Reduction of injury rate when introducing automated control systems of production processes at energy enterprises

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The research examines a number of measures to prevent accidents at industrial enterprises. Therefore, the study of the most likely dangerous and harmful production factors and a statistical analysis of emergency situations in the energy sector of the industry over the past seven years were initially conducted. The research showed that an automated process control system is the most effective tool: it provides operational information about the process, the condition of equipment and controls, significantly reduces non-production costs and energy losses. It is proposed to strengthen the automated process control system by integrating operational dispatch control modules and maintenance of the production process in order to reduce injuries due to the human factor.

About the authors

Roza N. Pigilova

Kazan State Power Engineering University

Author for correspondence.
Email: rozapigilova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2516-1113
SPIN-code: 1029-9246

Lecturer of Engineering Ecology and Occupational Safety Department

Russian Federation, Kazan

Farida M. Filippova

Kazan State Power Engineering University

Email: filippovafer@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3138-7212
SPIN-code: 5969-7290
Scopus Author ID: 36994384500

Candidate of Chemical Sciences, Associate Professor of Engineering Ecology and Occupational Safety Department

Russian Federation, Kazan

Yulia A. Averyanova

Kazan State Power Engineering University

Email: bgdkgeu@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-4552-4228
SPIN-code: 9169-9117

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of Engineering Ecology and Occupational Safety Department

Russian Federation, Kazan

References

  1. Semenova A. G., Danilova E. V. Innovatsionnyye tekhnologii kak effektivnyye instrumenty snizheniya proizvodstvennogo travmatizma [Innovative technologies as effective tools to reduce occupational injuries] // Innovatsii i investitsii. Innovations and Investments. 2019. No. 8. P. 19–21. EDN: FHNLAR. (In Russ.).
  2. Analiz prichin avariy na energoustanovkakh, podkontrol’nykh organam Rostekhnadzora. 2023 god [Analysis of the causes of accidents at power installations under Rostechnadzor control]. URL: http://szap.gosnadzor.ru/activity/energonadzor/nesc_sluch/ (accessed: 07.03.2024). (In Russ.).
  3. Malysheva T. V., Kudryavtseva S. S. Organizatsiya proizvodstvennogo monitoringa zhiznennogo tsikla proizvodstva sopolimera s ispol’zovaniyem tekhnologiy LCA [Organization of industrial monitoring of the life cycle of copolymer production using LCA technologies] // Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra Rossiyskoy akademii nauk. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2022. Vol. 24, no. 4 (108). Р. 59–67. doi: 10.37313/1990-5378-2022-24-4-59-67. EDN: MZSMQE. (In Russ.).
  4. Pak A. V. Otsenka vliyaniya klassa opasnosti opasnykh proizvodstvennykh ob”yektov na velichinu individual’nogo riska statisticheskimi metodami [Evaluation of the influence of the hazard class of hazardous production facilities on the value of individual risk by statistical methods] // Nedelya nauki SPbPU. Week of Science SPbPU. In 3 parts. Saint Petersburg, 2020. Part 3. P. 269–272. EDN: NSCSWM. (In Russ.).
  5. Orlov V. A., Yurkovskaya G. I., Bagayeva A. P. Vnedreniye sredstv avtomatizatsii tekhnologicheskikh protsessov predpriyatiya [Implementation of the automation system for company technological processes] // Components of Scientific and Technological Progress. Components of Scientific and Technological Progress. 2023. No. 8 (86). P. 90–94. EDN: PYZHBQ. (In Russ.).
  6. Malysheva T. V., Shinkevich A. I. Razrabotka sistemy avtomatizirovannogo informatsionnogo upravleniya protsessom inzhiniringa ekologicheskikh proizvodstv [Development of the automated information control system for the engineering process of environmental productions] // Sovremennyye naukoyemkiye tekhnologii. Modern High Technologies. 2021. No. 7. P. 36–41. doi: 10.17513/snt.38751. EDN: OUNOSQ. (In Russ.).
  7. Travin G. M., Travin M. M. Sistemy upravleniya vspomogatel’nym proizvodstvom promyshlennykh predpriyatiy [Production auxiliary process control systems] // Tekhnologii i kachestvo. Technologies & Quality. 2018. No. 3 (41). P. 31–35. EDN: YSWYPR. (In Russ.).
  8. Yalovets N. E., Tsurpal A. Yu., Sakhonenko N. I. Analiz pozharnoy opasnosti protsessa transportirovki prirodnogo gaza magistral’nym truboprovodom [Fire hazard analysis of the process of natural gas transportation by the main pipeline] // Nauchnyy zhurnal. Scientific Journal. 2019. No. 11 (45). P. 38–40. EDN: DDCZOZ. (In Russ.).
  9. Belov I. M. Osobennosti raboty teplovykh elektrostantsiy na optovom rynke elektroenergii i moshchnosti RF [Features of thermal power plants operation at the wholesale electricity and capacity market of the Russian Federation] // Ekonomicheskiye i sotsial’nyye aspekty razvitiya energetiki. Economic and Social Aspects of Energy Development. In 6 vols. Ivanovo, 2020. Vol. 6. P. 7. EDN: OTYKHE. (In Russ.).
  10. Svedeniya ob avariyakh za 2023 god [Information on accidents for 2023] // Rostekhnadzor. Rostekhnadzor. URL: http://priok.gosnadzor.ru/activity/control/energo/avar2023/ (accessed: 07.03.2024). (In Russ.).
  11. Uroki, izvlechennyye iz avariy [Lessons learnt from accidents] // Rostekhnadzor. Rostekhnadzor. URL: http://cntr.gosnadzor.ru/activity/control/Prom_bezop/npa-prom-bez/uroki-izvelechennye-iz-avariyy.php (accessed: 25.03.2024). (In Russ.).
  12. Goryachko D. G., Artyukh A. O., Shipul’ R. A., Burlyuk V. V. ASKUE promyshlennykh predpriyatiy — opyt vnedreniya [ASCME of industrial enterprises - implementation experience] // Elektronika info 2021. Elektronika info 2021. URL: https://agat.by/upload/statii_files/files/ASKUE%20promyshlennyhpredprijatij-opyt vnedrenija.pdf (accessed: 19.02.24). (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».