Представлен обзор работ, в которых интенсивно развиваются новые модели механики сплошных сред, обобщающие классические теории упругости. Эти модели находят применение для описания композитных и статистически неоднородных сред, новых конструкционных материалов, для сложно построенных массивов в шахтных и наземных условиях, а также при изучении явлений, происходящих в мерзлоте под действием процессов оттаивания. Характерным отличием теории сред с иерархической структурой является присутствие в явной или неявной форме масштабных параметров, т.е. явная или скрытая нелокальность теории. В работе основное внимание уделяется исследованию эффектов нелокальности и внутренних степеней свободы, отражающихся во внутренних напряжениях, которые не описываются классической теорией упругости и которые могут быть потенциальными предвестниками развития катастрофического процесса в горном массиве. В работе представлен 2D алгоритм определения внутренних напряжений в рамках акустического мониторинга слоисто блоковой упругой среды с упругими иерархическими включениями L-го ранга с использованием продольной и поперечной волны. В приведенных алгоритмах рассмотрен случай, когда физические свойства неоднородностей одного и того же уровня одинаковы, различаются только границы областей и происходит смещение центров иерархических областей относительно друг друга. При этом в первом алгоритме внутренние напряжения связаны с эффектом сдвига в горном массиве, а во втором с эффектом сжатия и растяжения в горном массиве. Благодаря использованию модели слоисто блоковой среды с иерархическими включениями можно с помощью акустического мониторинга определить положение наибольших значений внутренних напряжений, определить тип возникших напряжений и с меньшими усилиями осуществить метод разгрузки горного массива. При необходимости проведения краткосрочного прогнозного мониторинга геодинамических областей и определения более точно положения готовящегося горного удара в качестве скважинных активных акустических наблюдений надо их настроить на слоисто блоковую модель с иерархическими включениями, а в качестве наблюдаемого мониторингового параметра использовать значения тензора внутренних иерархических напряжений наибольшего ранга.
