(40)

Пусть р=Р(?х). Очевидно, при р>0, х>? и дисперсия Dp_N статистической оценки р по методу непосредственного моделирования, т.е. подсчета частоты p*_N успехов в N независимых испытаниях, удовлетворяет оценке

Dp_N ~p/N. (41)

При оценке нижней границы для Р(?х) в (24) в результате подсчета частоты р*_N успехов в N независимых испытаниях и умножения результата на [1 - H₁(x₁)]ⁿ имеем

(42)

Таким образом, при относительно систематической погрешности, стремящейся к нулю, дисперсия статистической оценки Р(?х) по изложенному способу относится к дисперсии метода непосредственного моделирования, как [1-H₁(x₁)]ⁿ. Эта характеристика легко оценивается, если заметить, что

. (43)

Рассмотренный пример иллюстрирует то обстоятельство, что для получения подобных эффектов необходимо кропотливое предварительное исследование распределений, функционалы от которых вычисляются в той или иной задаче.

Рассмотренный в предыдущем пункте случай - частный случай следующей схемы, имеющий широкие приложения. Пусть (о₁₁…, о_1m1), …, (о_п1…, о_nm1) - характеристики соответственно 1, … n-ой элементарной операции, входящей в цепочку. Требуется оценить вероятность попадания N-мерной случайной величины о= (о₁, … о_N), где о_i - выписанные подряд компоненты всех векторов (о₁₁, …), …, (о_n1, …) (N=m₁ + m_n, о₁= о₁₁, …), в N-мерную область R. Обычно одна часть компонент о_i вектора о (ось y) определяет качественный успех операции: если о_i[a_i, b_i], то считается, что операция сорвана. Другая часть (точностные и временные параметры на оси х) определяет значения некоторого выходного параметра, так, что, изменяя границы отрезков [a_i, b_i], к которым принадлежат такие компоненты, можно оценить многомерное распределение.

Представляют интерес также обобщенные характеристики типа:

. (44)

Таким образом, область R надо рассматривать как многомерную область, состоящую из конечного числа областей, ограниченных линейными и квадратичными гиперповерхностями, попадание в которую приводит к отказу элемента системы (несчастный случай, поломка и другое) (рис. 10). Без ограничения общности можно считать, что все о_i независимы и одинаково распределены, что можно получить в результате преобразования координат. К тому же, все о_i можно считать равномерными или нормальными. Последние два случая имеют наибольшее практическое значение.

Рисунок 10. Вероятность попадания случайной величины в заданную область при распределении элементарных операций в биотехнической системе

В биотехнической системе «Ч-М-Ж-С» часто встречаются цепочки операций, для которых не только время начала одной из операции определяется моментом окончания предыдущей, но и сам характер протекания операции зависит от результатов выполнения предыдущих. Так, если задачей элементарной операции является выведение управляемого объекта, описываемого системой обыкновенных дифференциальных уравнений, в заданную область, то время решения этой задачи зависит от состояния объекта в начальный момент времени, что определяется предыдущими операциями. При наличии случайных ошибок качество выполнения данной операции зависит от погрешности исходных данных, по которым начинается операция. То же относится к передаче информации, где качество и время декодирования сообщения зависит от выполнения предыдущих операций - кодирования и передачи по каналу связи.

Характеристики качества выполнения каждой элементарной операции зависят не от всех операций, а лишь от предшествующей. В большинстве случаев такая схема применима к анализу цепочки операций непосредственно в системах, с принципиальной точки зрения она не является ограничительной, поскольку формально характеристики всех предыдущих элементарных операций можно считать характеристиками последней из них.

Сформулированное свойство можно выразить иначе, сказав, что конечная последовательность, i-м элементом которой является совокупность характеристик i-й элементарной операции в цепочке, образует цепь Маркова.

Обозначим через оo исходные условия начала 1-й элементарной операции, через о₁ - характеристику качества этой операции, через о_k - характеристику качества k-й элементарной операции (1 ?k? n), тогда о_n будет характеристикой качества всей цепочки. Таким образом, (о₀ о₁,…, о_n) - цепь Маркова.

Заметим, что о_i - элементы произвольных пространств с у-алгебрами измеримых множеств i. В практических случаях о_i - одномерные или многомерные случайные величины. Часть компонент о_i - качественные переменные, показывающие, выполнена ли i-я операция или же сорвана; остальная часть компонент - временные и точностные параметры.

Общепринятое в прикладных работах определение цепи Маркова следующее: последовательность {о_k} - цепь Маркова, если

. (45)

Строгое математическое определение в конечном счете сводится к (45) с замечанием, что это равенство может не выполняться на множестве нулевой вероятности.

Приведем конструктивное определение цепи Маркова, удобное для составления статистических моделей. Оно выражает цепь Маркова через более простую вероятностную схему - последовательность независимых случайных величин. Последовательность {о_k, k?0} случайных величин со значениями в измеримых пространствах Х_k называется цепью Маркова, если существует последовательность независимых элементов щ₀, щ₁,щ_2, …, щ_n, … вероятностного пространства (Щ, A, P) и последовательность функций f_o(y)X_o, yЩ, f_k (x, y) X_k, xX_k-1; yЩ, для которых

о₀ =f₀ (щ₀), о_k=f_k (о_k-1, щ_k), k?1. (46)

Данное определение эквивалентно (45). Цепь Маркова, заданная формулой (46), непосредственно реализуется на ЭВМ, если реализовать источник случайности, выдающий с некоторой периодичностью независимые элементы щ₀,щ₁… вероятностного пространства (Щ, А, Р) (обычно Щ=(0, 1), Р - равномерное распределение в этом интервале), и задать алгоритм вычисления функций f_o(y), f_k (x, y), k?1.

