network technology // World Academy of science, Engineering and technology, -Singapore. 
2013, -Iss.79, -P. 129-138 
9  Ahmetov  B.S.,  Doszhanova  A.A.,  Ivanov  A.I.,  Kartbayev  T.S.,  MalyginA.Yu.  Technologiya 
biometricheskogo  obezlichivaniya  elektronnyh  istoriy  bolezney  patsientov  meditsinskih  uchrezhdeniy  //  Vestnik 
KazNTU. -Almaty. 2013. - № 3(97). - S. 186-190. 
10  Akhmetov  B.S.,  Ivanov  A.I.,  Kartbayev  T.S.,  Malygin  A.U.,  Mukapil  K.  Biometric  Dynamic  Personality 
Authentication in Open Information Space // International Journal of Computer Technology and Applications.  -India, 
2013. -Vol. 4, Issue 5. -P. 846-855. 
11  Ahmetov  B.S.,  Alisov  V.A.,  Vyatchanin  S.E.,  Sauanova  K.T.  Neyrosetevaya  mul’tibiometricheskaya 
autentifikatsia  lichnosti  grazhdanina  v  sisteme  elektronnogo  pravitel’stva.  //  Sbornik  trudov  Mezhdunarodnogo 
simpoziuma «Nadezhnost’ i kachestvo – 2012». -Penza: Izd-vo PGU, 2012. –T. 1. – S. 227-229. 
12  Funtikov  V.A.,  Ivanov  A.I.,  Fedulaev  V.V.,  Efimov  O.V.  Druzhestvenniy  biometriko-neyrosetevoy 
formirovatel’  ETsP  sluzhashego  s  vysokonadezhnoy  stepen’yu  avtorizatsii  //  Spetsialnaya  tehnika  sredstv  svyazi  / 
Elektronnaya versiya na sayte http://refdb.ru/look/1872689.html. 
13  Marshalko G.B. Voprosy otsenki stoykosti neyrosetevoy sistemy biometricheskoy autentifikatsii. // Materialy 
konferentsii «РусКрипто-2013». // http://www.ruscrypto.ru/netcat_files/File/ ruscrypto.2013.051.zip 
14  Volchihin V.I., Ivanov A.I., Nazarov I.G., Funtikov V.A., Yazov Yu.K. Neyrosetevaya zashita personal’nih 
biometricheskih dannyh. -M.: Radiotehnika, 2012. -160 s. 
 
 
Ахметов Б.С., Иванов А.И., Картбаев Т.С. 
Нейрожелілердің  артық  байланыстары  болуынан  биометриялық-кодтың  ішінара  әшкерелену 
қаупімен оларға қарсы тұру әдістері 
Түйіндеме.  Ұсынылып  отырған  мақалада,  нейрожелілердің  артық  байланыстары  болуынан 
биометриялық-кодтың ішінара әшкерелену қаупі яғни Маршалко шабуылы сияқты ақпараттарды нейрожелілік 
биометриялық қорғау құралдарына төнетін қауіптер және оларға қарсы тұру әдісі қарастырылған. 
Түйін сөздер: ақпаратты қорғау,биометрия, нейрожелі, биометриялық-кодтың ішінара әшкерелену қаупі, 
Маршалко шабуылы  
 
Ахметов Б.С., Иванов А.И., Картбаев Т.С. 
Угроза  частичной  компрометации  биометрия-кода  из-за  наличия  избыточных  связей  нейросетии 
методы противодействия им 
Резюме.  В  статье  рассматриваютсяугрозы  угроза  частичной  компрометации  биометрия-кода  из-за 
наличия избыточных связей нейросети, то есть атаки Маршалко, а также методы противодействия им.  
Ключевые  слова:  защита  информации,  биометрия,  нейросети,  угроза  частичной  компрометации 
биометрия-кода, атаки Маршалко. 
 
Akhmetov B.S., Ivanov A.I., Kartbayev T.S. 
Threat of a partial compromise of biometrics-code from existence of excess communications  of a neural 
network and counteraction methods to them 
Summary. This paper explores the threats of a partial compromise of biometrics-code from existence of excess 
communications of a neural network (Marshalko attacks), and counteraction methods to these threats. 
Key  words:  information  security,  biometrics,  neural  network,  threats  of  a  partial  compromise  of  biometrics-
code, Marshalko attacks 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


 Технические науки 
 
                                                    
№2 2014 Вестник КазНТУ  
                    
152 
ӘОЖ 622.831.322 
 
Н. Хуанган  
(Қарағанды мемлекеттік техникалық университеті, 
Қарағанды, Қазақстан Республикасы) 
 
