Разработка математической модели прогнозирования производственного травматизма в горном деле

Горнодобывающая промышленность характеризуются воздействием специфических опасных и вредных факторов, что, в свою очередь, сопряжено с возникновением рисков производственного травматизма и профессиональной заболеваемости. С целью снижения рисков требуются современные методы учета, анализа и прогнозирования показателей травматизма, чему отвечают статистические методы обработки данных. Базой для исследования послужили свидетельства оценочного аудита пяти отечественных предприятий горнопромышленного комплекса. В ходе обработки статистики травматизма за период с 1975 по 2017 гг. регрессионным методом была получена математическая модель, позволяющая спрогнозировать количество несчастных случаев на производстве на следующий год, что в некоторой степени подтвердило гипотезу, выдвинутую в начале исследования. Как показала практика, горнопромышленные предприятия РФ ведут статистику травматизма в виде агрегированных данных, что делает невозможным прогноз вероятных причин возникновения несчастных случаев. В исследовании предложена форма для корректного сбора статистики травматизма на горных предприятиях для получения усовершенствованной модели прогнозирования не только количества несчастных случаев на следующий год, но и вероятных причин возникновения, что, в свою очередь, может послужить основой для определения мероприятий по охране труда на будущий год.

Шалимова А.В., Филин А.Э. Разработка математической модели прогнозирования производственного травматизма в горном деле // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 2—1. — С. 209–219. DOI: 10.25018/0236-1493-202121-0-209-219.

Шалимова Анастасия Валерьевна¹ — ассистент кафедры «Техносферная безопасность», e-mail: av.shalimova@misis.ru;
Филин Александр Эдуардович¹ — доктор технических наук, профессор кафедры «Техносферная безопасность». e-mail: aleks_filin@bk.ru;
¹ НИТУ «МИСиС».

1. Потоцкий Е.П., Фирсова В.М., Сахарова Е.А. Учет сочетанного действия комплекса вредных факторов и анализ влияния производственного фактора химической природы на уровень профессионального риска // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. — 2018. — Т. 61. — № 1. — С. 35—39. DOI: 10.17073/0368-07972018-1-35-39.

2. Михайлова В.Н., Баловцев С.В., Христофоров Н.Р. Оценка риска возникновения профессиональных заболеваний органов слуха у горнорабочих при нарушении статьи 27 Федерального закона 52 // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № 5. — С. 228—234. DOI: 10.25018/0236—1493—2018—5-0—228—234.

3. Filin A.E., Zinovieva O.M., Kolesnikova L.A., Merkulova A.M. Prospects of safety control in combination of mining and metallurgy industries // Eurasian Mining. 2018. No 1. Рp. 31—34. DOI: 10.17580/em.2018.01.07.

4. Виноградова О.В. Ошибки человека как фактор производственного риска в горнодобывающей промышленности // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 6—1. — С. 137—145. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-61-0-137-145.

5. Box G., Narasimhan S. (2010) Rethinking Statistics for Quality Control. — Quality Engineering, vol. 22, pp.60—72.

6. Roughton, J., Crutchfield, N., & Waite, M. (2019). Assessing Your Safety Management System. Safety Culture, 345—374. doi:10.1016/b978-0-12-814663-7.00014-5.

7. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / пер. с англ. Р.Г. Вачнадзе. — М.: Радио и связь. — 1993. — 278 с.

8. Laal F., Pouyakian M., Madvari R.F., Khoshakhlagh A.H., Halvani G.H., Investigating the Impact of Establishing Integrated Management Systems on Accidents and Safety Performance Indices: A case study, Safety and Health at Work (2018), doi: 10.1016/j. shaw.2018.04.001.

9. Технология анализа данных. Методы отбора переменных в регрессионные модели. [Электронный ресурс]. URL: https://basegroup.ru/community/articles/featureselection (дата обращения: 15.10.2020).

10. Баловцев С.В., Скопинцева О.В., Коликов К.С. Управление аэрологическими рисками при проектировании, эксплуатации, ликвидации и консервации угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 6. — С. 85—94. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-6-0-85-94.

11. Скопинцева О.В., Ганова С.Д., Бузин А.А., Федотова В.П. Мероприятия по борьбе с пылью при погрузке и транспортировании твердых полезных ископаемых // Горный журнал. — 2019. — № 12. — С. 76—79. DOI: 10.17580/gzh.2019.12.16.

12. Ганова С.Д., Скопинцева О.В., Исаев О.Н. К вопросу исследования состава углеводородных газов угольных пластов и пыли с целью возможного прогнозирования их потенциальной опасности // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. — 2019. — Т. 330. — № 6. — С. 109—115.

13. Q. Liu, X. Meng, X. Li, X. Luo Q. Liu, X. Meng, X. Li, X. Luo. Risk precontrol continuum and risk gradient control in underground coal mining. Process Safety and Environmental Protection. 2019. Vol. 129. Pp. 210—219. DOI: 10.1016/j.psep.2019.06.03.

14. Kulikova E. Yu. Defects of urban underground structure and their prediction. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018, 451(1), 012108. DOI: 10.1088/1757—899X/451/1/012108.

15. Kulikova E. Yu., Balovtsev S.V. Risk control system for the construction of urban underground structures. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, 962 042020. https://doi.org/10.1088/1757—899X/962/4/042020.