Цепь Маркова обычно задается пространствами Х_k значений случайных величин о_k (k?0) с у-алгебрами подмножеств этих пространств с начальным распределением {Р_о(А), A_o}, где P_o(A)=Р(о₀А), и вероятностной переходной функцией Р (к, х, А) = P(о_k+1 AР о=х), к?0. Покажем, каким образом конструктивно построить цепь Маркова, если заданы указанные характеристики.

Пусть Щ=(0, 1), Р (щ<х)=х, 0?x?l. Допустим вначале, что для любого k?0 X_k=(- , ) - класс борелевских множеств числовой прямой. Тогда {Р_о(А), A₀} однозначно определяется функцией распределения F₀(x)=P(о₀<x), {P (k, x, A), xX_k, A}_k+1 - условной функцией распределения F_k(x, y)=Р(о_k< yРо_k-1=x). По этим характеристикам мы и будем строить f ₀(y), f_k(x, y), k?1. Сделаем преобразование, показанное на рисунке 11: определим о₀ как корень уравнения

F₀(о₀)=щ_0. (47)

если такой корень существует.

Если для данного щ₀ не существует значения х, при котором f_o(x)= щ₀, определим о₀ как sup {x: Fo(x) < щ₀}=inf {x: Fo(x) > щ₀}. Другими словами, график функции F₀(x) дополняется в точках ее разрыва вертикальными отрезками так, чтобы получилась непрерывная кривая. Тогда о₀ - абсцисса точки пересечения графика F₀(x) с прямой {F₀= щ₀}.

Покажем, что случайная величина о₀ обладает функцией распределения F_o(x). Очевидно, событие о₀<х} эквивалентно событию {щ₀<F_o(x)} вследствие монотонности F₀(x) (на рис. 12 эта эквивалентность проиллюстрирована в двух случаях: когда в точке х функция F_o(x) непрерывна и когда она разрывна).

Следовательно,

Р (о0<х)=Р (щ0<F₀ х))=F₀(x). (48)

что и требовалось доказать.

Составим из случайных величин щ_ло матрицу. Тогда в результате реализации описанного алгоритма последовательно используется конечное число величин из нулевой строки, затем некоторое число из 1-й строки и т.д. (рис. 13). В вероятностном смысле это эквивалентно последовательному выбору равномерно распределенных случайных величин из одной последовательности. Так, в примере, показанном на рисунке 13, можно положить щ₀₁= щ₁, щ₀₂= щ₂, щ₀₃= щ₃, щ₀₄= щ₄, щ₁₁= щ₅, щ₁₂= щ₆ где {щ_n} - последовательность, вырабатываемая датчиком равномерно распределенных случайных величин (выходом датчика случайных величин является число конечной разрядности; поэтому, имея в виду равномерное распределение, предпочтительнее говорить «датчик случайных величин»).



Рисунок 11. Цепь Маркова для биотехнической системы

Рисунок 12. Цепь Маркова для биотехнической системы, когда в точке х функция F_o(x) непрерывна и когда она разрывна

Рисунок 13. Матрица случайных величин

В четвертой главе «Инженерно-технический аспект в охране труда работников животноводства. Инженерно-технические предложения по повышению безопасности работ в животноводстве». Попадание человека или любой части его тела в опасную зону во время действия опасного производственного фактора приводит к несчастному случаю (травмированию). Также в производственной среде есть такие зоны, в которых появление человека может привести к его травмированию, но может остаться и без последствий в зависимости от характера его действий и стечения обстоятельств. Например, захламленность проходов, скользкий пол, не огражденный узкий переход.

Таким образом, в производственной обстановке мы выделили три зоны, в которые может попасть человек: А - опасная зона, Б - локально опасная зона и В-безопасная зона (рис. 14). Вход человека в зону А и превращение зоны В в зону А определяется целой системой условий, обстоятельств и причин.

Были проведены исследования по определению времени нахождения работника в каждой из этих зон. Хронометраж времени проводился у работника, занятого обслуживанием 6 быков - производителей. В результате проведенных исследований установлено, что работник, занятый на работах, связанных непосредственно с обслуживанием быков - производителей 1/3 часть времени находится в опасной зоне и локально опасной зоне (рис. 15).

Формирование фактора травмирования и воздействие его на человека подготавливается целой системой других факторов. Системный подход позволяет внедрить весьма эффективный с точки зрения установления истинных причин и обстоятельств несчастного случая метод расследования на основе анализа сетевой модели травмирования. Этот метод позволяет с большой достоверностью установить путь проникновения травматизма в данное конкретное производство и наметить эффективные мероприятия по борьбе с травматизмом.



Рисунок 14. Производственные зоны работника, занятого обслуживанием быков - производителей: А - опасная зона, Б - локально опасная зона, В-безопасная зона

Рисунок 15. Нахождение работника в производственных зонах в течение рабочего дня

Анализируя события, предшествовавшие несчастному случаю, можно видеть, что часть из них по своему протеканию во времени и пространстве четко предопределена. Например, транспортирование и выдача корма животному, вывод на взятие семени происходит по заранее намеченному алгоритму, т.е. четко регламентированы. Назовем эти события детерминированными.

Вероятностные события носят случайный характер. К таким событиям можно отнести: подскальзывание на мокром полу, поломка палки - водила, появление травмирующих предметов, пренебрежение выполнением отдельных требований инструкции по охране труда, неожиданные действия животного.

Детерминирование, упорядочивание событий, сопутствующих производственному процессу, в значительной степени снижает опасность травматизма. Если принять за критерий безопасности вероятность благополучного (без несчастного случая) выполнения оператором (работником) программы в течение всей рабочей смены, то его можно выразить формулой:

(49)

где (Р_н.с.) i, j, k - вероятность возникновения несчастного случая на i этапе выполнения рабочей программы, связанном с использованием j - системы средств на k производственном участке. В свою очередь вероятность возникновения несчастного случая в данный момент времени зависит от возможности попадания человека под влиянием внешних условий в опасную зону на данном участке и от наличия и эффективности защитных средств

(Р_н.с)= Р_п - Р_защ. (50)

где Р_п - вероятность попадания человека или частей его тела в опасную зону;

Р_защ - вероятность безотказного срабатывания защитных средств.

