Снижение травматизма при внедрении автоматизированных систем управления производственных процессов на энергетических предприятиях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе изучен ряд мероприятий по предотвращению аварийных ситуаций на промышленных предприятиях. С этой целью изначально проведено исследование наиболее вероятных опасных и вредных производственных факторов и статистический анализ аварийных ситуаций в энергетической сфере промышленности за последние семь лет. Исследование показало, что автоматизированная система управления технологическим процессом является наиболее эффективным средством: обеспечивает получение оперативной информации о процессе, состоянии оборудования и средствах управления, существенно сокращает непроизводственные расходы и потери энергоресурсов. Предложено усиление автоматизированной системы управления технологическим процессом путем интеграции модулей оперативно-диспетчерского управления и сопровождения производственного процесса с целью снижения травматизма по причине человеческого фактора.

Об авторах

Роза Наилевна Пигилова

Казанский государственный энергетический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: rozapigilova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2516-1113
SPIN-код: 1029-9246

преподаватель кафедры «Инженерная экология и безопасность труда»

Россия, г. Казань

Фарида Мизхатовна Филиппова

Казанский государственный энергетический университет

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

кандидат химических наук, доцент кафедры «Инженерная экология и безопасность труда»

Россия, г. Казань

Юлия Аркадьевна Аверьянова

Казанский государственный энергетический университет

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

кандидат химических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Инженерная экология и безопасность труда»

Россия, г. Казань

Список литературы

  1. Семенова А. Г., Данилова Е. В. Инновационные технологии как эффективные инструменты снижения производственного травматизма // Инновации и инвестиции. 2019. № 8. С. 19–21. EDN: FHNLAR.
  2. Анализ причин аварий на энергоустановках, подконтрольных органам Ростехнадзора. 2023 год. URL: http://szap.gosnadzor.ru/activity/energonadzor/nesc_sluch (дата обращения: 07.03.2024).
  3. Малышева Т. В., Кудрявцева С. С. Организация производственного мониторинга жизненного цикла производства сополимера с использованием технологий LCA // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2022. Т. 24, № 4 (108). С. 59–67. doi: 10.37313/1990-5378-2022-24-4-59-67. EDN: MZSMQE.
  4. Пак А. В. Оценка влияния класса опасности опасных производственных объектов на величину индивидуального риска статистическими методами // Неделя науки СПбПУ: материалы науч. конф. с междунар. участием, Санкт-Петербург, 18–23 ноября 2019 года. В 3 ч. Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020. Ч. 3. С. 269–272. EDN: NSCSWM.
  5. Орлов В. А., Юрковская Г. И., Багаева А. П. Внедрение средств автоматизации технологических процессов предприятия // Components of Scientific and Technological Progress. 2023. № 8 (86). С. 90–94. EDN: PYZHBQ.
  6. Малышева Т. В., Шинкевич А. И. Разработка системы автоматизированного информационного управления процессом инжиниринга экологических производств // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 7. С. 36–41. doi: 10.17513/snt.38751. EDN: OUNOSQ.
  7. Травин Г. М., Травин М. М. Системы управления вспомогательным производством промышленных предприятий // Технологии и качество. 2018. № 3 (41). С. 31–35. EDN: YSWYPR.
  8. Яловец Н. Е., Цурпал А. Ю., Сахоненко Н. И. Анализ пожарной опасности процесса транспортировки природного газа магистральным трубопроводом // Научный журнал. 2019. № 11 (45). С. 38–40. EDN: DDCZOZ.
  9. Белов И. М. Особенности работы тепловых электростанций на оптовом рынке электроэнергии и мощности РФ // Экономические и социальные аспекты развития энергетики: материалы XV Междунар. науч.-техн. конф. студентов
  10. аспирантов и молодых ученых. В 6 т. Иваново, 07–10 апреля 2020 года. Иваново: Изд-во ИГЭУ им. В. И. Ленина, 2020. Т. 6. С. 7. EDN: OTYKHE.
  11. Сведения об авариях за 2023 год // Ростехнадзор. URL: http://priok.gosnadzor.ru/activity/control/energo/avar2023/ (дата обращения: 07.03.2024).
  12. Уроки, извлеченные из аварий // Ростехнадзор. URL: http://cntr.gosnadzor.ru/activity/control/Prom_bezop/npa-prom-bez/uroki-izvelechennye-iz-avariyy.php (дата обращения: 25.03.2024).
  13. Горячко Д. Г., Артюх А. О., Шипуль Р. А., Бурлюк В. В. АСКУЭ промышленных предприятий — опыт внедрения // Электроника инфо 2021. URL: https://agat.by/upload/statii_files/files/ASKUE% 20promyshlennyh%20predprijatij%20-%20opyt%20vnedrenija.pdf (дата обращения: 19.02.24)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».