Для изучения стохастических горнотехнических систем – карьеров, где наряду с определенностью присутствуют случайные и неопределенные факторы, используют в основном вероятностные и статистические методы. Формально задача проектного решения в условиях неопределенности может быть преобразована в эквивалентную детерминированную задачу в условиях риска. Неопределенность исходной горно-геологической и технико-экономической информации на стадии проектирования может привести к изменению основных выходных характеристик карьера и снижению эффективности его работы в период эксплуатации. Снижение возможных экономических потерь при этом возможно за счет построения устойчивой технологической системы. Для минимизации степени неопределенности в первую очередь необходимо идентифицировать область потенциального риска, определить вероятность его возникновения и потенциальные последствия. Если последствия не могут быть исключены, более полное понимание проблемы способствует и более обдуманному реагированию на возможный риск реализации проектных решений.

To study stochastic mining technical systems of opencast mines, where parallel to clearly defined values random and indefinite factors operate, probabilistic and statistical techniques are mostly used nowadays. Formally, the task of producing a design solution may, under the conditions of indeterminacy be transformed into an equivalent deterministic problem formulated for a risky situation. Uncertainty in the initial mining, geological and technical-economic information available during the design stage may result in changing the principal output characteristics of the opencast mine and undermine its operational efficiency during its exploitation. Lowering the possible economic losses is then possible via designing a stable technological system. To minimize the degree of indeterminacy one first of all needs to identify the area of potential risk, define the probability of its emergence and assess its potential consequences. In case such consequences may be precluded, a clearer more complete understanding of the problem would promote a better thought through reaction to potential risk in the course of implementing design solutions.