Анализируя эту формулу можно видеть, несчастный случай будет исключен на данном производственном участке, если Рзащ Рп, т.е. в случае надежного срабатывания защитных средств при контакте человека с опасной зоной. Весомость вероятности несчастного случая (Рн.с.) i зависит от времени действия человека вблизи опасной зоны, т.е.

УУУ(Р_н.с)= Р_н.с·к₁+ Р_н.с·к₂ (51)

где к = t_оn / Т - коэффициент травмоопасных ситуаций;

- продолжительность нахождения человека в опасной и локально опасной зонах (А, Б);

Т - продолжительность рабочего цикла.

Совершенствуя технические средства защиты для каждого травмоопасного фактора можно локализовать источник опасности исключением возможности попадания в него человека или обеспечением прекращения его действия в случае проникновения человека в опасную зону.

С целью повышения безопасности, снижения трудоемкости и удобства работы работника при фиксации быка - производителя за носовое кольцо нами разработана палка - водила с карабином, оснащенным электромагнитом для его дистанционного пристегивания и отстегивания (рис. 16).

Рисунок 16. Палка - водила (общий вид и разрезы) для фиксации быка - производителя за носовое кольцо: 1-заглушка; 2 - предохранительная фиксирующая крышка; 3 - полая рукоятка; 4-карабин; 5-язычок карабина; 6 - диэлектрическая оплетка; 7-провода; 8-электромагнит; 9-пружина; 10-ось для крепления пружины; 11-электрическая батарея; 12-упор предохранительной крышки; 13-выключатель; 14-кнопка выключателя; 15-фиксатор крышки, 16-носовое кольцо быка-производителя

Использование электромагнита для застегивания и расстегивания карабина позволяет работнику провести фиксацию быка - производителя за носовое кольцо на расстоянии не менее 2/3 длины палки - водила, что позволяет предотвратить травмирование работника при проведении данной операции и предотвратить саморасфиксацию животного (рис. 17, 18).

Известные устройства для подгона животных при помощи электростека (электропогонялки), палки - погонялки, ременного бича, кнута, подручного инвентаря, хлопушек не обеспечивают безопасные условия работы при выгрузке животных из кузова транспортного средства. К недостаткам указанных устройств для подгона животных относятся необходимость нахождения работника в кузове автомобиля, в результате чего животное может нанести травму работнику, и неудобство использования.

Рисунок 17. Общий вид работы устройства

Рисунок 18. Фиксация быка - производителя за носовое кольцо палкой - водила с карабином, оснащенным электромагнитом для его дистанционного пристегивания и отстегивания

Повышение безопасности и удобства работы обслуживающего персонала при подгоне животных из кузова транспортного средства благодаря тому, что устройство снабжено полым изогнутым металлическим стеком, на конце которого имеется меняющаяся насадка с различными диаметрами выходного отверстия, другой конец стека соединен резиновым шлангом с источником сжатого воздуха и позволяет осуществлять подгон животных из кузова транспортного средства одновременно пневматическо - механическим воздействием и акустическим давлением струи воздуха, при этом работник находится на эстакаде или земле, т.е. не находится в кузове транспортного средства (рис. 19).

В качестве контроля в эксперименте были взяты транспортные средства, из которых скот выходил без воздействия пневматическо - механического и акустического воздействия. В эксперименте учитывалось время выгрузки скота при принудительном удалении их из транспортного средства с применением подручных средств электрического и механического действия - электропогонялок, палок - погонялок, ременного бича, кнута, веревок, цепей и т.п. в условиях опасного контакта с животными.

Экспериментальные исследования воздействия уровней звукового давления предлагаемого устройства показали, что максимально эффективный результат при погрузке-выгрузке животных получился при использовании насадки №4 с диаметром выходного отверстия 6 мм, с уровнем звукового давления в диапазоне 95 - 105 дБА, вне зависимости от того, заглушен или работает двигатель автомобиля. Измерение уровня шума, создаваемого устройством, проводили с помощью шумомера ВШВ 003М2.

При включении в работу устройства испуга животные не проявляли. Животные настораживались, с опаской осматривали стек и основная часть устремлялась к выходу из транспортного средства.

Скорость удаления животных из скотовоза под пневматическо-механическом и акустическом воздействии с использованием разработанного устройства в 3-6 раз выше в сравнении с другими способами с применением специальных и подручных средств в условиях повышенной травмоопасности.

В пятой главе «Использование организационного аспекта в охране труда работников животноводства» показано, что организация работы по охране труда, должна сводиться не только к обучению работников АПК, но и должна быть направлена на разработку организационно-технических мероприятий по улучшению и оздоровлению условий труда, предупреждению производственного травматизма и профессиональных заболеваний.

Стратегия подготовки работников по вопросам охраны труда заключается в установлении объема подготовки в зависимости от его категории. Для оптимизации этого процесса производится адаптация среды обучения к требуемому уровню подготовки.

В целях адаптации системы подготовки к индивидуальным особенностям работников нужно управлять следующими параметрами: объемом материала; длительностью подготовки; стратегией управления консультативной информацией.

С целью учета категорий персонала введен параметр , который определяет время достижения требуемого состояния , или время усвоения необходимого объема знаний при контроле .