КӨМІР МЕН ГАЗДЫҢ КЕНЕТТЕН ЛАҚТЫРЫСЫ БОЙЫНША ҚАУІПТІ ШАҚТЫ 
ТАҚТАЛАРЫНЫҢ ҚАСИЕТТЕРІ 
 
Аннотация:  Мақала  көмір  шахталарында  орын  алған  көмір  мен  газдың  кенеттен  лақтырысы 
мәселелеріне  арналған. Қарағанды  көмір  бассейнінде  орын  алған  кенетті  лақтырыстар  жайлы  баяндалып,  осы 
мәселелерді зерттеген  оқымыстылардың түйген түйіндері, нақты тұжырымдалып келтірілген және ұсынылған. 
Кенеттен  лақтырысты    сипаттайтын  шамашарттардың  көрсеткіштерін  сараптау  негізінде  көмір  және  газдың 
кенеттен лақтырысының бірқатар заңдылықтары мен ерекшеліктері тұжырымдалды.  
Кілт сөздер: көмір мен газдың кенеттен лақтырысы, геотехнология, тазалау және даярлау жұмыстар. 
 
Лақтырысқа  арналған  зерттеулердің  барлық  дерлік  жұмыстарында  көп  немесе  аз  мөлшерде 
болсын,  бұл  құбылысқа  бейімді  тақталардың  айрықша  ерекшеліктерін  қарастырады.  Кенеттен 
лақтырыстың  гипотезі  толықтай  жеткілікті  болса  да,  тақталар  бойынша    көмір  және  газдың 
лақтырысының  қауіптілігі  бойынша  ерекшеліктердің  қасиеттері  әр  алуан  сипаттауға  ие  болатыны 
түсінікті  жайт.  Бірақ  сонда  да,  бұл  мәселенің  маңыздысы  не  болып  табылады  анығына  келсек, 
тақталардың  қандай  қасиеттерінің  жиынтығы, нақты  аймақта  немесе  нақты  тереңдікте  бір  тақтаның 
лақтырысқа  қауіптілігі  жоғары  десек,  ал  басқа  тақта  немесе  дәл  сол  тақта,  бірақ  көршілес  аймақта 
орналасса, лақтырысқа мүлдем қауіпті емес екені өте таңданарлық жайт болып табылады.  
Ходот  В.В.  [1,2]  лақтырыс  қауіптілігін  болжау  кезінде,  көмірдің  құрамында  газ  болатын және 
көмірдің,  тоқталып  кетсек,  ілініс  коэффициенті,  ішкі  үйкеліс  бұрышы,  сүзгіден  өткізу  қабілеті, 
газбергіш  жылдамдығы  және  басқалары  сияқты  қасиеттері  байқалатын  тау-кен  қысымын  маңызды 
фактор деп қарастырды. 
Бұл  қасиеттер  үлкен  немесе  кіші  дәрежеде  көмір  тақталарының  тектоникалық  бұзылысына 
жатады.  Демек,  Иейте  И.С.  пікіріне  сәйкес,  лақтырысқа  бейім  тақталар  көмірдің  тектоникалық 
бұзылысының    жоғары  мәндегі  тектоникалық  жарықшақтығымен  сипатталады.  Бұл  мәселе  жайлы 
дұрыс немесе жанама мәліметтер Шатилов В.А., Эз В.В., Скочинский А.А., Ходот В.В., Амосов И.И., 
Быков  Л.Н.,  Лидин  Г.Д.,  Некрасовский  Я.Э.,  Яров  И.М.,  Эттингер  И.Л.,  Штеренберг  Л.Е.,  Яблоков 
В.С.,  Бубнов,  Шпаккелер,  Руфф  және  т.б  зерттеушілерін  жатқызуға  болады.  Көмір  тақтасында 
байқалатын  кенеттен  лақтырыс  пен  тектоникалық  бұзылыстың  арасындағы  байланысты  ескере 
отырсақ,  қазіргі  уақытқа  дейін  көмірдің  бұзылу  дәрежесіне  қарай  бірнеше  жіктемелер  ұсынылып 
отыр. 
Көмірдің  тектоникалық  бұзылысының  болуы  тақта  беріктігіне  әсер  ете  алмайтыны  айғақ. 
Сондықтан  да,  көптеген  зерттеушілер,  көмір  тақтасы  мықтылығының  кенеттен  лақтырысқа 
қауіптілігі және қауіпсіздігін зерттей отырып, тақталардың алғашқылары мықтылығы жағынан төмен 
көрсеткішке  ие  болатындығын  айқындады.  Сонымен,  Некрасовскийдің  Я.Э.  [2]  нұсқауы  бойынша, 
Донбасстың  орталық  аймағы  үшін  уақытша  кедергі  0,1-0,9  кгс/см
2
  шамасын  құрайды,  қауіп-қатер 
шамасы  –  1,0-1,04  кгс/см
2
  тең  және  қауіпсіз  –  1,0-4,0  кгс/см
2
  көрсеткішін  құрайтынын  көрсетті.  Дәл 
сол  уақытта  Фейт  Г.Н.,  сілемдегі  көмір  мықтылығын  зерттей  отырып,  лақтырысқа  қауіпті 
тақталардың  мықтылығы  Н=40-80  шартты  бірлікті,  қауіпсіз  –  68-83  шартты  бірлікті  құрайды  деген 
нәтижеге қол жеткізді. Онымен қоса, 80>Н>67 шартына сай тақталар қауіпті болып танылуы мүмкін, 
бірақ  лақтырысқа  қауіпсіз  болуы  ықтимал,  яғни,  бұл  көрсеткіш  тақталардың  кенеттен  лақтырысқа 
қауіпті  немесе  қауіпсіз  деген  нақты  тұжырымға  қол  жеткізуіне  мүмкіндік  бермейді  [3].  Белгіленген 
ескерту  Кузнецк  шақты  бассейніндегі  және  Егоршинск  кен  орнындағы  көмірді  талқандау  әдісі 
арқылы  жүргізілген  зерттеулермен  дәлелдене  түседі.  Кричевский  Р.М.  Донецк  бассейнінің 
тақталарының  айтарлықтай  санын  зерттей  келе  отырып,  келесі  нәтижеге  қол  жеткізді:  қауіпті 
тақталардың қауіпсіз тақталарға қарағанда көмір мықтылығына еш қатысы жоқ екенін тұжырымдады, 
дегенмен  әдетте  қауіпсіз  тақталарда  әлсіз  көмір  будаларының  болуы  тән.  Дәл  осы  уақытта  көмірдің 
мықтылығы  мен  тақталардың  лақтырысқа  қауіптілігі  арасындағы  корреляциялық  байланысқа  Ходот 
В.В., Эттингер И.Л., Карагодин Л.Н. және басқалары нұсқайды. 


