Abstract: The paper investigates the feasibility of applying SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) scanning technology for routine mine surveying of gravel and ephel (tailings) waste dumps at a bulldozer-mined alluvial gold deposit. The field survey methodology, data processing algorithm, and results of a comparative accuracy assessment based on 45 check points are presented. The root mean square error (RMSE) of elevation determination and the volume error calculated by the cross-sectional method are derived. It is demonstrated that the method provides an elevation RMSE of ±2.7–3.8 cm and a volume error of 1.2–1.7%, which satisfies the applicable regulatory requirements. Labour input is reduced by 65–70% compared to total station surveying.
Keywords: SLAM scanning, point cloud, gravel dump, ephel dump, alluvial gold, mine surveying, volume determination.
Введение.
Текущий маркшейдерский учёт объёмов горных масс обязателен при бульдозерной разработке россыпных месторождений. В течение промывочного сезона формируются два типа отвалов: галечные (крупнообломочный материал вскрышных горизонтов, откос 28–35°) и эфельные (мелкозернистый продукт промывки, откос 12–18°). Традиционные методы — тахеометрия и ГНСС RTK — имеют ряд ограничений: малая плотность пикетов, риски при работе на нестабильных откосах и высокие трудозатраты (14–16 часов на полигон площадью 9 га).[1-3]
Мобильные SLAM-сканеры, работающие без стационарных позиций, способны получать облако точек плотностью 40–80 точек/м² в режиме непрерывного движения оператора со скоростью до 320 000 точек/с. Опыт их применения зафиксирован на золоторудных месторождениях для съёмки очистных камер и мониторинга деформаций бортов карьеров, однако применительно к россыпным отвалам публикации практически отсутствуют.[4-7]
Цель работы — оценить метрологические характеристики и практическую применимость SLAM-сканирования (режим PPK/RTK) для маркшейдерской съёмки галечных и эфельных отвалов.
Материалы и методы
Характеристика объекта
Исследование проведено на полигоне россыпного месторождения золота Магаданской области руч.Белир. Параметры объекта:
Таблица 1.
| Параметр | Галечный отвал | Эфельный отвал |
| Объём, тыс. м³ | 80–120 | 60–90 |
| Площадь, га | 5–6 | 3–4 |
| Угол откоса, ° | 28–35 | 12–18 |
| Высота, м | 8–12 | 4–6 |
| Характер поверхности | нестабильный, крупноглыбовый | плотный, мелкозернистый |
References
1. Арно В. В. Сканирующая тахеометрия в решении маркшейдерских задач при подземной отработке месторождения «Перевальное» / В. В. Арно, Е. П. Колесниченко, И. Ю. Гарифулина, Е. А. Миккельсен // Горная промышленность. - 2025. - № 3. - С. 40–44. - https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-3-40-44.2. Сукманова Т. В. Использование SLAM-сканирования в задачах мониторинга природных комплексов и объектов историко-культурного наследия / Т. В. Сукманова, Н. С. Белов // Интеркарто. Интергис. - 2025. - Т. 31, № 3. - С. 595–610. - https://doi.org/10.35595/2414-9179-2025-3-31-595-610.
3. Ерёменко В. И. и др. Определение фактического состояния шахтного ствола и его крепи с применением SLAM-сканера CHCNAV RS10 // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2025. - № 6. - С. 53–67.
4. Выстрчил М. Г. Методика оптимизации вскрышных работ с использованием системы автоматизированного позиционирования бульдозера / М. Г. Выстрчил, Т. И. Балтыжакова, В. В. Пименов, С. Ю. Новоженин, А. А. Боголюбова // Вестник СГУГиТ. - 2023. - Т. 28, № 4. - С. 12–21. - https://doi.org/10.33764/2411-1759-2023-28-4-12-21.
5. Fahle L. Analysis of SLAM-Based Lidar Data Quality Metrics for Geotechnical Underground Monitoring / L. Fahle, E. A. Holley, G. Walton, A. J. Petruska, J. F. Brune // Mining, Metallurgy & Exploration. - 2022. - Vol. 39. - P. 1939–1960.
6. Comparison of Low-Cost Handheld LiDAR-Based SLAM Systems for the Mapping of Complex Underground Environments // ISPRS Archives. - 2023. - Vol. XLVIII-1-W1-2023. - P. 517–522. - https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-1-W1-2023-517-2023.
7. Бесимбаева О. Г., Хмырова Е. Н., Олейникова Е. А. Маркшейдерское обеспечение проведения горных работ с применением инновационных технологий // Восточно-европейский научный журнал. 2016. Т. 14. № 3. С. 60-65.
8. Грищенкова Е. Н., Мустафин М. Г. Пространственная визуализация процесса сдвижения с помощью инструментальных средств 3ds Max // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2017. № 9. С. 36-41.
9. Овчаренко А. В., Удоратин В. В. Оперативное изучение подземных пустот с помощью лазерного 3D-сканирования // Вестник института геологии Коми научного центра Уральского отделения РАН. 2015. № 4 (244). С. 20-25.
10. Палатурян Р. А. Преимущества сканирующего тахеометра на практике // Наука. Техника. Технологии (политехнический вестник). 2017. № 2. С. 230-233.
11. Idrees M. O., Pradhan B. A decade of modern cave surveying with terrestrial laser scanning: A review of sensors, method and application development // International Journal of Speleology. 2016. N. 45 (1). P. 71-88.
12. Wagner A. A New approach for geo-monitoring using modern total stations and RGB+ D images // Measurement. 2016. Vol. 82. P. 64-74.