Для этих целей используется математическая модель, представляющая персонал в виде двухрежимного объекта управления. Исследуемые процессы описываются в виде дифференциальных уравнений с неопределенными коэффициентами:

(52)

(53)

где и - коэффициенты, отражающие категорию персонала;

- начальный уровень знаний персонала;

U(t) - управляющее воздействие (обучающий материал, тексты);

- пороговый уровень сложности обучающего материала, который способен воспринимать персонал;

- минимальный уровень сложности тестирующего материала;

y(t) - имеющийся уровень подготовки.

Уровень подготовки персонала, управляющее воздействие, , , измеряются в байтах, а время подготовки и - в секундах.

Анализ модели (52,53) показывает, что она содержит неопределенные параметры и . Для оценки их значений в процессе управления введена динамическая идентификация в реальном масштабе времени в темпе с процессом управления.

В режиме проверки качества подготовки

, (54)

где, - динамическая оценка параметра (обратная ), определяемая из выражения

, (55)

, (56)

где,

Алгоритм работы системы имеет следующий вид: на основании (52) и (53) строится априорная траектория управления. Первоначальные значения коэффициентов и определяются на основе результатов контроля знаний, а также статистической обработки предыдущих результатов обучения; в ходе процесса подготовки определяется управляющее воздействие U(t) (объем учебного материала в зависимости от подготовленности персонала) по формуле (54);

После каждого этапа обучения проверяется выполнение условия . В случае его невыполнения производится динамическая оценка параметров и по (55) и рассчитывается новая траектория подготовки персонала.

В ходе проверки качества подготовки значение y(t) может определяться двумя способами:

- знания работников оцениваются по трех балльной системе и обучаемому выставляется оценка C (C = 2,4, 5). В этом случае

. (57)

- знания обучаемого оцениваются путем проведения тестирования, при этом

(58)

Таким образом, адаптация производится по двум параметрам - состоянию знаний обучаемого и скорости усвоения материала (варьируются следующие параметры: объем учебного материала и длительность его показа, а также время и степень контроля обучаемого).

Оценкой эффективности работы обучающей системы является критерий ожидаемого значения среднего балла , который вычисляется по формуле:

, (59)

где - количество проверяемых, получивших оценки, не знает, знает плохо, знает хорошо;

n - общее число контролируемых.

Сравнивая полученное значение с фиксированным значением (заданный критерий), можно судить об эффективности работы системы.

Преподаватель по охране труда должен научить обучаемых тому, что знает и умеет сам, что требуют инструкции, санитарные нормы, ГОСТы, ССБТ и другие нормативные правовые акты по охране труда. Для педагогического мастерства нужны не только высокие профессиональные знания, не только высокий уровень умений выполнять безопасные приемы работы, но и знания педагогики, психологии, методики обучения.

Предлагается ввести критерий содержательности преподавателя, который должен быть выражен в виде следующей множественной модели:

(60)

где Z - функция многих нерешенных специальных и педагогических знаний.

- класс показателей знаний преподавателя

где U - функция многих переменных специальных и педагогических умений.

- класс показателей умений преподавателя

где (Z_i:U_i) функция обобщения, определяет степень связи элементов Zi (ZiZ) и Ui (UiU) на множество элементов Z и U;

Sр(Pi) - функция выбора правильного решения Pi на множества возникающих решений при i ситуации S.

(показатели класса множеств)

где d_i - метод обучения,

l_i - цели обучения,

n_i - показатель условий среды, в которой ведется обучение,

g_i - показатель состояния обучаемого.

Использование данного критерия позволяет определить содержательность преподавателей на всех уровнях и при всех формах обучения по охране труда работников АПК.

Особенностью изучения вопросов охраны труда является то, что даже при относительно высоких знаниях всех обучаемых и плохих знаниях всего одного - двух обучаемых, плохие знания этих обучаемых могут привести к несчастным случаям, исходя из этого оценка знаний работников АПК должна проводиться по 3-х балльной системе (не знает (2), знает (4), знает хорошо (5)).

Установлено, что большинство из травмированных работников животноводства не обучалось требованиям охраны труда. При сопоставлении несчастных случаев среди механизаторов и животноводов (рис. 26) видно, что обучением животноводы охвачены меньше, чем механизаторы, однако качество обучения животноводов выше, чем у механизаторов, так как в первый месяц после обучения они имеют значительно меньший процент травм в сравнении с механизаторами.

Изучение вопроса влияния обучения и его качества на производственный травматизм показало, что распределение несчастных случаев и проведенных инструктажей по охране труда среди животноводов имеет коэффициент корреляции более 0,5, т.е. у работников животноводства почти во всех случаях увеличение интенсивности проведения инструктажей приводит к снижению несчастных случаев.

Проведенный анализ способствовал разработке рекомендаций по обучению охране труда в животноводческих хозяйствах всех форм собственности и позволяет утверждать о необходимости охвата обучением всех работников, включая и разнорабочих, а также учета опыта обучения по охране труда для работ с повышенной опасностью.

Проведение обучения специалистами УМЦ ФГНУ «ВНИИОТ» и ООО «Орловский центр охраны труда» с использованием разработанных рекомендаций по совершенствованию системы обучения охране труда позволило добиться снижения уровня травматизма со смертельным исходом на 18% в 11 районах Орловской области, в том числе в районах области, где проводилось обучение с использованием рекомендаций средний коэффициент смертности (К_ч.см) ниже на 0,22 по сравнению с областным показателем и укомплектованность организаций службой охраны труда на 3,6% выше.

За 2004-2007 гг. УМЦ ФГНУ «ВНИИОТ» и ООО «Орловский центр охраны труда» обучено в 11 районах Орловской области 5070 работников АПК, т.е. 1/3 всех обученных в целом по Орловской области.

В шестой главе «Этолого-физиологический аспект в охране труда работников животноводства» представлены результаты изучения структуры и функции отдельных поверхностно локализованных биологически активных центров (ПЛБАЦ), их взаимосвязь с центральной нервной и эндокринной системами, а для подтверждения выдвинутых положений разработаны способы диагностики поведенческих реакций (определения типов ВНД и состояния стресса) у КРС.

В результате проведенных исследований нами были изучены ПЛБАЦ КРС (площадь ПЛБАЦ находится в пределах 0,80,03 до 4,80,09Ч10^-6 см²), обнаружены взаимосвязи между уровнем биопотенциала и массой отделов центральной нервной системы и эндокринной системы. Данные функциональные системы находятся в сложных взаимодействиях и поверхностно локализованные биологически активные центры занимают определенное место в программе жизнеобеспечения организма и регуляции, жизненно важных для него функций. В результате проведенных исследований нами показано, что ПЛБАЦ представляют собой систему, по уровню активности которой можно судить о функциональном состоянии нервной и эндокринной систем организма крупного рогатого скота, что, в свою очередь, предопределило возможность разработки способов определения типов ВНД и состояния стресса у крупного рогатого скота.

В результате проведенных исследований нами был разработан способ, позволяющий проводить выбраковку травмоопасных животных со слабым типом ВНД, снизить затраты труда и повысить объективность заключений в количественно сравнимых величинах.

Разработанный способ основан на том, что наблюдения проводили путем измерения средних показателей биоэлектрического потенциала ПЛБАЦ №5, 7, 11, 41, 44 три раза в день, находили среднюю его величину и при значении 32,41,98 мкА диагностировали слабый тип ВНД (меланхолик), при 51,52,32 мкА - сильный уравновешенный подвижно - инертный тип ВНД (сангвиник, флегматик), при 78,32,45 мкА - сильный неуравновешенный тип ВНД (холерик). Биоэлектрический потенциал быков - производителей измеряли в ПЛБАЦ с помощью прибора ЭЛАП. Измерения биоэлектрического потенциала проводили в 5 ПЛБАЦ.

В ходе проведения экспериментальных исследований путем наблюдений устанавливали тип ВНД у быка, а затем у этого животного проводили измерение биоэлектрического потенциала прибором ЭЛАП в пяти ПЛБАЦ три раза в день и определялся средний уровень биопотенциала (табл. 1).

В проведенных опытах по определению типов ВНД мы не смогли четко определить границы между слабым и сильным типами ВНД по уровню биопотенциала.

Разработан способ диагностики стресса, который снижает риск травмирования работников агрессивными животными.

Биоэлектрический потенциал ПЛБАЦ быков - производителей измеряли с помощью прибора ЭЛАП в 5 ПЛБАЦ три раза в день. Первоначально два дня подряд измеряли уровень биопотенциала у быков в состоянии покоя, а затем искусственно создавали состояние стресса у животных. Стрессорами являлись: повышенный уровень шума, перевод животных в другое помещение, болевые ощущения (взятие крови, обрезание копыт и т.д.) и проводили измерение биопотенциала. При биопотенциале в ПЛБАЦ более 85,0 мкА диагностировали состояние стресса у животного.

Таблица 1. Биоэлектрический потенциал ПЛБАЦ быков - производителей с разными типами ВНД

Тип высшей нервной деятельности определенный путем наблюдений	Меланхолик	Сангвиник Флегматик	Холерик
Средний биопотенциал, мкА	32,41,98	51,52,32**	78,32,45**

Различия статистически достоверны по сравнению с контролем;

** - р 0,01

Наряду с измерением уровня биопотенциала измеряли частоту пульса и дыхания, а также брали пробы крови у животных.

Наличие состояния стресса у животных подтверждается учащением частоты пульса, дыхания и увеличением содержание в сыворотке крови стресс-гормонов (кортизол, кортикостерон, 11-дезоксикортикостерон) относительно быков-производителей, находящихся в состоянии покоя.

При использовании данных способов наличия высококвалифицированных специалистов не требуется.

В седьмой главе «Экономическая эффективность предлагаемой системы аспектов охраны труда» проведен расчет экономической эффективности предлагаемых инженерно-технических и организационных мероприятий, направленных на повышение безопасности труда работников животноводства, на основании Методики социально-экономической эффективности мероприятий в организациях агропромышленного комплекса России, разработанной в лаборатории «Социально - экономических проблем» ФГНУ «ВНИИОТ» на примере ФГУП «Орловское» по племенной работе Орловского района, Орловской области. Внедрение данных предложений позволило повысить безопасность при обслуживании КРС до 20%. Окупаемость единовременных материальных затрат при внедрении разработанных предложений составила 1,4 года.

Выводы и результаты исследований

В результате проведенных исследований были решены поставленные задачи по повышению безопасности работников животноводства, занятых обслуживанием крупного рогатого скота, за счет инженерно - технических и организационных мероприятий на основе комплексного подхода.

1. На основе усредненных данных за 2004-2008 гг. наиболее травмоопасной отраслью по критерию травматизма со смертельным и тяжелым исходом в агропромышленном производстве России является животноводство (24,5% от общего числа погибших и 19,2% от общего числа тяжело травмированных). Больше 50% работников (799), от общего числа погибших при производстве продукции животноводства, погибло при обслуживании молочного стада КРС, при обслуживании молодняка КРС - 6,8%, КРС на откорме - 4,8%. В результате травмирования животными погибло 165 работников (10,8%), в том числе от быков - производителей - 133 работника.

2. Наибольшее число несчастных случаев (усредненные данные за 2004-2008 гг.) со смертельным исходом происходит по причине неудовлетворительной организации труда (погибло 999 работников отрасли или 65,7% от общего числа погибших за пятилетний период). Характерными причинами являются: отсутствие контроля со стороны руководителей за соблюдением производственной дисциплины - 403 погибших (26,5%), отсутствие контроля со стороны руководителей за безопасным выполнением производственного процесса - 223 (14,7%), допуск к работе лиц, не имеющих соответствующей подготовки по безопасности труда - 118 (7,7%), нарушение требований к размещению и содержанию животных - 104 (6,8%), допуск к работе лиц, не имеющих соответствующей профессиональной подготовки - 38 (2,5%), нарушение требований к производственным помещениям и площадкам - 26 (1,7%), отсутствие средств индивидуальной защиты - 15 (1,0%).

3. Доля несчастных случаев с тяжелым исходом в животноводстве (усредненные данные за 2004-2008 гг.) составляет 53,2% от общего количества тяжело травмированных. Основным источником травм с тяжелым исходом явились животные - 210 (16,0%), в том числе: быки-производители - 106, коровы -51 и прочие группы КРС -18. Как и в случаях с летальным исходом, основной причиной травмирования с тяжелым исходом является неудовлетворительная организация трудового процесса, что привело к травмированию 869 работников (66,3% от общего числа тяжело травмированных за пятилетний период).

4. На основе агрегатного подхода уточнена статистическая модель биотехнической системы «Ч-М-Ж-С», позволяющая наилучшим образом согласовать и использовать возможности человека для управления технологическими процессами в животноводстве.

5. Обоснован математический способ учета зависимости характера протекания технологического процесса в системе «Ч-М-Ж-С» от составляющего элемента «Среда». Сформулированная схема зависимости от элемента «Среда» позволяет учитывать важные факторы в надежности и эффективности биотехнической системы «Ч-М-Ж-С»: интенсивность износа деталей машин и оборудования; скорость выполнения технологических операций в системе; точность обработки информации работником; характеристики, связанные с физиологическим статусом животного или человека.

6. Надежность биотехнической системы «Ч-М-Ж-С» зависит не только от усредненной интенсивности отказов, равной M|(0), но и от ее дисперсии, так как М²(0) = (M(0))²+D(0), данная зависимость имеет место при периодической интенсивности отказов в системе.

7. Обоснован показатель времени, т.к. в большинстве практических случаев вероятность успешного выполнения операции существенно увеличивается, если повышается допустимое время ее выполнения, в биотехнической системе «Ч-М-Ж-С» необходимо применять временное резервирование, т.е. запас времени к времени выполнения операции в нормальных условиях. При правильном расчете системы вероятность невыполнения операций в течение допустимого времени - малая величина; от точности ее расчета зависит точность оценки эффективности всей биотехнической системы.

8. Разработана схема, позволяющая определить общую зависимость вероятности срыва технологической операции в системе «Ч-М-Ж-С» на основе теории вероятностей и математической статистики из-за случайного процесса (величины).

9. Разработана схема, которая позволяет осуществлять непосредственное статистическое моделирование цепочек элементарных операций в биотехнической системе, которые описываются цепями Маркова. В разработанной статистической модели вместо функций F_k (x, у) можно использовать статистические модели элементарных операций, получая с их помощью реализации о_k по заданному о_{k -1}=х. В модель можно также включать натурные эксперименты с техническими устройствами и животными, вводя в них информацию, полученную на модели, имитирующей предыдущие операции данной цепочки, и, в свою очередь, используя результаты действия этих устройств в качестве исходных данных для моделирования дальнейших операций.

10. Установлено, что работник, занятый на работах, связанных с обслуживанием быков - производителей, 1/3 часть времени (32%) находится в опасных зонах. На основе проведенных исследований разработана методика для определения вероятности возникновения несчастного случая на основе продолжительности нахождения работника в этих зонах и продолжительности рабочего цикла.

11. Для повышения безопасности, снижения трудоемкости и удобства работы работника при фиксации быка - производителя за носовое кольцо разработано техническое устройство с карабином, оснащенным электромагнитом для его дистанционного пристегивания и отстегивания, позволяющее предотвратить травмирование работника при проведении данной операции за счет нахождения работника на расстоянии 170 см, т.е. на расстоянии 2/3 длины разработанной палки - водила.

12. Одной из травмоопасных технологических операций является погрузка-выгрузка животных из кузова транспортных средств. Для снижения риска травмирования работника на данной технологической операции разработан способ и техническое устройство, основанные на пневматическо-механическом воздействии, а также акустическом давлении, в диапазоне 110-95 дБ, струи воздуха на животное.

13. Установлено, что особенностью изучения вопросов безопасности труда является то, что даже при относительно высоких знаниях всех обучаемых и плохих знаниях всего одного - двух обучаемых, плохие знания этих обучаемых могут привести к несчастным случаям, исходя из этого оценка знаний работников животноводства должна проводиться по 3-х балльной системе.

14. Установлено, что основными видами нарушений требований охраны труда в АПК Орловской области являются: невыполнение правил по охране труда при эксплуатации технологического оборудования (25%); отсутствие обучения по охране труда (22%); эксплуатация оборудования, не отвечающего требованиям охраны труда (17%); нарушение технологий при ведении производственных процессов (10%); несоблюдение обязательных для работодателей правил и норм по охране труда (8%). Нарушения норм и правил по охране труда выявлены в организациях, где отсутствует специалист (или служба) по охране труда.

15. Проведение обучения специалистами УМЦ ФГНУ «ВНИИОТ» и ООО «Орловский центр охраны труда» с использованием разработанных рекомендаций позволило снизить уровень травматизма со смертельным исходом на 18% в 11 районах Орловской области. В районах Орловской области, где проводилось обучение с использованием Рекомендаций средний коэффициент смертности (К_ч.см) ниже на 0,22 по сравнению со средним показателем по области и укомплектованность организаций службой охраны труда на 3,6% выше.

16. Имеющиеся средства и методы профилактики травматизма работника при контакте его с животным, основанные на фиксации животных, лишь частично решают проблему снижения травматизма. Поэтому необходима разработка способов профилактики травматизма, основанных на данных физиологических показателей животных, позволяющих выявлять травмоопасных животных до их хозяйственного использования и не допускать их для формирования стада, а также прогнозировать травмоопасное поведение в конкретной ситуации.