 Техникалық ғылымдар 
 
ҚазҰТУ хабаршысы №2 2014  
 
153
  Көптеген  зерттеушілердің  пікірінше,  қауіпті  тақталардың  кенеттен  лақтырысының 
ерекшелігінің  сипаттауы  қатарына  көмірдің  бастапқы  жылдамдығының  жоғарылауын  жатқызады, 
бұл  ахуал  тектоникалық  бұзылыспен  айқындала  түседі.  Мұндай  пікірлерді  көбінесе  Бубновтың, 
Скончинский  А.А.,  Эттингер  И.Л.,  Фертельмейстер  Я.Н.  және  т.б.  зерттеушілердің  еңбектерінде 
кездестіруге болады. 
  Бұл  мәселе  бойынша  Эттингер  И.Л.  тұжырымдамасына  келсек,  ол  көмір  тақталары 
қалыптасуының алғашқы шарттарына тақтаның кенеттен лақтырысына геологиялық даярлығы ықпал 
ететіндігіне  тоқталып  кетті  (торф  қорындағы  үзіліс  және  жыныстық  қабаттардың  пайда  болуы), 
сонымен  қатар  көмір  тақталарының  немесе  жеке  дара  көмір  бумаларының  және  бұзылысына  әкеп 
соқтыратын  келесі  тектоникалық  үрдістерде  алдыңғы  үрдістегідей  жағдайға  ұшырайды.  Осындай 
бұзылған  көмір  бумаларында  немесе  тақталарында  кеуектіліктің  немесе  жарықшақтықтың  ерекше 
сипаты  қалыптасқан,  ол  құбылыс  бос  газдың  қысымы  төмендеген  кезде  көмірден  газдың  шапшаң 
түрде  бөлінуіне  әкеп  соқтырады.  Көмірден  метанның  тез  арада  бөлініп  шығуы,  кенеттен  лақтырыс 
дамуының аса мәнді кезі екеніне еш күмәнсіз сенуге болады. [4]. 
Көмірдің  қасиеттерін  зерттей  келе  отырып,  яғни,  кенеттен  лақтырыстың  табиғатын  бекіту 
мақсатында Ходот В.В. [1,2] бұзылған құрылымды көмір лақтырысқа қауіптілігі тау-кен жыныстары 
қысымының  әсерінен  ғана  емес,  сонымен  қатар  оның  үлкен  көрсеткіште  ұнтақтала  бастағаны  және 
газды беру жылдамдығы үлкен болғаны әсерінен анықталады. 
Донецк  шақты  тақталарын  зерттеу  негізінде  Кричевский  Р.М.  келесі  нәтижеге  қол  жеткізді, 
көптеген  қауіпті  тақталар  (66%)  бастапқы  газ  бөліну  жылдамдығының  үлкен  мөлшерде 
болғандығына ие, ал қауіпті  емес тақталарда осындай жылдамдықтың түрі тек 19% ғана байқалады; 
қауіпті  тақталардағы  ең  жұмсақ  көмір  бумасы  үшін  бұл  көрсеткіш,  қауіпті  емес  тақталардың 
көрсеткішіне қарағанда 2 есеге арта түсетініне көз жеткіземіз. 
Кричевский  Р.М  мен  Бобров  И.В.  көмір  бумаларының  мықтылығы  және  газбергіш 
жылдамдығын зерттеу кезіндегі нәтижені сараптайтын болсақ, онда кенеттен лақтырыстың ұсақталу 
кедергісі  біршама  төмен  және  бастапқы  газ  бөліну  жылдамдығы  жоғары  жететінін  аймаққа  көреміз 
[5]. 
Скочинский  А.А.  атындағы  ИГД  әдісі  бойынша  Кузбасс  пен  Егоршинск  кен  орындарындағы 
бастапқы  газбергіш  жылдамдығын  зерттей  келе  отырып,  қауіпті  немесе  қауіпті  емес  шақты 