17. Разработан способ определения типов высшей нервной деятельности (ВНД) у быков-производителей по биологической активности биологически активных центров (БАЦ) на поверхности кожи животного, позволяющий выбраковывать из стада травмоопасных животных до их хозяйственного использования со слабым (32,41,98 мкА) и сильным неуравновешенным (78,32,45 мкА) типами ВНД.

18. Быки - производители наиболее подвержены воздействию различных стрессоров при их содержании, в результате чего они становятся агрессивными и травмоопасными. Разработан способ диагностики состояния стресса у быков - производителей, заключающийся в биоэлектрических измерениях животного. Измеряя биоэлектрический потенциал поверхностно локализованных БАЦ, находят среднюю его величину и при значении 85,1 0,08 мкА диагностируют состояние стресса.

19. Экономическая эффективность от внедрения инженерно-технических и организационных мероприятий составила 21,85 тыс. рублей и срок окупаемости единовременных затрат в организации составит - 1,4 года (на примере ФГУП «Орловское» по племенной работе Орловского района Орловской области).

По теме диссертации опубликованы следующие основные работы

1. Баранов Ю.Н., Диагностирование поведения крупного рогатого скота [Текст] / Ю.Н. Баранов, А.Л. Кузнецов / Материалы XI Международной научно-практической конференции «Научно - технический прогресс в инженерной сфере АПК России - Проблемы развития машинных технологий и технических средств производства сельскохозяйственной продукции // Научные труды ВИМ. Т. 142, ч. 2. - М.: ВИМ, 2002.-С. 107-112;

2. Баранов Ю.Н., Снижение риска травмирования работников при обслуживании быков - производителей [Текст] / Ю.Н. Баранов / Сборник научных трудов ВНИИОТ / Орел, 2004.-С. 41-48;

3. Баранов Ю.Н., Снижение травматизма работников занятых обслуживанием быков - производителей [Текст] / Ю.Н. Баранов, А.В. Мамаев / Сборник материалов Международной выставки - Интернет - конференции «Энергообеспечение и безопасность»/ Орел: Изд-во Орел ГАУ, 2005.-С. 203-205;

4. Баранов Ю.Н., Определение типов высшей нервной деятельности у крупного рогатого скота, например у быков - производителей [Текст] / Ю.Н. Баранов, А.В. Мамаев, Б.М. Тюриков / Сборник материалов Международной выставки - Интернет - конференции «Энергообеспечение и безопасность»/ Орел: Изд-во Орел ГАУ, 2005.-С. 206-209;

5. Баранов Ю.Н., Воспроизводительные качества быков - производителей с разным биоэлектрическим потенциалом [Текст] / Ю.Н. Баранов, Мамаев А.В., Лещуков К.А. / Материалы Всероссийской научно - практической конференции «Актуальные проблемы технологии приготовления кормов и кормления сельскохозяйственных животных»/ВИЖ. - Дубровицы, 2006.-С. 266-268;

6. Баранов Ю.Н., Диагностика стресса у быков - производителей при внедрении новых технологий, как один из способов снижения травматизма в отрасли животноводства [Текст] / Ю.Н. Баранов / Сборник научных статей Международной научно - практической конференции «Актуальные проблемы повышения продуктивности и охраны здоровья животных» / Ставрополь, АГРУС, 2006.-С. 205-208;

7. Баранов Ю.Н., Этолого - физиологический аспект повышения безопасности работников животноводства [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков / Материалы XLVI Международной научно-технической конференции «Достижения науки - агропромышленному производству». Ч. 3. Челябинск: ЧГАУ, 2007.-С. 120-124;

8. Баранов Ю.Н., Повышение продуктивности быков - производителей с учетом создания безопасных условий труда обслуживающих их работников [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков / Сборник статей: II Международной научно - практической конференции «Аграрная наука - сельскому хозяйству», Барнаул: Изд-во АГАУ, 2007, кн. 2.-С. 7-9;

9. Баранов Ю.Н., Снижение травматизма работников путем диагностики стресса у быков - производителей при внедрении новых технологий [Электронный ресурс] / Ю.Н. Баранов / Материалы Всероссийской научно - исследовательской конференции «Наука в современных условиях: от идеи до внедрения», Димитровград: Изд-во Ульяновской ГСХА, 2007.-С. 276-280;

10. Баранов Ю.Н., Травматизм работников животноводства в АПК России [Текст] / А.Л. Кузнецов, Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков, И.В. Майорова / Материалы докладов Всероссийской научно - практической конференции «Безопасность России: состояние и перспективы» / Казань: Изд - во «Познание», 2007, С. 345-348;

11. Баранов Ю.Н., Использование показателей поверхностно локализованных биологически активных центров для повышения продуктивности быков - производителей с учетом создания безопасных условий труда для обслуживающих их работников [Текст] / Ю.Н. Баранов / Сборник научных трудов по материалам Международной научно - практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований - 2007» / Том 20. Биология, Сельское хозяйство. - Одесса: Черноморье, 2007.-С. 52-55;

12. Баранов Ю.Н., Использование показателей биологически активных центров для определения продуктивных качеств крупного рогатого скота и для снижения риска травмирования работников животноводства [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков / Сборник материалов Международной научно - практической конференции «Роль молодых ученых в реализации национального проекта «Развитие АПК»» / Ч. 2, Москва: Изд-во МГАУ, 2007.-С. 218-221;

13. Баранов Ю.Н., Риск при обслуживании крупного рогатого скота [Электронный ресурс] / Ю.Н. Баранов, А.В. Мамаев, В.П. Головин, М.В. Петрушина / Сборник материалов Международной Интернет - конференции «Безопасность жизнедеятельности в техносфере» / Белгород: Изд - во БГТУ, 2007;

14. Баранов Ю.Н., Снижение риска травмирования работников на мясоперерабатывающих предприятиях АПК занятых погрузкой - выгрузкой животных из транспортного средства [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков / Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы производства продукции животноводства», Саратовский ГАУ им. Н.И. Вавилова, 2007.-С. 85-90;

15. Баранов Ю.Н., Совершенствование системы обучения охране труда работников АПК [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков / Сборник научных трудов по материалам Международной научно - практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований - 2008» / Том 3. Технические науки. - Одесса: Черноморье, 2008.-С. 68-72;

16. Баранов Ю.Н., Специфика организации процесса обучения работников АПК [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков / Материалы Международной научно - исследовательской конференции «Современное развитие экономических и правовых отношений. Образование и образовательная деятельность», г. Димитровград, 20 марта 2008. Ульяновск: Ул ГТУ, 2008.-С. 259-262;

17. Баранов Ю.Н., Совершенствование технических средств защиты для работников АПК [Текст] / Ю.Н. Баранов / Материалы Международной научно - практической конференции «Образование, наука, практика: инновационный аспект» посвященной памяти профессора А.Ф. Блинохватова, 30-31 октября 2008 г./ Пенза: РИО ПГСХА, 2008.-С. 184-185;

18. Баранов Ю.Н., Повышение безопасности в биотехнической системе «Человек-Машина-Животное-Среда» за счет этолого-физиологического аспекта [Текст] / В.С. Шкрабак, Ю.Н. Баранов / Материалы Всероссийской научно - практической конференции «Концепция безопасности жизнедеятельности в агропромышленном комплексе». 26-28 мая 2009 г. / Орел: Издательство Орел ГАУ, 2009.-С. 40-48.

19. Баранов Ю.Н., Внедрение безопасных приемов при работе с быками - производителями [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков // Молочное и мясное скотоводство, №4, 2006.-С. 41-43;

20. Баранов Ю.Н., Пути снижения травматизма работников животноводства за счет внедрения безопасных приемов выполнения работ [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков // Международный сельскохозяйственный журнал, №5. - 2006, С. 58 - 59;

21. Баранов Ю.Н., Последствия травматизма на животноводческих фермах [Текст] / Ю.Н. Баранов, О.В. Тимохин, В.А. Малыхин // Молочное и мясное скотоводство, №6, 2006.-С. 14 - 16;

22. Баранов Ю.Н., Снижение травматизма работников животноводства [Текст] / Ю.Н. Баранов // Механизация и электрификация сельского хозяйства, №10, 2006.-С. 16;

23. Баранов Ю.Н., Снижение риска травмирования работников животноводства путем внедрения безопасных приемов выполнения работ при содержании быков - производителей [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков // Безопасность жизнедеятельности, №1, 2007.-С. 12 - 14;

24. Баранов Ю.Н., Пути снижения травматизма работников животноводства [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков, Кузнецов А.Л. // Вестник КрасГАУ, №2, 2007.-С. 248 - 252;

25. Баранов Ю.Н., Разработка безопасных приемов выполнения работ при содержании быков - производителей [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков // Зоотехния, №2, 2007.-С. 31 - 32;

26. Баранов Ю.Н., Создание технических средств защиты для работников животноводства [Текст] / Ю.Н. Баранов, С.И. Макаров // Вестник КрасГАУ, №5, 2007.-С. 207 - 210;

27. Баранов Ю.Н., Использование этологических основ для снижения травматизма работников животноводства [Текст] / Ю.Н. Баранов, С.И. Макаров, С.С. Шпанко // Международный сельскохозяйственный журнал, №5, 2007.-С. 63 - 64;

28. Баранов Ю.Н., Необоснованные препятствия [Текст] / Ю.Н. Баранов, Б.М. Тюриков // Охрана труда и социальное страхование, №8, 2007.-С. 19-23;

29. Баранов Ю.Н., Анализ безопасности обслуживания крупного рогатого скота по степени риска [Текст] / Ю.Н. Баранов, С.С. Шпанко, С.И. Макаров // Механизация и электрификация сельского хозяйства, №10, 2007.-С. 18-19;

30. Баранов Ю.Н., Без травм: «выдувание» животных из кузова [Текст] / Ю.Н. Баранов, С.С. Шпанко, С.И. Макаров // Сельский механизатор, №10, 2007.-С. 36;

31. Баранов Ю.Н., Классификация оборудования для животноводства по степени его травмоопасности и создание травмобезопасных устройств [Текст] / Ю.Н. Баранов // Вестник КрасГАУ, №2, 2009.-С. 171-175;

32. Баранов Ю.Н., Как помочь животноводам [Текст] / А.Л. Кузнецов, Ю.Н. Баранов, А.И. Пантюхин, С.В. Бухвостова // Охрана труда и социальное страхование, №3, 2009.-С. 17-21;

33. Баранов Ю.Н., Обоснование биотехнической системы в животноводстве с целью повышения безопасности работ [Текст] / Ю.Н. Баранов, А.П. Лапин, О.В. Тимохин // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ им. В.П. Горячкина, №2 (33), 2009.-С. 21-24;

34. Баранов Ю.Н., Методический подход по прогнозированию опасности и риска травмирования работников АПК [Текст] / А.И. Пантюхин, Ю.Н. Баранов, О.В. Тимохин // Вестник КрасГАУ, №8, 2009.-С. 148-151;

35. Баранов Ю.Н., Теоретические исследования состояния биотехнической системы «Человек-Машина-Животное-Среда» для повышения безопасности работ в животноводстве [Текст] /В.С. Шкрабак, А.П. Лапин, Ю.Н. Баранов, О.В. Тимохин // Вестник КрасГАУ, №9, 2009.-С. 177-181.

...