тақталарының  арасындағы  тәжірибеде  айтарлықтай  айырмашылық  байқалған  емес,  дегенмен 
кенеттен  лақтырысқа  кауіпті  немесе  қауіпті  емес  учаскелерін  салыстыратын  болсақ,  айырмашылық 
анағұрлым байқала түседі. 
Кейбір  зерттеулерді,  атап  айтқанда  кенеттен  лақтырыс  тек  тау-кен  жыныстардың  қысымы 
әсерінен  пайда  болады  (мысалы  Коньков  А.Г.)  дегендей  тұжырымдарды  ескермесек,  көп 
зерттеушілердің  пікірінше  кенеттен  лақтырыс  көмірдің  газды  қабатының  белгілі  бір  шамасына 
байланысты  пайда  болады  деп  есептейді.  Лақтырыс  қауіптілігі  көмір  тақталарының  газды  қабатына 
тікелей немесе жанама ықпалы бар деп нұсқаған келесі зерттеушілер: Скочинский А.А., Лидин Г.Д., 
Ходот  В.В.,  Быков  Л.Н.,  Кравцов  А.И.,  Бобров  И.В.,  Кричевский  Р.М.,  Некрасовский  Я.Э.  және 
көптеген  басқа  зерттеушілер.  Бұл  мәселе  кенеттен  лақтырыстың  көмір  тақталарындағы  газ 
қысымымен  байланысымен  де  сипатталады.  Кенеттен  лақтырыстың  көмір  газды  қабатымен  және 
тақталардағы  газ  кей  шамадағы  қысымымен  байланысы,  газды  емес  шақтыларда  динамикалық 
құбылыстар  байқалмады.  Көмір  тақталарының  лақтырысқа  қауіпті  сорбциялық  қабілеті  мен  оның 
потенциалды газ сыйымдылығы Скочинский А.А. атындағы ИГД зерттеулерінде орнатылмаған. 
Кенеттен  лақтырысқа  қауіпті  және  қауіпті  емес  көмірдің  газөткізгіштік  айырмашылығының 
қатынасына  келсек,  көптеген  қарама-қайшы  пікірлер  қалыптасқан.  Ходот  В.В.  газөткізгішті 
зертханалық  жағдайда  зерттей  келе  мынадай  нәтижеге  қол  жеткізді  [1,2],  «...  кенеттен  лақтырысқа 
қауіпті  және  қауіпті  емес  көмір  тақталары  тау-кен  жыныстарының  тау  қысымынан  қайта  жүктелген 
газөткізгіштігі бірдей жуық шамада ауытқиды. Үлкен газөткізгіштікке ие бірінші көмір тақталарында 
лақтырыс  жиі  байқалады,  сондықтан  да  газөткізгіштің  орташа  мәні  лақтырысқа  қауіпті  емес 
тақталарға қарағанда, лақтырысқа қауіпті тақталар үшін 1,5 есе жоғары шамада болады». Премыслер 
Ю.С. айтуынша, қауіпті тақталардың сүзгіш көлемінің шамасы, орташа есеппен алғанда қауіпті емес 
тақталардағы  сүзгіш  көлемінен  25  %  шамасынан  асады  [6];  аншлиф  бойынша  жанама  әдіспен 
анықталған  газөткізгіш,  жарықшақтық  дәрежесі  төмендегеніне  сәйкес  көмір  құрылымы 
бұзылысының  төмендеуімен  айқындалады,  V  көмір  бұзылысы  (кенеттен  лақтырысқа  аса  қауіпті) 
типінің орташа газөткізгіштігі көмір типіне қарағанда 50 есеге дерлік төмен. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   ...   51




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет