Методы и алгоритмы обработки графической информации в системе мониторинга технического состояния опасных производственных объектов промышленного предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Корниенко Владимир Дмитриевич

• Корниенко Владимир Дмитриевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Корниенко Владимир Дмитриевич

Введение

1 Теоретико-информационный анализ систем обработки информации о техническом состоянии опасных производственных объектов промышленного предприятия

1.1 Характеристика и роль экспертной информации в обеспечении промышленной безопасности опасных производственных объектов промышленного предприятия

1.2 Характеристика негативных последствий от аварий и инцидентов на опасных производственных объектах промышленного предприятия

1.3 Анализ структуры системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов промышленного предприятия

1.4 Анализ теоретических и практических разработок создания и использования системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов промышленного предприятия

1.4.1 Анализ теоретических разработок в области развития методов обработки информации для обеспечения промышленной безопасности опасных производственных объектов

1.4.2 Анализ практических разработок в области развития системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

1.5 Постановка задачи построения системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов43

1.5.1 Постановка задач системного анализа системы управления опасными производственными объектами

1.5.2 Постановка задач принятия решений о техническом состоянии в системе управления опасными производственными объектами

1.5.3 Постановка задач обработки информации в системе управления опасными производственными объектами

1.6 Выводы по разделу

2 Математическое обеспечение обработки графической информации в системе мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

2.1 Функциональная модель системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

2.1.1 Функциональная модель существующей системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

2.1.2 Функциональная модель системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

2.2 Методика экспериментального исследования опасных производственных объектов в условиях промышленного предприятия

2.2.1 Методика обследования технического состояния опасных производственных объектов с использованием средств компьютерного зрения

2.2.2 Результаты экспериментального обследования опасных производственных объектов и их классификация

2.3 Формализация задачи построения системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

2.3.1 Фасетная модель изображения опасного производственного объекта на основе векторного классификационного признака

2.3.2 Метод классификации изображений с использованием гистограмм яркости

2.3.3 Методика классификации изображений на основе векторного классификационного признака

2.4 Блочный метод принятия решения о траектории обработки графической информации в системе автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

2.5 Выводы по разделу

3 Алгоритмическое обеспечение системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

3.1 Структурно-функциональная организация системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

3.2 Алгоритмы функционирования системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

3.2.1 Схемы работы системы автоматизированного мониторинга

3.2.2 Алгоритмы работы модулей системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

3.3 Алгоритмы реализации математического обеспечения системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

3.3.1 Алгоритм определения глобальных максимумов на изображении опасного производственного объекта

3.3.2 Алгоритмы построения модуля для формирования векторного классификационного признака изображения

3.3.3 Алгоритм блочного метода принятия решения о траектории обработки изображения

3.4 Выводы по разделу

4 Результаты экспериментальной проверки методов и алгоритмов обработки графической информации в системе автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

4.1 Результаты опытной эксплуатации системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

4.1.1 Результаты опытной эксплуатации системы автоматизированного мониторинга на примере обнаружения и оценки разрушения

межпанельных швов на фасадах здания производства гнутых профилей листопрокатного цеха

4.1.2 Результаты опытной эксплуатации системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов на примере обнаружения и оценки разрушения лакокрасочного покрытия

4.1.3 Результаты опытной эксплуатации системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов на примере обнаружения и оценки площади, покрытой ржавчиной

4.1.4 Результаты опытной эксплуатации системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов на примере обнаружения и построения профиля обледенения на крыше

4.2 Трансформация обязанностей персонала (экспертов) в условиях функционирования системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

4.3 Оценка экономической эффективности разработки и внедрения системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов

4.4 Перспективные направления развития диссертационного исследования

4.5 Выводы по разделу

Заключение

Список использованной литературы

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Приложение Д

Приложение Е

Приложение Ж

Приложение И

Приложение К

Приложение Л

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы обработки графической информации в системе мониторинга технического состояния опасных производственных объектов промышленного предприятия»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Промышленные предприятия обеспечивают около 30% валового внутреннего продукта в структуре экономики Российской Федерации. В их составе эксплуатируются опасные производственные объекты (ОПО), что обязывает предприятия к исполнению установленных законодательных требований в области промышленной безопасности, обеспечивая мониторинг технического состояния зданий и сооружений. Применяемые в рамках традиционной системы мониторинга визуально-измерительный и органолептический методы контроля обладают существенными недостатками - ограниченностью, высокой трудоёмкостью, влиянием человеческого фактора, высокими требованиями к квалификации персонала.

Для устранения этих недостатков с 2023 г. законодательно разрешено применение систем автоматизированного мониторинга технического состояния ОПО, при этом недостаточно проработан вопрос структуры прикладной цифровой платформы, включая разработку математического и алгоритмического обеспечения обработки графической информации в системе мониторинга технического состояния ОПО промышленного предприятия.

Одним из способов получения графической информации о техническом состоянии ОПО является съёмка с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Стратегия развития беспилотной авиации РФ на период до 2030 г. и на перспективу до 2035 г. предопределяет применение БПЛА для решения задач промышленной безопасности. Это приводит к трансформации трудовых функций экспертов, совершенствованию структуры прикладных цифровых платформ и введение элементов искусственного интеллекта.

Степень разработанности темы исследования. Вопросы обработки графической информации нашли отражение в работах Р. Гонсалеса, Р. Вудса, У. Прэтта, V. Varma и A. Zisserman, Л. Шапиро, В.Н. Вапника, О.С. Логуновой, М.Ю. Нарке-вича и др. Методы и алгоритмы классификации изображений, распознавания объектов с регулярной структурой посвящены работы O. Chapelle, G. Foddy, A. Bar-Hen, Ю.В. Визильтера, А. Афанасьева, В. Чинаева, Н.Н. Кузьмицкого и др.

Исследованиям в области применения методов искусственных нейронных сетей, обработки изображений для принятия решений в технической и социальной сферах рассмотрены в трудах У. Мак-Каллока, У. Питтса, Л. Заде, Р. Гонсалеса, Р. Вудса, Л. Шапиро, Ю.В. Никитенко, А.В. Малышева, Ю.Ю. Липко, Б.Е. Лужанского, Е.Л. Макаровой, И.М. Черненького, О.В. Калмакова, О.С. Логуновой и др.

Однако до настоящего времени представленные исследования охватывают либо широкий круг фундаментальных и теоретических вопросов обработки и классификации изображений и носят, как правило, универсальный характер, либо не ориентированы на специфику анализа изображений ОПО на предмет оценки их технического состояния по конкретному набору критериев в условиях действующего производства.

Таким образом, сложилось противоречие, которое заключается в том, что, с одной стороны, существует объективная необходимость в повышении эффективности процессов принятия решений о техническом состоянии ОПО, а с другой стороны, существующие методы и инструментальные средства поддержки принятия решений в системе мониторинга технического состояния ОПО позволяют, но не адаптированы к производственным задачам, направленным на реализацию заданного курса развития системы промышленной безопасности.

Таким образом, требует решения актуальная отраслевая научно-техническая задача, связанная с созданием научно обоснованного инструментария системы мониторинга технического состоянии ОПО, включающая подсистему принятия решений с использованием элементов искусственного интеллекта.

Целью диссертационного исследования является повышение достоверности экспертной информации за счёт сокращения непрофильных функций эксперта в новых условиях функционирования системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов промышленного предприятия.

Для достижения цели поставлены задачи:

1. Выполнить теоретико-множественный анализ системы мониторинга технического состояния ОПО промышленного предприятия в традиционных и новых условиях функционирования.

2. Разработать математическое и алгоритмическое обеспечение обработки графической информации в системе мониторинга технического состояния ОПО промышленного предприятия.

3. Синтезировать структурно-функциональную организацию системы мониторинга технического состояния ОПО на основе применения технологии искусственного интеллекта и ее алгоритмическое обеспечение.

4. Выполнить экспериментальную проверку работоспособности методов и алгоритмов обработки графической информации в системе мониторинга технического состояния ОПО промышленного предприятия.

Объектом исследования является система мониторинга технического состояния опасных производственных объектов промышленного предприятия.

Предмет исследования - методы и алгоритмы обработки графической информации при функционировании системы мониторинга технического состояния опасных производственных объектов промышленного предприятия в новых условиях.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использовались: комплекс методов научного исследования, включая анализ и синтез; методология IDEF для анализа процесса мониторинга технического состояния ОПО в традиционных и новых условиях; методы статистической обработки экспертной информации с использованием гистограмм яркости изображений ОПО; эмпирический метод исследования на реальных объектах промышленного предприятия; методы визуализации результатов экспериментального исследования.

Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту:

1. Фасетная модель изображения ОПО, отличающаяся набором независимых структурированных фасетов, определяемых по результатам теоретико-множественного анализа, заполнение которых входит в основные функции эксперта, и позволяющая осуществить переход от вербального описания изображения ОПО к информационной модели в виде векторного классификационного признака.

2. Методы:

- классификации изображений с использованием гистограмм яркости, отличающийся от ранее известных наличием последовательных этапов, выполняющих поиск локальных минимумов и максимумов, а также глобальных максимумов гистограммы, и позволяющий установить количество объектов на изображении ОПО, имеющих значение для его дальнейшей обработки;

- принятия решения о траектории обработки графической информации, отличающийся от ранее известных применением древовидных блоков для оценки координат векторного классификационного признака на основе упорядоченных фасетов, и позволяющий выполнить автоматизированную предварительную обработку изображений ОПО, не являющуюся профильной функцией эксперта, в соответствии с набором поставленных задач и требуемым уровнем достоверности для принятия решения о техническом состоянии ОПО.

3. Система алгоритмов для:

- определения глобальных максимумов на изображении ОПО, отличающийся определением количества глобальных максимумов на гистограмме исходного изображения, и позволяющий установить число пиков яркости на гистограмме;

- принятия решения о траектории обработки изображения ОПО, отличающийся последовательным использованием четырех блоков: фрагментации изображения для автоматизированной обработки, решения по принятию полученного фрагмента в обработку, улучшения изображения, сегментации изображения и расчета показателей, и позволяющий осуществить на практике работу блочного метода принятия о траектории обработки графической информации по получению достоверной информации о техническом состоянии ОПО.

Практическая значимость работы состоит в следующем:

1. Разработана структурно-функциональная организация системы мониторинга технического состояния ОПО, дополненная блоками: принятия решений о выборе траектории обработки графической информации, поступившей после исследования ОПО; получения и обработки экспертной информации; формирования

решения о выборе мероприятий для поддержания выбранного объекта в работоспособном техническом состоянии.

2. Разработана методика классификации новых изображений, поступающих в систему, отличающаяся наличием последовательных этапов: определение профиля векторного классификационного признака, матрицы ретроспективных экспертных оценок, свертки векторного классификационного признака и классификацией нового изображения на основе ретроспективной экспертной информации для выбора траектории обработки.

3. Созданы прикладные программные продукты, обеспечивающие функционирование системы мониторинга технического состояния ОПО промышленного предприятия.

4. Выполнена экспериментальная проверка работоспособности разработанных методов и алгоритмов обработки графической информации в системе мониторинга технического состояния ОПО на действующем промышленном предприятии, которая показала:

- рост оперативности принятия решений о техническом состояния ОПО в среднем на 30% в сравнении с традиционными методиками мониторинга;

- повышение точности в оценке размеров дефектов и повреждений в среднем на 12% в сравнении с традиционными методиками мониторинга.

Соответствие паспорту специальности. Проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует паспорту научной специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика», а именно: п. 2 «Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»; п. 5 «Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»; п. 13 «Методы получения, анализа и обработки экспертной информации, в том числе на основе статистических показателей».

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты получены соискателем лично. В опубликованных работах предложены: в [127, 149]

проведена классификация наиболее распространённых дефектов и повреждений ОПО, выявляемых на стадии визуального контроля; в [77-80] определены критерии оценки повреждений на изображениях ОПО и задачи их обработки; в [104, 105, 118] выполнен анализ существующих теоретических и практических разработок в системы мониторинга технического состояния ОПО; в [101] выполнен критический анализ существующей структуры управления ОПО; в [74, 100, 103, 106, 107, 109, 133, 150] выполнен сбор и анализ изображений ОПО на предмет выявления их отличительных признаков для классификации и выбора траектории их обработки; в [73, 81-84, 102, 108, 111, 134, 136] осуществлен сбор исходных данных, постановка задачи и тестирование работы программы; в [119, 124] разработаны соответственно схема и метод классификации изображений ОПО на основе свойств гистограмм яркости; в [112, 114] разработан метод принятия решения о траектории обработки графической информации о техническом состоянии ОПО; в [113] разработана методика классификации изображений ОПО на основе ретроспективной экспертной информации; в [115] разработано алгоритмическое обеспечение предлагаемой системы по поиску типовых объектов на изображениях ОПО.

Степень достоверности. Обоснованность полученных результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата, математическим моделированием, точностью и конкретикой текста и графического материала, отсутствием разногласий с ранее полученными результатами отечественных и зарубежных учёных. Достоверность результатов подтверждается применением многократно используемых методов научного исследования, а также широким обсуждением результатов диссертации на российских и международных конференциях, семинарах.

Апробация результатов работы. Основные полученные результаты материалов диссертации представлены и апробированы на конференциях: Всероссийская научно-практическая конференция «Программное обеспечение для цифровизации предприятий и организаций» (Магнитогорск, 2021 г.), Национальная научная школа-конференция «Современные достижения университетских научных школ» (Магнитогорск, 2021 г.), Всероссийская студенческая научная конференция

«Регион искусственного интеллекта» (Череповец, 2022 г.), Международная конференция «X International Scientific Siberian Transport Forum - TRANSSIBERIA 2022» (Новосибирск, 2022 г.), Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы современной науки, техники и образования» (Магнитогорск, 2023 г.), Международная конференция «Computer Science On-line Conference «Networks and Systems in Cybernetics» (Чехия, 2023 г.), Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием) «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (Екатеринбург, 2023 г.), 21 -я Всероссийская конференция (с международным участием) «Математические методы распознавания образов» (Москва, 2023 г.), Национальная (с международным участием) научно-практическая конференция «Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и применения» (Казань, 2024 г.), Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием) «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (Екатеринбург, 2024 г.), II Всероссийская научно-практическая конференция «Программное обеспечение для цифровизации предприятий и организаций» (Магнитогорск, 2024 г.), Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы современной науки, техники и образования» (Магнитогорск, 2024 г.); Международная научно -техническая конференция «Актуальные проблемы современной науки, техники и образования» (Магнитогорск, 2025 г.).

Внедрение результатов диссертационного исследования. Результаты диссертационного исследования внедрены в деятельность научно-исследовательского института промышленной безопасности НИИ «Промбезопасность» ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова», использованы при выполнении научно-исследовательской и опытно-конструкторской работы «Разработка и применение методик контроля территорий, зданий и сооружений ПАО «ММК» с использованием беспилотных воздушных судов (БВС)» по договору № 247715 от 05.07.2021 г. между ПАО «ММК» и ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова», используются в учебном процессе ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» при выполнении научно-исследовательских и выпускных

квалификационных работ обучающимися по направлениям: 08.03.01, 08.04.01, 08.05.01 - Строительство (уровень бакалавриата, магистратуры и специалитета), 09.03.01, 09.04.01 - Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата, магистратуры и подготовки кадров высшей квалификации), 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (уровень подготовки кадров высшей квалификации).

При опытном внедрении результатов научного исследования в производственную деятельность промышленного предприятия металлургической отрасли России экономический эффект составил 3,6 млн руб. (в ценах 2025 г.).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 34 публикациях, из них 7 статей в журналах из Перечня рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, 2 статьи проиндексированы в наукометрической базе Scopus, в других изданиях - 15 работ. Получено 10 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, заключения, списка использованной литературы из 158 наименований, десяти приложений на 45 страницах. Диссертация изложена на 229 страницах, включает 87 рисунков, 29 таблиц.

1 ТЕОРЕТИКО-ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ О ТЕХНИЧЕСКОМ СОСТОЯНИИ ОПАСНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННОГО

ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1 Характеристика и роль экспертной информации в обеспечении промышленной безопасности опасных производственных объектов

промышленного предприятия

Опасные производственные объекты (ОПО) промышленного предприятия -это объединённые в технологические блоки здания и сооружения, технические устройства и инженерные коммуникации, представляющие в случае аварии опасность для работников, населения и окружающей среды.

Процесс обеспечения промышленной безопасности на ОПО заключается в постоянном поддержании нормативных режимов эксплуатации зданий и сооружений, технических устройств и инженерных коммуникаций. Так, действующим законодательством в области промышленной безопасности [2] установлены требования, выполнение которых позволит создать безопасную производственную среду на промышленном предприятии. Контроль за соблюдением требований промышленной безопасности на ОПО возложен на Федеральную службу по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор), которая в том числе курирует процесс экспертизы промышленной безопасности (ЭПБ), направленный на установление соответствия ОПО обязательным требованиям [13].

В рамках ЭПБ в том числе проводятся обследования технического состояния зданий и сооружений, диагностирования технических устройств и инженерных коммуникаций. В дальнейшем в настоящей работе объект исследования сводится к зданиям и сооружениям на ОПО, технические устройства и инженерные коммуникации в качестве объекта исследования не рассматриваются.

В ходе обследования технического состояния зданий и сооружений (ЗиС) на ОПО формируется экспертная информация - результат работы с исходными данными специалистов и экспертов, основанный на их профессиональном опыте и

знаниях. По сути, экспертная информация есть набор знаний об объекте исследования, сформированный специалистами и экспертами.

Для понимания роли экспертной информации в обеспечении промышленной безопасности на ОПО прежде требуется оценить важность самой ЭПБ и уровень её влияния на безаварийность производства. Так, согласно [20, 39]:

- с 2013 г. и по май 2025 г. в России проведено 4 209 373 ЭПБ (без учёта ЭПБ документации), 1 039 359 из которых приходится на ЭПБ ЗиС;

- в среднем ежегодно проводится свыше 300 тыс. ЭПБ всего по ЗиС и ТУ и свыше 80 тыс. ЭПБ только по ЗиС;

- количество экспертных организаций, имеющих лицензию на проведение ЭПБ, по состоянию на 24.05.2025 г. составляет 1974 организации;

- до 30% аварий и инцидентов на ОПО связано с ненадлежащей оценкой технического состояния, при этом значительная доля из них - это объекты, не прошедшие своевременную ЭПБ или проигнорировавшие её выводы.

Таким образом, приведённые выше факты позволяют сделать вывод о высоком уровне использования Ростехнадзором такого инструмента влияния на промышленную безопасность ОПО, как ЭПБ. Ростехнадзор использует ЭПБ для формирования растущей базы данных о техническом состоянии ОПО промышленных предприятий России и активно применяет результаты экспертиз в своей надзорной деятельности по соблюдению требований промышленной безопасности.

Экспертная информация в процедуре ЭПБ играет ключевую роль, так как существует прямая зависимость между экспертной информацией об объекте и выводами экспертизы. По факту выводы экспертизы также являются частью экспертной информации.

Одной из ключевых задач ЭПБ является способность прогнозирования в течение разрешённого срока различных сценариев эксплуатации ОПО, в том числе наиболее неблагоприятного с точки зрения последствий возможных аварий. Следовательно, увеличение частоты ЭПБ позволит повысить точность экспертной информации.

Источниками экспертной информации при обследовании технического состояния ЗиС на ОПО являются:

- фото- и видеоматериалы объекта обследования;

- обмерные схемы и чертежи объекта обследования;

- данные инструментального (приборного) контроля (при необходимости);

- техническая документация объекта обследования, включая результаты предыдущих обследований;

- профессиональные компетенции и личный опыт;

- специализированные источники информации (литература, технические совещания, форумы и конференции специалистов и т.д.).

От качества представленных источников напрямую зависит объективность экспертной информации. На текущем этапе развития науки и техники ключевым источником формирования экспертной информации остаётся человек-специалист, осуществляющий визуальный осмотр, настройку работы и анализ данных средств измерений. Следовательно, точность и полнота экспертной информации во многом определяются уровнем квалификации, внимательностью, опытом и даже текущим психоэмоциональным состоянием конкретного исполнителя.

Субъективность оценки становится наиболее выраженной в условиях отсутствия полной или достоверной технической документации, а также при осмотре труднодоступных участков или в случае недостаточной детализации данных инструментального контроля. В результате экспертная информация об объекте обследования может не в полной мере отражать реальное техническое состояние объекта, что создаёт предпосылки для занижения рисков, либо, напротив, приводит к неоправданным затратам на внеплановые ремонты или ограничение эксплуатации.

Указанные особенности свидетельствуют о высокой степени вариативности и неоднородности экспертной информации, в том числе на этапе подготовки исходных данных. Это, в свою очередь, снижает воспроизводимость результатов ЭПБ и усложняет формирование объективной базы знаний о техническом состоянии ЗиС на ОПО в масштабах отдельной отрасли и промышленности в целом.

В этой связи особую актуальность приобретает развитие и внедрение методов автоматизированного мониторинга технического состояния, позволяющих получать исходные данные высокой точности и регулярно, с минимальной зависимостью от человеческого фактора. Такие системы способны не только сократить

влияние субъективных оценок, но и обеспечивают непрерывный контроль, что открывает возможность оперативного реагирования на нарастающие дефекты конструкций и продления безопасного срока эксплуатации ЗиС на ОПО.

Таким образом, автоматизация процессов сбора, анализа и обработки графической информации о техническом состоянии ОПО является логичным направлением развития системы обеспечения промышленной безопасности, непосредственно влияющим на повышение достоверности экспертной информации и снижение рисков аварий.

Тематика исследования соответствует технологическому курсу развития государства согласно [11, 12].

Основные термины, использованные в диссертационной работе, и их определения приведены в тезаурусе (Приложение А).

1.2 Характеристика негативных последствий от аварий и инцидентов на

опасных производственных объектах промышленного предприятия

По данным годового отчёта о деятельности Ростехнадзора на 01.01.2025 г. в государственном реестре ОПО РФ содержатся сведения о 218 543 ОПО. Рост количества ОПО с 2016 г. составил 218 543-169 802 = 48 741 ОПО [20]. При этом одно предприятие эксплуатирует, как правило, несколько ОПО.

Эксплуатация ОПО сопряжена с риском нанесения вреда обществу и окружающей среде вследствие отклонения от установленного режима работы его элементов (ЗиС, технических устройств), которые при развитии способны привести к авариям.

Аварией на ОПО считаются следующие события [1]:

- разрушение ЗиС на ОПО, в том числе их частей;

- неконтролируемые взрыв и (или) выброс опасных веществ.

Причинами аварий на ОПО являются:

- нарушение установленного режима эксплуатации (перегруз строительных конструкций, технологического оборудования и (или) систем);

- накопление дефектов и повреждений в материалах элементов, в том числе вследствие несвоевременного проведения обследований технического состояния и

(или) длительного игнорирования их результатов;

- последствия воздействия внешнего фактора (пожар, взрыв, землетрясение, наводнение, ураган и т. п.).

Согласно [20] до 30% всех аварий и инцидентов на ОПО связано с ненадлежащей оценкой технического состояния, при этом значительная доля из них - это объекты, не прошедшие своевременную экспертизу и (или) проигнорировавшие её выводы.

На рисунке 1. 1 представлена динамика и структура распределения аварий на

ОПО РФ, зафиксированных с 2010 по 2024 гг. включительно [20].

70 60 50 40 30 20 10 0

1 1 ■ , 1 .1 1 1, 1,1 1, •_ ■

1 „л II. .и 1 . 1.. |[ 1... 1 .и 1 1,11 1.1, ] .1 .1 Ыи 11. „ Li.ii <||ы

а

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 ■ 1 я2 иЗ я 4 я 5 >6 ■ 7 ■ $ я9 я 10 и11

б

Рисунок 1.1 - Динамика и структура распределения аварий на ОПО РФ, зафиксированных с 2010 по 2024 гг. включительно: а - по количеству; б - в процентном

соотношении по отраслям производства

На рисунке 1. 1 введены обозначения: 1 - ОПО горнодобывающей промышленности; 2 - ОПО нефтегазодобычи и магистрального трубопроводного транспорта; 3 - ОПО химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей

промышленности; 4 - ОПО металлургической и коксохимической промышленности; 5 - ОПО сетей газораспределения и газопотребления; 6 - взрывоопасные и химически опасные производства и объекты, объекты спецхимии; 7 - ОПО производства, хранения и применения взрывчатых материалов промышленного назначения; 8 - ОПО транспортирования опасных веществ; 9 - взрывоопасные объекты хранения и переработки растительного сырья; 10 - ОПО тепло- и электроэнергетики, другие опасные производственные объекты, на которых используется оборудование, работающее под давлением; 11 - ОПО, на которых используются стационарно установленные грузоподъемные механизмы и подъемные сооружения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Корниенко Владимир Дмитриевич, 2025 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Российская Федерация. Федеральный закон от 10 января 2002 №2 7-ФЗ. (последняя редакция) «Об охране окружающей среды». - Текст : электронный // Кон-сультантПлюс : [сайт]. - URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34823/ (дата обращения: 07.02.2022).

2. Российская Федерация. Федеральный закон от 21 июля 1997 № 116-ФЗ (ред. От 11.06.2021) «О промышленной безопасности опасных производственных объектов». - Текст : электронный // КонсультантПлюс : [сайт]. - URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_15234/6e24082b0e98e57a0d005f 9c20016b1393e16380/ (дата обращения: 07.02.2022).

3. Российская Федерация. Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». - Текст : электронный // КонсультантПлюс : [сайт]. - URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61798/.

4. Российская Федерация. Федеральный закон «О техническом регулировании» от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ (последняя редакция). - Текст : электронный // КонсультантПлюс : [сайт]. - URL: http://www.consultant.ru-/document/cons_doc_LAW_40241/ (дата обращения: 07.02.2022).

5. Градостроительный кодекс Российской Федерации: федеральный закон от 29.12.2004 № 190-ФЗ (ред. от 2024 г.) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_51040/ (дата обращения: 27.04.2025).

6. Российская Федерация. Федеральный закон «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений» от 30.12.2009 № 384-ФЗ (последняя редакция). -Текст : электронный // КонсультантПлюс : [сайт]. - URL: http://www.-consultant.ru/document/cons_doc_LAW_95720/ (дата обращения: 07.02.2022).

7. Трудовой кодекс Российской Федерации от 30.12.2001 № 197-ФЗ (ред. от 19.12.2022) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.03.2023) 30 декабря 2001 года № 197 -ФЗ Принят Государственной Думой 21 декабря 2001 года Одобрен Советом

Федерации 26 декабря 2001 года.

8. Указ Президента Российской Федерации от 6 мая 2018 г. № 198 «Об основах государственной политики Российской Федерации в области промышленной безопасности на период до 2025 года и дальнейшую перспективу» // Собрание законодательства РФ. - 2018. - № 19. - Ст. 2766.

9. Постановление Правительства Российской Федерации от 17.08.2020 № 1243 «Об утверждении требований к документационному обеспечению систем управления промышленной безопасностью» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_359309/ (дата обращения: 27.04.2025).

10. Постановление Правительства РФ от 18.12.2020 года № 2168 «Об организации и осуществлении производственного контроля за соблюдением требований промышленной безопасности». - Текст : электронный // КонтурНорматив : [сайт]. - URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=379394 (дата обращения: 07.02.2022).

11. Распоряжение Правительства РФ от 1 ноября 2013 г. № 2036-р «Об утверждении стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014 - 2020 годы и на перспективу до 2025 года».

12. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 07.11.2023 № 3113-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности» [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_468538/ (дата обращения: 27.04.2025).

13. Федеральная служба по экологическому, технологическому и атомному надзору. Приказ от 20 октября 2020 г. № 420. Об утверждении федеральных норм и правил в области промышленной безопасности «Правила проведения экспертизы промышленной безопасности». - Текст : электронный // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов : [сайт]. - URL: http://docs.cntd.ru/document/573053315 (дата обращения: 07.02.2022).

14. Приказ Ростехнадзора от 13.04.2022 г. № 120 «О внесении изменений в

федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности «Правила проведения экспертизы промышленной безопасности», утверждённые приказом Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору от 20.10.2020 г. № 420».

15. Руководство по безопасности. Оценка фактического состояния технических устройств, зданий и сооружений, применяемых на опасных производственных объектах [Электронный ресурс] / Федеральная служба по экологическому, технологическому и атомному надзору. - Утв. приказом от 14 ноября 2023 г. № 407. -Режим доступа: https://legalacts.ru/doc/prikaz-rostekhnadzora-ot-14112023-n-407-ob-utverzhdenii-rukovodstva/ (дата обращения: 27.04.2025).

16. Приказ Ростехнадзора от 26.12.2019 №2 536 «Об утверждении Руководства по безопасности «Методические основы по проведению анализа опасностей и оценки риска аварий на опасных производственных объектах» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_343773/ (дата обращения: 27.04.2025).

17. Минтруд России. Приказ от 14 сентября 2022 г. №2 526н «Об утверждении профессионального стандарта «Специалист по эксплуатации беспилотных авиационных систем, включающих в себя одно или несколько беспилотных воздушных судов с максимальной взлётной массой 30 кг и менее» // Официальный интернет-портал правовой информации [Электронный ресурс]. - URL: http://publication.pravo.gov.ru (дата обращения: 20.04.2025).

18. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. ВК477: утв. Приказом Минэкономики России от 21.06.99. - Текст : электронный // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов : [сайт]. - URL: https://docs.cntd.ru/document/1200005634?-section=text (дата обращения: 18.04.2022).

19. Методические рекомендации по оценке ущерба от аварий на опасных производственных объектах. РД 03-496-02: утв. Постановлением Госгортехнадзора России от 29.10.02 № 63. - Текст : электронный // Электронный фонд правовых и

нормативно-технических документов : [сайт]. - URL: https://docs.cntd.ru-/document/1200031148?section=status (дата обращения: 17.04.2022).

20. Годовые отчеты. О деятельности федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору : [сайт]. - URL: https://www.gos-nadzor.ru/public/annual_reports/ (дата обращения: 07.02.2022).

21. ГОСТ 31937-2011. Здания и сооружения. Правила обследования и мониторинга технического состояния. - М.: Стандартинформ, 2014. - 55 с.

22. ГОСТ 33707-2016. (ISO/IEC 2382:2015). Информационные технологии. Словарь [Текст]. - Введ. 2016-09-22. - М.: Стандартинформ, 2016. - 200 с.

23. ГОСТ Р 15.000-2016. Система разработки и постановки продукции на производство (СРПП). Основные положения [Текст]. - Введ. 2016-10-31. - М.: Стандартинформ, 2019. - 19 с.

24. ГОСТ Р 52104-2003. Ресурсосбережение. Термины и определения [Текст]. - Введ. 2003-07-03. - М.: Госстандарт России, 2003. - 30 с.

25. ГОСТ Р 53791-2010. Ресурсосбережение. Стадии жизненного цикла изделий производственно-технического назначения. Общие положения [Текст]. - Введ. 2010-05-31. - М.: Стандартинформ, 2011. - 12 с.

26. ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Системы менеджмента качества. Требования [Текст]. - Введ. 2015-11-01. - М.: Стандартинформ, 2020. - 24 с.

27. ГОСТ Р 43.4.11-2019. Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Система «человек - информация». Взаимодействие выборочно-стимулируемое человека с информацией [Текст]. - Введ. 2019-12-06. - М.: Стан-дартинформ, 2019. - 12 с.

28. СП 13-102-2003. Правила обследования несущих строительных конструкций зданий и сооружений. - М.: Федеральное государственное унитарное предприятие «Центр проектной продукции в строительстве» (ФГУП ЦПП), 2003. - 31 с.

29. РД 22-01-97. Требования к проведению оценки безопасности эксплуатации производственных зданий и сооружений поднадзорных промышленных производств и объектов (обследование строительных конструкций специализированными организациями). - М.: ЦНИИ ПРОЕКТСТАЛЬКОНСТРУКЦИЯ,1997.

30. Рекомендации по стандартизации (Р 50.1.028-2001). Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования. - Текст : электронный // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов : [сайт]. - URL: https://docs.cntd.ru-/document/1200028629 (дата обращения: 07.02.2022).

31. Положение о производственном контроле за соблюдением требований промышленной и радиационной безопасности при эксплуатации опасных производственных объектов и объектов, эксплуатирующих источники ионизирующего излучения: Приложение к приказу от 15.03.2021 №2 ГД-01/113 / ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ПАО «ММК»). - Магнитогорск: ПАО «ММК», 2021. - 43 с.

32. Стандарт организации системы управления промышленной безопасностью и охраной труда. Организация и контроль проведения экспертизы промышленной безопасности зданий и сооружений, технических устройств, применяемых на опасных производственных объектах ПАО «ММК»: Приложение к приказу от 04.06.2021 № ГД-01/276 / ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ПАО «ММК»). - Магнитогорск: ПАО «ММК», 2021. - 38 с.

33. Стандарт организации системы управления промышленной безопасностью и охраной труда. Порядок организации работ повышенной опасности: Приложение к приказу от 09.12.2020 № ГД-01/547 / ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ПАО «ММК»). - Магнитогорск: ПАО «ММК», 2020. - 49 с.

34. Наркевич, М. Ю. Развитие методологии создания системы менеджмента качества металлургического предприятия, эксплуатирующего опасные производственные объекты, на основе прикладной цифровой платформы : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Наркевич Михаил Юрьевич. - Магнитогорск, 2023. - 332 с. - EDN DCFSXK.

35. Соловьев, А. Е. Модели и алгоритмы принятия оптимальных решений при минимизации риска аварийных ситуаций : специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Соловьев Алексей Евгеньевич.

- Москва, 2007. - 174 с. - EDN NOLFND.

36. Асламова, Е. А. Поддержка принятия решений для повышения эффективности управления промышленной безопасностью и профессиональными рисками на стационарных объектах железнодорожного транспорта : специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Асламова Елизавета Александровна, 2021. - 221 с. - EDN KBKGBA.

37. Разработка и применение методик контроля территории, зданий и сооружений ПАО «ММК» с использованием беспилотных воздушных судов (БВС) [Текст]: отчет о НИР/НИОКР (этап №2 01.): / Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова ; рук. М.Ю. Наркевич ; исполн. : О.С. Логунова, В.Д. Корниенко, А.Н. Калитаев [и др.]. - Магнитогорск, 2021. - 274 с. - Рег. № 121092000078-4.

38. Сбор и анализ представленной заказчиком проектной и эксплуатационной документации, в том числе данных о техническом состоянии выбранных пилотных объектах (территории, ЗиС ПАО «ММК») с использованием БВС: отчет о НИР № 247715 от 05.07.2021 / ПАО «ММК»: Наркевич М.Ю., Логунова О.С., Корниенко В.Д. и др. - Магнитогорск, 2021. - 6 с.

39. НАДЗОР-ИНФО: Сообщество экспертов России [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.nadzor-info.ru/ (дата обращения: 23.05.2025).

40. ОЛ. Поддержка продуктов Мауге 2 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.dji.com/au/support/product/mavic-2 (дата обращения: 18.04.2025).

41. Система адаптивного дистанционного мониторинга и контроля эксплуатации опасных объектов на основе риск-ориентированного подхода / А. В. Панфилов, О. А. Бахтеев, В. В. Дерюшев, А. А. Короткий // Безопасность техногенных и природных систем. - 2020. - № 2. - С. 19-29. - DOI 10.23947/2541-9129-2020-2-1929. - EDN УШЮ!

42. Фаворская, М. Н. Верификация разливов нефти на водных поверхностях по аэрофотоснимкам на основе методов глубокого обучения / М. Н. Фаворская, Н. Нишчхал // Информатика и автоматизация. - 2022. - Т. 21. - № 5. - С. 937-962. -

DOI 10.15622/ia.21.5.4. - EDN UWNZEJ.

43. Белозерский, Л. А. Автоматизация обработки и анализа гистограмм в задачах распознавания космических изображений / Л. А. Белозерский, Л. В. Ореш-кина // Исследование Земли из космоса. - 2009. - №№ 3. - С. 47-54. - EDN KMLRQX.

44. Development of automated computer vision methods for cell counting and endometrial gland detection for medical images processing / D. I. Sergeev, A. E. Andreev, A. O. Drobintseva [et al.] // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. - 2020. - Vol. 32. - No. 3. - P. 119-130. - DOI 10.15514/ISPRAS-2020-32(3)-11.

- EDN THKKJO.

45. Alexandrov, D. V. Overview of Face Recognition Algorithms for Person Identification / D. V. Alexandrov // Programmnaya Ingeneria. - 2022. - Vol. 13. - No 7. - P. 331-343. - DOI 10.17587/prin.13.331-343. - EDN EUFFYZ.

46. Блохинов, Ю. Б. Поиск трехмерных объектов на изображениях на основе динамически формируемых контурных эталонов / Ю. Б. Блохинов, А. С. Чернявский // Механика, управление и информатика (см. в книгах). - 2012. - № 2(8). - С. 181-188. - EDN OVXUIX.

47. Патент № 2679572 C1 Российская Федерация, МПК A61B 5/0205, G06F 19/00. Система поддержки принятия клинических решений на основе принятия решений по сортировке пациентов : № 2016123429 : заявл. 13.11.2014 : опубл. 11.02.2019 / Б. Д. Гросс, Д. Д. Фрассика, И. Сальго ; заявитель КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС Н.В. - EDN ZDWSZN.

48. Патент № 2748282 C1 Российская Федерация, МПК G05B 15/00, G06Q 50/04. Способ дистанционного контроля промышленной безопасности опасного производственного объекта : № 2019136909 : заявл. 18.11.2019 : опубл. 21.05.2021.

- EDN VRGGBE.

49. Патент № 2534371 C1 Российская Федерация, МПК G06F 17/40. Способ дистанционного контроля за опасными производственными объектами на базе информационно-технологических систем с использованием средств радиочастотной идентификации и комплекс устройств для его реализации : № 2013130376/08 : заявл. 02.07.2013 : опубл. 27.11.2014 / А. А. Короткий, А. Н. Иванченко, А. А.

Масленников [и др.]. - EDN WRATPV.

50. Система мониторинга пожарной безопасности объекта в режиме реального времени: патент № 2784687 С1 Российской Федерации / заявители В. М. Шмидт, И. А. Мартынов. - М.: Роспатент, 2022. - 6 с. - Бюл. № 23.

51. Многофункциональный автономный роботизированный комплекс диагностики и контроля верхнего строения пути и элементов железнодорожной инфраструктуры: патент №2 2733907 С1 Российской Федерации / заявители О. П. Сидоров, В. В. Гусев. - М.: Роспатент, 2020. - 7 с. - Бюл. № 19.

52. Способ обеспечения промышленной безопасности производственных объектов повышенной опасности в условиях увеличенного интервала между капитальными ремонтами: патент № 2574168 С2 Российской Федерации / заявители А. А. Иванов, И. В. Козлов. - М.: Роспатент, 2015. - 5 с. - Бюл. № 17.

53. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2021621741 Российская Федерация. База данных системы дистанционного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов ООО «Газпром добыча Астрахань» : №2 2021621320 : заявл. 24.06.2021 : опубл. 16.08.2021 / Н. М. Бобриков, И. К. Денисов, Р. Р. Гарифуллин [и др.] ; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «Газпром добыча Астрахань». - EDN SEEBKT.

54. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2021621646 Российская Федерация. База данных информационной системы поддержки принятия решений при эксплуатации газобаллонного оборудования с элементами нечеткой логики : № 2021621538 : заявл. 20.07.2021 : опубл. 02.08.2021 / А. А. Евстифеев ; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «Научно-исследовательский институт природных газов и газовых технологий - Газпром ВНИИГАЗ». - EDN LIXNUC.

55. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022684841 Российская Федерация. Нейросеть, предназначенная для сегментации почечных структур : № 2022683849 : заявл. 06.12.2022 : опубл. 19.12.2022 / И. М. Черненький, М. М. Черненький, Д. Н. Фиев, Е. С. Сирота ; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Министерства здравоохранения Российской Федерации. - БЭК BWYSDT.

56. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022618309 Российская Федерация. Интеллектуальная система поддержки принятия решения при эксплуатации систем жизнеобеспечения в нештатных ситуациях : № 2022617643 : заявл. 26.04.2022 : опубл. 05.05.2022 / Е. В. Шишкин. - БЭК Л7РТИВ.

57. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023660105 Российская Федерация. Модуль системы поддержки принятия решений «Разработка сопроводительной документации для систем пожарной автоматики» : № 2023618404 : заявл. 28.04.2023 : опубл. 17.05.2023 / Т. Э. Шульга, Ю. В. Никулина, А. В. Бубнов, А. С. Зимков ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.». - БЭК ГШАМХ.

58. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016619140 Российская Федерация. Система интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений должностными лицами центров управления в кризисных ситуациях МЧС России : № 2016616968 : заявл. 30.06.2016 : опубл. 15.08.2016 / Н. В. Остудин, В. А. Онов ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий». - БЭК ВКРИУР.

59. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020616267 Российская Федерация. Информационно-аналитическая система поддержки принятия решения в области безопасности труда и управления профессиональными рисками : № 2020615298 : заявл. 27.05.2020 : опубл. 15.06.2020 / И. А. Кочеткова, А. О. Матвиенко, А. В. Чернышов [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова». -

EDN GOZSSH.

60. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022610282 Российская Федерация. Программный модуль контроля и прогнозирования технического состояния элементов системы электроснабжения для поддержки принятия решения : № 2021681831 : заявл. 24.12.2021 : опубл. 11.01.2022 / Р. В. Абрамкин. - EDN RMUQSJ.

61. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019618738 Российская Федерация. Программный модуль информационной поддержки принятия решений в системах мониторинга с применением технологии 3D : № 2019617651 : заявл. 26.06.2019 : опубл. 04.07.2019 / А. Н. Колесенков, Ю. Ю. Володина ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина». - EDN LUGANB.

62. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023667062 Российская Федерация. Система поддержки принятия решений внутреннего контроля качества производства товаров и услуг : № 2023666127 : заявл. 01.08.2023 : опубл. 09.08.2023 ; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «НЕОСТЭК ТЕХНОЛОГИИ». - EDN FZNIKC.

63. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015663392 Российская Федерация. Гранулометрия : № 2015660299 : заявл. 28.10.2015 : опубл. 16.12.2015 / О. С. Логунова, Е. А. Ильина, А. Ю. Миков ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И.Носова». - EDN XKVSGS.

64. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012661139 Российская Федерация. Система оценки кристаллической структуры непрерывного слитка по фотографии : № 2012619149 : заявл. 25.10.2012 / О. С. Логунова, Е. А. Ильина ; заявитель Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова. - EDN YXAXCG.

65. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №

2018661720 Российская Федерация. Интеллектуальная система поддержки принятия решений по определению типа фундамента : № 2018618245 : заявл. 03.08.2018 : опубл. 12.09.2018 / Н. К. Меркулова, Т. В. Омельченко, П. Н. Омельченко ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Оренбургский государственный университет». - БЭК

эбуо;^.

66. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015613774 Российская Федерация. Система поддержки принятия решений для идентификации беспилотных летательных аппаратов : № 2015610586 : заявл. 02.02.2015 : опубл. 25.03.2015 / В. Ю. Храмов, Э. Б. Ханов, П. А. Чепурнов. - БЭК 77УТГ0.

67. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019612226 Российская Федерация. Программа для исследования системы поддержки принятия решения беспилотным летательным аппаратом в условиях ограничений : № 2019610938 : заявл. 04.02.2019 : опубл. 13.02.2019 / С. В. Иванов, С. А. Беседин, А. Д. Легецкий [и др.]. - БЭК WMHCPX.

68. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019619663 Российская Федерация. Специальное программное обеспечение «Система поддержки принятия решения ударных беспилотных летательных аппаратов «Пересвет» : № 2019618380 : заявл. 09.07.2019 : опубл. 22.07.2019 / А. Г. Рыбалко, А. В. Ананьев, Р. П. Клевцов, К. М. Карбышева. - БЭК LUDBSR.

69. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018666374 Российская Федерация. Система поддержки принятия метеозависимых решений на применение беспилотных летательных аппаратов в сложных метеорологических условиях : № 2018663903 : заявл. 04.12.2018 : опубл. 17.12.2018 / Д. А. Гуськов, О. В. Страшко, И. Е. Кузнецов. - БЭК SELDXC.

70. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020614774 Российская Федерация. Информационная система поддержки и принятия решений для методов сегментации изображений : № 2020611698 : заявл. 18.02.2020 : опубл. 24.04.2020 / Ю. В. Дубенко, М. Ю. Филиппов, Д. А. Гура, И. Г.

Марковский ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный технологический университет» (ФГБОУ ВО «КубГТУ»). - EDN QOUYYY.

71. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023615370 Российская Федерация. Программный комплекс HoloDoctor AR.VR для диагностики, оценки клинической ситуации и планирования хирургических операций на основе постпроцессинговой обработки медицинских изображений с системой поддержки принятия врачебных решений по распознаванию Dicom-изоб-ражений : № 2023613273 : заявл. 22.02.2023 : опубл. 14.03.2023 / Г. Я. Хайт, А. Е. Мишвелов, В. А. Епанов [и др.] ; заявитель Автономная некоммерческая медицинская организация «Ставропольский краевой клинический консультативно-диагностический центр», Общество с ограниченной ответственностью Центр кибермеди-цины и прототипирования «КИБЕРМЕД». - EDN WAZTLX.

72. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021661123 Российская Федерация. Система дистанционного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов ООО «Газпром добыча Астрахань» : № 2021660049 : заявл. 24.06.2021 : опубл. 06.07.2021 / Н. М. Бобриков, И. К. Денисов, Р. Р. Гарифуллин [и др.] ; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «Газпром добыча Астрахань». - EDN BJYYOJ.

73. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022682382 Российская Федерация. Automated building joint failure estimator : № 2022681316 : заявл. 11.11.2022 : опубл. 22.11.2022 / В. В. Кабанова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN KPKWQX.

74. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024665574 Российская Федерация. Классификатор изображений, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов. Версия 1.2 : № 2024664265 : заявл. 24.06.2024 : опубл. 03.07.2024 / А. Ю. Филиппов, О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN IHTURY.

75. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665365 Российская Федерация. Классификатор изображений, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов : № 2023664131 : заявл. 06.07.2023 : опубл. 14.07.2023 / А. Ю. Филиппов, О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, Р. М. Заби-тов ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN KZLILC.

76. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024690916 Российская Федерация. Автоматизированное обнаружение и оценка нарушений целостности межпанельных швов зданий на изображении : № 2024690350 : заявл. 05.12.2024 : опубл. 18.12.2024 / В. В. Кабанова, М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

77. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021666037 Российская Федерация. Automatic detection of damage parameters from digital images : № 2021665102 : заявл. 30.09.2021 : опубл. 06.10.2021 / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, А. А. Николаев [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN NSJFUY.

78. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021666171 Российская Федерация. Automatic completion and filling of forms with inaccurate borders on digital images : № 2021665140 : заявл. 30.09.2021 : опубл. 08.10.2021 / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, А. А. Николаев [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN GOXLJS.

79. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №

2022611489 Российская Федерация. Automatic formation of a damage map in the selected area of a digital video of the control object by calculating the frame difference : № 2022610026 : заявл. 11.01.2022 : опубл. 26.01.2022 / М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова, А. А. Николаев, В. Д. Корниенко ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN DWUTST.

80. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022616419 Российская Федерация. Automatic video panorama former : № 2022614440 : заявл. 24.03.2022 : опубл. 08.04.2022 / М. Ю. Наркевич, А. А. Николаев, Н. В. Злыдарев, В. Д. Корниенко [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN KQTAJJ.

81. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022681543 Российская Федерация. Интеллектуальная система для экспертной оценки визуальных дефектов: нарушение лакокрасочного покрытия : № 2022681362 : заявл. 11.11.2022 : опубл. 15.11.2022 / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, Н. В. Злыдарев [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN TZROEK.

82. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021665912 Российская Федерация. Automatic selection of destruction boundaries on digital images : № 2021665010 : заявл. 29.09.2021 : опубл. 05.10.2021 / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, А. А. Николаев [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN AXIIZU.

83. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021665823 Российская Федерация. Automatic detection of frame differences at time points of a digital video stream : № 2021664993 : заявл. 29.09.2021 : опубл. 04.10.2021 / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, А. А. Николаев [и др.] ; заявитель Федеральное

государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». -EDN WROTPE.

84. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022681797 Российская Федерация. Интеллектуальная система для экспертной оценки визуальных дефектов: поиск типовых объектов : № 2022681199 : заявл. 10.11.2022 : опубл. 16.11.2022 / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, Н. В. Злыдарев [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». - EDN GZDXEQ.

85. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. -М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.

86. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 752 с.

87. Вапник, В.Н. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения / В. Н. Вапник, А. Я. Червоненкис. - М.: Наука, 1974. - 416 с.

88. Сыроежин, И. М. Принятие решений в условиях неопределенности / И. М. Сыроежин. - М.: Наука, 1986.

89. Информационные технологии в экономике: учебник / под ред. проф. Г.А. Титоренко. - М.: ЮНИТИ, 2001. - 399 с.

90. Представление и визуализация результатов научных исследований: учебник / О. С. Логунова, П. Ю. Романов, Л. Г. Егорова, Е. А. Ильина. - Москва: Издательский Дом «Инфра-М», 2019. - 156 с. - ISBN 978-5-16-014111-4. - EDN VQBEZC.

91. Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интелекта: учебное пособие / Логунова О.С., Наркевич М.Ю., Гарбар Е.А., Козлова А.Е. - Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2024. - 103 с.

92. Киреева, Н. В. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учебное пособие для студентов, обучающихся по специальностям

«Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Налоги и налогообложение» [Текст] / Н. В. Киреева, Н. В. Киреева. - М.: Социальные отношения, 2006. - ISBN 5-94907-017-8. - EDN QROCKF.

93. Логунова, О. С. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ. Курс лекций / О. С. Логунова, Е. А. Ильина. - Магнитогорск, 2004. - 173 с. - ISBN 589514-449-7. - EDN PVDMKD.

94. Балеев, И. А. Распознавание дефектов на металлических сплавах с помощью алгоритмов компьютерного зрения Opencv / И. А. Балеев // XXV Региональная конференция молодых ученых и исследователей Волгоградской области: сборник материалов конференции, Волгоград, 24-27 ноября 2020 года. - Волгоград: Волгоградский государственный технический университет, 2021. - С. 177-178. - EDN PRTTRV.

95. Шевцова, Н. М. Анализ моделей нейронных сетей для поиска дефектов объекта машиностроения / Н. М. Шевцова // XXV Туполевские чтения (школа молодых ученых): сборник докладов международной молодёжной научной конференции, посвященной 60-летию со дня осуществления Первого полета человека в космическое пространство и 90-летию Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева-КАИ. Материалы конференции. Сборник докладов. В 6-ти томах, Казань, 10-11 ноября 2021 года. - Казань: Индивидуальный предприниматель Сагиева А.Р., 2021. - С. 725-728. - EDN MLJGIR.

96. Аверченков, В. И. Математическое моделирование анализа и обоснования решений по выбору оптимальной конфигурации программно-технических средств на основе применения сетевых моделей принятия решений / В. И. Аверчен-ков, А. Г. Подвесовский, С. М. Брундасов // Региональная экономика в информационном измерении: модели, оценки, прогнозы : Сборник научных трудов / Отделение общественных наук РАН, Алтайский государственный университет. Том III. -Москва : Бизнес-Юнитек, 2003. - С. 15-21. - EDN YKNXNB.

97. Использование нейросети для дифференциальной диагностики тяжелых заболеваний с проявлениями в полости рта / О. В. Серикова, Н. Л. Елькова, М. М. Прудникова, О. И. Щербаченко // Научный посыл высшей школы - реальные

достижения практического здравоохранения : Сборник научных трудов, посвященный 30-летию стоматологического факультета Приволжского исследовательского медицинского университета / Под общей редакцией О.А. Успенской, А.В. Кочу-бейник; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Приволжский исследовательский медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации. Выпуск 1. - Нижний Новгород : Ремедиум Приволжье, 2018. - С. 550-557. - БЭК YOMUPR.

98. Никитенко, Ю. В. Этапы алгоритма принятия решения при формировании элементарных задач принятия решения в системе управления техногенными рисками / Ю. В. Никитенко, В. А. Малышев // Информатика: проблемы, методология, технологии : Материалы XVI Международной научно-методической конференции, Воронеж, 11-12 февраля 2016 года / Под редакцией Тюкачева Н.А.. - Воронеж: Научно-исследовательские публикации, 2016. - С. 77-87. - БЭК WKJDPF.

99. Мартынов, Д. Д. О внедрении системы дистанционного контроля (надзора) за состоянием промышленной безопасности опасных производственных объектов / Д. Д. Мартынов, П. В. Зобов // Наука и образование: актуальные вопросы теории и практики : материалы Международной научно-методической конференции, Оренбург, 23 марта 2021 года / Оренбургский институт путей сообщения. -Оренбург: Оренбургский институт путей сообщения - филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Самарский государственный университет путей сообщения», 2021. - С. 719-723. - БЭК ASDAQV.

100. Мониторинг состояния зданий и сооружений с помощью беспилотных летательных аппаратов: результаты пилотного эксперимента / М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова, В. Д. Корниенко [и др.] // Программное обеспечение для цифровиза-ции предприятий и организаций : Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции, Магнитогорск, 14-16 июня 2021 года. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2021. -С. 33-37. - БЭК УРММЩ.

101. Структура прикладной цифровой платформы для экспертной оценки

опасных производственных объектов / О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, М. Б. Аркулис // Современные достижения университетских научных школ : Сборник докладов национальной научной школы-конференции, Магнитогорск, 25-26 ноября 2022 года / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». Выпуск 7. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2022. - С. 54-61. - EDN FPFHAA.

102. Программное обеспечение для обнаружения дефектов на производственных зданиях и сооружениях: поиск типовых объектов / Н. В. Злыдарев, А. Н. Тюлюмов, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко // Ab ovo.. .(С самого начала...) : Сборник научных трудов. Выпуск 7. - Магнитогорск : Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2022. - С. 45-50. - EDN NDONZK.

103. Корниенко, В. Д. Интеллектуальная система для экспертной оценки визуально определяемых дефектов и повреждений: схема классификации исходных данных / В. Д. Корниенко // Регион искусственного интеллекта : Материалы Всероссийской студенческой научной конференции, Череповец, 06 ноября 2022 года. - Череповец: Череповецкий государственный университет, 2022. - С. 175-179. -EDN VBKGGA.

104. Ефанов, Е. С. Результаты теоретико-множественного анализа для интеллектуальной системы оценки технического состояния опасных производственных объектов / Е. С. Ефанов, В. Д. Корниенко // Регион искусственного интеллекта : Материалы Всероссийской студенческой научной конференции, Череповец, 06 ноября 2022 года. - Череповец: Череповецкий государственный университет, 2022. -С. 144-148. - EDN TNKOGA.

105. Корниенко, В. Д. Виды и способы получения информации как основы при решении прикладных задач в области промышленной безопасности / В. Д. Корниенко, М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и применения : Материалы национальной (с международным участием) научно-практической конференции, Казань, 10-11

апреля 2024 года. - Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2024. - С. 265-269.

106. Алгоритмы поиска количества пиков гистограммы изображени / А. Ю. Филиппов, О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко // Программное обеспечение для цифровизации предприятий и организаций : Сборник трудов II Всероссийской научно-практической конференции, Магнитогорск, 01-02 июля 2024 года. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2024. - С. 142-147. - БЭК SPPUOГ.

107. Применение гистограмм яркости для кластеризации изображений опасного производственного объекта / В. В. Кабанова, О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования : тезисы докладов 82-й международной научно-технической конференции, Магнитогорск, 22-26 апреля 2024 года. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2024. - С. 112. - БЭК GLJCOK.

108. Обнаружение и оценка нарушений целостности межпанельных швов зданий на изображении / В. В. Кабанова, О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко // Математические методы распознавания образов : тезисы докладов 21 -й Всероссийской конференции с международным участием, Москва, 26-29 ноября

2023 года. - Москва: Российская академия наук, 2023. - С. 111-113. - БЭК ШТ7МК.

109. Филиппов, А. Ю. Алгоритм поиска пиков гистограммы изображения для определения количества объектов / А. Ю. Филиппов, В. Д. Корниенко // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования : Тезисы докладов 82-й международной научно-технической конференции, Магнитогорск, 22-26 апреля

2024 года. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2024. - С. 121. - БЭК VSKJNO.

110. Модель траектории движения беспилотных летательных аппаратов при обследовании зданий и сооружений на опасных производственных объектах / М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова, А. И. Сагадатов [и др.] // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования : Тезисы докладов 81 -й международной

научно-технической конференции, Магнитогорск, 17-21 апреля 2023 года. Том 2.

- Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2023. - С. 52. - EDN DPJEVZ.

111. Разработка программного модуля для выявления и оценки нарушений целостности межпанельных швов здания / В. В. Кабанова, О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования : Тезисы докладов 81-й международной научно-технической конференции, Магнитогорск, 17-21 апреля 2023 года. Том 1. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2023. - С. 346.

- EDN ОТЕТРБ.

112. Логунова, О. С. Концепция построения системы принятия решений о техническом состоянии опасного производственного объекта / О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования : Тезисы докладов 81 -й международной научно-технической конференции, Магнитогорск, 17-21 апреля 2023 года. Том 1. - Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2023. -С. 345. - EDN OWKNML.

113. Методика классификации изображений на основе ретроспективной экспертной информации / В. Д. Корниенко, М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова [и др.] // Информационные системы и технологии. - 2025. - № 3(149). - С. 51-63.

114. Метод принятия решений о выборе траектории обработки изображения на основе векторного классификационного признака / В. Д. Корниенко, М. Ю. Нар-кевич, А. Ю. Филиппов [и др.] // Электротехнические системы и комплексы. - 2025.

- №° 1(66). - С. 58-66. - DOI 10.18503/2311-8318-2025-1(66)-58-66. - EDN DVAMIR.

115. Алгоритмическое и программное обеспечение модуля идентификации типовых объектов на изображениях промышленных зданий / М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова, Н. В. Злыдарев [и др.] // Электротехнические системы и комплексы. -2024. - № 2(63). - С. 80-89. - DOI 10.18503/2311-8318-2024-2(63)-80-89. - EDN ECNDMP.

116. Посохов, И. А. Визуализация и обработка информации о качестве

непрерывнолитой заготовки / И. А. Посохов // Электротехнические системы и комплексы. - 2016. - № 2(31). - С. 35-43. - DOI 10.18503/2311-8318-2016-2(31 )-35-43.

- EDN TXXBYX.

117. Каскадная классификация изображений серного отпечатка поперечного темплета непрерывнолитой заготовки / И. А. Посохов, О. С. Логунова, А. Ю. Миков [и др.] // Электротехнические системы и комплексы. - 2015. - № 4(29). - С. 42-51.

- EDN VCYVXD.

118. Методика сбора и обработки информации для контроля состояния территории, зданий и сооружений на опасных производственных объектах металлургического предприятия / В. Д. Корниенко, М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова [и др.] // Электротехнические системы и комплексы. - 2022. - № 4(57). - С. 76-87. - DOI 10.18503/2311 -8318-2022-4(57)-76-87. - EDN MLSKSS.

119. Метод классификации изображений элементов опасных производственных объектов / В. Д. Корниенко, А. Ю. Филиппов, М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова // Электротехнические системы и комплексы. - 2024. - № 3(64). - С. 85-92. - DOI 10.18503/2311 -8318-2024-3(64)-85-92. - EDN SISVPE.

120. Интеллектуальная система принятия решений при оценке качества зданий и сооружений на опасных производственных объектах: определение траектории движения беспилотного летательного аппарата / М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова, В. Д. Корниенко [и др.] // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2022. - Т. 20. - № 1. - С. 50-60. - DOI 10.18503/1995-2732-2022-20-1-50-60. - EDN YTCCRK.

121. Анализ эффективности существующей системы оценки качества материалов, изделий и конструкций на опасных производственных объектах / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, О. С. Логунова [и др.] // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2021. - Т. 19, № 2. -С. 103-111. - DOI 10.18503/1995-2732-2021-19-2-103-111. - EDN DRMMHZ.

122. Евстигнеев, А. В. Дистанционный контроль промышленной безопасности опасного производственного объекта, участка вакуумных дуговых электропечей / А. В. Евстигнеев // Вестник науки. - 2022. - Т. 2, № 11(56). - С. 238-243. -

EDN КГОТОВ.

123. Прикладная цифровая платформа для оценки динамики качества опасных производственных объектов на металлургическом предприятии: структура и алгоритмы / М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова, М. Б. Аркулис [и др.] // Вестник Череповецкого государственного университета. - 2022. - № 5(110). - С. 29-48. - DOI 10.23859/1994-0637-2022-5-110-3. - EDN ELUMKD.

124. Классификация исходных данных для интеллектуальной системы экспертной оценки визуально определяемых дефектов и повреждений / В. Д. Корниенко, Г. А. Ежов, М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова // Вестник Череповецкого государственного университета. - 2022. - № 6(111). - С. 53-64. - DOI 10.23859/19940637-2022-6-111-4. - EDN GJGQYP.

125. Наркевич, М. Ю. Гармонизация базовых и цифровых показателей принадлежности опасных производственных объектов заданному техническому состоянию / М. Ю. Наркевич, О. С. Логунова // Вестник Череповецкого государственного университета. - 2023. - №° 3(114). - С. 31-46. - DOI 10.23859/1994-0637-2023-3-1143. - EDN EUCCMC.

126. Тананко, И. Е. Метод анализа сетей массового обслуживания с ненадежными приборами и задержкой информации / И. Е. Тананко, Н. П. Фокина // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2020. - № 52. - С. 90-97. - DOI 10.17223/19988605/52/11. - EDN LUOVWD.

127. Наркевич, М. Ю. Визуальный контроль как основа для разработки автоматизированных систем дистанционного контроля и оценки качества зданий и сооружений на опасных производственных объектах / М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, М. А. Полякова // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2021. - № 5. - С. 570-576. - DOI 10.24412/2071-6168-2021-5570-576. - EDN EEVJZS.

128. Логунова, О. С. Математическое обеспечение подсистемы интеллектуальной поддержки принятия решений о проявлении дефектов на поверхности проката / О. С. Логунова, Е. А. Гарбар // Известия Тульского государственного

университета. Технические науки. - 2023. - № 8. - С. 185-196. - Э01 10.24412/20716168-2023-8-185-186. - БЭК DFWCJX.

129. Еремеев, С. В. Алгоритм сегментации изображений на основе перси-стентной гомологии для решения задач поиска дефектов / С. В. Еремеев, С. А. Романов // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2020. - Т. 24.

- № 1. - С. 144-158. - Э01 10.21869/2223-1560-2020-24-1-144-158. - БЭК IFSQTH.

130. Олейников, Д. П. Сравнительный анализ подходов к принятию решений

- метод анализа сетей и метод вербального анализа решений «Запрос» / Д. П. Олейников, Л. Н. Бутенко, С. П. Олейников // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2006. - № 4(21). - С. 60-65. - БЭК HUCGDB.

131. Ахметзянов, К. Р. Оптимизация архитектуры нейронной сети для сортировки групп мусора / К. Р. Ахметзянов, А. А. Южаков // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ.

- 2019. - № 7. - С. 62-70. - БЭК YTAKZS.

132. Липко, Ю. Ю. Методика принятия решений на основе гибридного интеллекта при принятии решений в управлении деятельностью банка / Ю. Ю. Липко, В. И. Финаев // Известия ТРТУ. - 2003. - № 1(30). - С. 77. - БЭК KUFW0N.

133. Технология классификации изображений опасного производственного объекта с использованием гистограмм яркости / О. С. Логунова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко, В. В. Кабанова // Автоматизированные технологии и производства. - 2022. - № 2(26). - С. 26-31. - БЭК XQXV0F.

134. Поиск дефектов лакокрасочного покрытия по характерной цветовой гамме / А. Н. Тюлюмов, Н. В. Злыдарев, В. Д. Корниенко, М. Ю. Наркевич // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. - 2022. - Т. 10, № 1. - С. 11-14. - Э01 10.18503/2306-2053-2022-10-1-11-14.

- БЭК QHWBVX.

135. Программное обеспечение для автоматизированного обнаружения и оценки разрушений соединительных швов зданий / О. С. Логунова, В. В. Кабанова, М. Ю. Наркевич, В. Д. Корниенко // Программные продукты и системы. - 2023. -№ 3. - С. 474-485. - Э01 10.15827/0236-235X.143.474-485. - БЭК KQTPUX.

136. Программный продукт для оценки дефектов на промышленных

сооружениях: поиск типовых объектов / Н. В. Злыдарев, А. Н. Тюлюмов, В. Д. Корниенко, М. Ю. Наркевич // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. - 2022. - Т. 10, № 2. - С. 12-16. - DOI 10.18503/2306-2053-2022-10-2-12-16. - EDN RVVLFL.

137. Ефанов, Н. А. Сравнительный анализ существующих подходов к принятию управленческих решений в условиях неопределенности и систем поддержки принятия решений / Н. А. Ефанов // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2020. - Т. 3, № 2. - С. 129-137. - EDN TOCLPE.

138. Варшавский, П. Р. Методы правдоподобных рассуждений на основе аналогий и прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Новости искусственного интеллекта. - 2006. -№ 3. - С. 39-62. - EDN AJCDQP.

139. Колбанев, М. О. Анализ задачи и методов исследования вероятностно-временных характеристик центров коммутации и обработки информации интеллектуальных сетей связи / М. О. Колбанев // Информационно-управляющие системы. - 2003. - № 1(2). - С. 11-25. - EDN JVTFYZ.

140. Колмаков, О. В. О применимости тензорного метода стоимостного анализа сетей интегрального обслуживания / О. В. Колмаков, М. Н. Петров // Информатика. Экономика. Управление. - 2023. - Т. 2, № 3. - С. 210-224. - DOI 10.47813/2782-5280-2023-2-3-0210-0224. - EDN RUERCH.

141. Нетребина, Ю. С. Применения метода анализа иерархии для оценки современных методов сбора геопространственной информации при создании опорной геодезической сети / Ю. С. Нетребина, К. С. Гордеева, Н. В. Михин // Модели и технологии природообустройства (региональный аспект). - 2018. - № 2(7). - С. 74-81. - EDN VSTUEW.

142. Багаев, И. И. Анализ понятий нейронная сеть и сверточная нейронная сеть, обучение сверточной нейросети при помощи модуля TensorFlow / И. И. Багаев // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. - 2020. - Т. 8, № 1. - С. 15-22. - DOI 10.18503/2306-2053-2020-8-1-1522. - EDN КВ^М

143. Стеценко, И. А. Применение глубокого нейросетевого two-stage-детек-тора в задачах распознавания регистрационных знаков транспортных средств / И. А. Стеценко, В. А. Мохов // Современные тенденции развития науки и мирового сообщества в эпоху цифровизации, Ростов-на-Дону, 10 июня 2023 года. - Махачкала: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство АЛЕФ», 2023. -С. 189-195. - EDN HZMAIC.

144. Лужанский, Б. Е. Методика оценки стоимости объектов лизинговых отношений. Применение элементов системного анализа, теории принятия решения и моделирования : прил. к журн. «Имущественные отношения в Российской Федерации» / Б. Е. Лужанский ; Б. Е. Лужанский. - Москва : Междунар. акад. оценки и консалтинга, 2006. - 120 с. - (В помощь специалисту-практику). - EDN QQUBJH.

145. Логунова, О. С. Прогнозирование времени обработки изображений детерминированными методами / О. С. Логунова, И. И. Мацко, И. А. Посохов // Программные продукты и системы. - 2013. - № 1. - С. 11. - EDN QOUGAX.

146. Организация автоматизированного рабочего места в системе оценки качества макроструктуры непрерывнолитых сортовых заготовок в электросталеплавильном цехе ОАО «ММК» / Ф. В. Капцан, В. Г. Суспицын, О. С. Логунова [и др.] // Сталь. - 2006. - № 11. - С. 80-82. - EDN QYGPNF.

147. Туманов, А. Ю. Разработка системы поддержки принятия решения по оценке риска аварий на потенциально опасных объектах / А. Ю. Туманов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. - 2013. - № 2(171). - С. 289-299. - EDN QYOIPR.

148. Извеков, Ю. А. Модель принятия решений в управлении риском аварий объектов металлургического предприятия / Ю. А. Извеков, Л. А. Грачева // Современные наукоемкие технологии. - 2020. - № 2. - С. 20-24. - EDN UEWDMN.

149. An empirical approach to quality assurance of materials, products and structures in industrial safety / M. Yu. Narkevich, O. S. Logunova, V. D. Kornienko [et al.] // X International Scientific Siberian Transport Forum - TransSiberia 2022, Novosibirsk, 02-05 марта 2022 года. - Novosibirsk: Elsevier B.V., 2022. - P. 119-128. - DOI 10.1016/j.trpro.2022.05.014. - EDN IDPTLW.

150. Luminance Histogram as a Tool for Examining the Image of a Hazardous

Production Facility / O. S. Logunova, M. Yu. Narkevich, V. D. Kornienko [et al.] // Lecture Notes in Networks and Systems : Proceedings of 12th Computer Science On-line Conference 2023, Czech, 03-05 апреля 2023 года. Vol. 723. 2. - Czech: Springer Cham, 2023. - P. 228-236. - EDN TSVBVW.

151. Makarova, E. L. Startup business incubators: managerial decision-making methods / E. L. Makarova, N. Todorovic // Инновационная деятельность. - 2020. - No. 2(53). - P. 46-54. - EDN KFKOZK.

152. Logunova, O. S. Integrated system structure of intelligent management support of multistage metallurgical processes / O. S. Logunova, I. I. Matsko, I. A. Posochov // Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University. - 2013. - No. 5(45). - P. 50-55. - EDN RSGBEN.

153. Zaurin, R. Integration of computer imaging and sensor data for 912 structural health monitoring of bridges / R. Zaurin, F. N. Catbas // Smart Materials and Structures. - 2009. - Vol. 19. -No. 1. - P. 15-19.

154. Remondino, F. UAV photogrammetry for mapping and 3D modelling-current status and future perspectives / F. Remondino, L. Barazzetti, N. Francesco, M. Scaioni // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. - 2011. - Vol. 38. - No XXXVIII-1/C22. - P. 25-31.

155. Siebert, S. Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system / S. Siebert, S. J. Teizer // Automation in Construction. - 2014. - Vol. 41. - P. 1-14.

156. Tziavou, O. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based mapping in engineering geo-logical surveys: Considerations for optimum results / O. Tziavou, S. Pytharouli, J. Souter // Engineering Geology. - 2018. - No 232.- P. 12-21.

157. Alejo, D. Efficient trajectory planning for WSN data collection with multiple UAVs / D. Alejo, J.A. Cobano, G. Heredia, J.R. Martínez-de Dios, A. Ollero // Studies in Computational Intelligence. - 2015. - Vol. 604. - P. 53-75.

158. Tokekar, P. Sensor planning for a symbiotic UAV and UGV system for precision agriculture / P. Tokekar, J. Vander Hook, D. Mulla, V. Isler // IEEE Transactions on Robotics. - 2016. - Vol. 32. - P. 1498-1511.

Основные термины, использованные в диссертационной работе,

и их определения

Авария - разрушение зданий, сооружений и (или) технических устройств, применяемых на ОПО, неконтролируемые взрыв и (или) выброс опасных веществ [2].

Жизненный цикл - совокупность взаимосвязанных процессов изменения состояния продукции при ее создании, использовании (эксплуатации) и ликвидации с избавлением от отходов путем их утилизации и/или удаления [23-25].

Здание - результат строительства, представляющий собой объемную строительную систему, имеющую надземную и (или) подземную части, включающую в себя помещения, сети инженерно-технического обеспечения и системы инженерно-технического обеспечения и предназначенную для проживания и (или) деятельности людей, размещения производства, хранения продукции или содержания животных [6].

Информация - сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления [3].

Информационные технологии - процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов [3].

Инфраструктура промышленного предприятия - материально-технический комплекс, необходимый для функционирования производственных процессов с целью достижения соответствия продукции и услуг, включающий: здания и связанные с ними инженерные сети и системы; оборудование, включая технические и программные средства; транспортные ресурсы; информационные и коммуникационные технологии [26].

Категория технического состояния - степень эксплуатационной пригодности несущей строительной конструкции или здания и сооружения в целом, а также грунтов их основания, установленная в зависимости от доли снижения несущей способности и эксплуатационных характеристик [21].

Компьютерное зрение - способность функционального блока принимать, обрабатывать и интерпретировать визуальные данные [22].

Машинное зрение - применение компьютерного зрения к машинам, роботам, процессам или для контроля качества [22].

Механическая безопасность - состояние строительных конструкций и основания здания или сооружения, при котором отсутствует недопустимый риск, связанный с причинением вреда жизни или здоровью граждан, имуществу, окружающей среде, жизни и здоровью животных и растений вследствие разрушения или потери устойчивости здания, сооружения или их части [6].

Обследование технического состояния - комплекс мероприятий по определению и оценке фактических значений контролируемых параметров, характеризующих работоспособность объекта обследования и определяющих возможность его дальнейшей эксплуатации, реконструкции или необходимость восстановления, усиления, ремонта, и включающих в себя обследование грунтов основания и строительных конструкций на предмет выявления изменения свойств грунтов, деформационных повреждений, дефектов несущих конструкций и определения их фактической несущей способности [21].

Опасный производственный объект - предприятия или их цехи, участки, площадки, а также иные производственные объекты, указанные в Приложении 1 к Федеральному закону № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» [2].

Оценка соответствия - прямое или косвенное определение соблюдения требований, предъявляемых к объекту [4].

Оценка технического состояния - установление степени повреждения и категории технического состояния строительных конструкций или зданий и сооружений в целом, включая состояние грунтов основания, на основе сопоставления фактических значений количественно оцениваемых признаков со значениями этих же признаков, установленных проектом или нормативным документом [21].

Промышленная безопасность ОПО - состояние защищенности жизненно важных интересов личности и общества от аварий на опасных производственных объектах и последствий указанных аварий [2].

Система управления промышленной безопасностью - комплекс взаимосвязанных организационных и технических мероприятий, осуществляемых организацией, эксплуатирующей опасные производственные объекты, в целях предупреждения аварий и инцидентов на опасных производственных объектах, локализации и ликвидации последствий таких аварий [2].

Сооружение - результат строительства, представляющий собой объемную, плоскостную или линейную строительную систему, имеющую наземную, надземную и (или) подземную части, состоящую из несущих, а в отдельных случаях и ограждающих строительных конструкций и предназначенную для выполнения производственных процессов различного вида, хранения продукции, временного пребывания людей, перемещения людей и грузов [6].

Техническое регулирование - правовое регулирование отношений в области установления, применения и исполнения обязательных требований к продукции или к продукции и связанным с требованиями к продукции процессам проектирования (включая изыскания), производства, строительства, монтажа, наладки, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, а также в области применения на добровольной основе требований к продукции, процессам проектирования (включая изыскания), производства, строительства, монтажа, наладки, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, выполнению работ или оказанию услуг и правовое регулирование отношений в области оценки соответствия [4].

Технический регламент - документ, принятый международным договором Российской Федерации, подлежащим ратификации в порядке, установленном законодательством Российской Федерации, или в соответствии с международным договором Российской Федерации, ратифицированным в порядке, установленном законодательством Российской Федерации, или указом Президента Российской

Федерации, или постановлением Правительства Российской Федерации, или нормативным правовым актом федерального органа исполнительной власти по техническому регулированию и устанавливает обязательные для применения и исполнения требования к объектам технического регулирования (продукции или к продукции и связанным с требованиями к продукции процессам проектирования (включая изыскания), производства, строительства, монтажа, наладки, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации) [4].

Требования промышленной безопасности - условия, запреты, ограничения и другие обязательные требования, содержащиеся в Федеральных законах и нормативных правовых актах Президента, Правительства Российской Федерации, а также федеральных нормах и правилах в области промышленной безопасности [2].

Цифровизация - цифровой способ представления, хранения, передача и применение информации с помощью цифровых устройств [27].

Экспертиза промышленной безопасности - определение соответствия объектов экспертизы промышленной безопасности предъявляемым к ним требованиям промышленной безопасности [2].

Эксперт в области промышленной безопасности - физическое лицо, аттестованное в установленном порядке, обладающее специальными познаниями в области промышленной безопасности и участвующее в проведении экспертной оценки (экспертизы) промышленной безопасности [2].

Описание условий съёмки и примеры фотографий объектов экспериментального обследования в различных условиях эксплуатации

Описание условий съёмки

Середина февраля. Пасмурно, температура воздуха около -10°С, средняя скорость ветра 3,1 м/с

Фотография объекта

Середина февраля. Ясно, температура воздуха около -9°С, средняя скорость ветра 3,1 м/с

Вторая половина февраля. Ясно, снегопад, температура воздуха около -8°С, средняя скорость ветра 3,1 м/с. Против солнца

Описание условий съёмки

Фотография объекта

Вторая половина февраля. Ясно, температура воздуха около -12°С, средняя скорость ветра 3,1 м/с

Первая половина марта. Ясно, температура воздуха около -5°С, средняя скорость ветра 3,4 м/с

Первая половина марта. Ясно, снегопад, температура воздуха около -4°С, средняя скорость ветра 3,4 м/с

Середина марта. Пасмурно, снегопад, температура воздуха около 0°С, средняя скорость ветра 3,9 м/с

Описание условий съёмки

Конец марта. Пасмурно, температура воздуха около +3°С, средняя скорость ветра 3,4 м/с

Первая половина апреля. Пасмурно, температура воздуха около +8°С, средняя скорость ветра 4,1 м/с

Вторая половина июня. Ясно, температура воздуха около +20°С, средняя скорость ветра

3,9 м/с

Вторая половина июня. Ясно, температура воздуха около +22°С, средняя скорость ветра

3,9 м/с

Требования к образованию и опыту, а также перечень компетенций специалиста по эксплуатации БПЛА с максимальной взлетной массой 10 кг и менее

Таблица В.1 - Требования к образованию и опыту специалиста по эксплуатации

БПЛА с максимальной взлетной массой 10 кг и менее [17]

Наименование требования Характеристика требования

Требования к образованию и обучению Профессиональное обучение - программы профессиональной подготовки по профессиям рабочих, должностям служащих, программы переподготовки рабочих, служащих, программы повышения квалификации рабочих, служащих

Требования к опыту практической работы Не установлен

Таблица В.2 - Перечень компетенций специалиста по эксплуатации БПЛА с

максимальной взлетной массой 10 кг и менее [17]

Уровень квалификации специалиста Описание компетенций специалиста

Подготовка к полетам беспилотных авиационных систем, включающих в себя один БПЛА Трудовые действия: 1. Изучение полетного задания, отработка порядка его выполнения и действий при управлении БПЛА. 2. Ознакомление с ограничениями в районе выполнения полета БПЛА по маршруту (трассе) с использованием цифровых платформ полетно-информационного обслуживания. 3. Подбор стартово-посадочной площадки для летной эксплуатации БПЛА. 4. Оценка метеорологической, орнитологической и аэронавигационной обстановки в районе выполнения полетов БПЛА. 5. Подготовка программы полета беспилотного БПЛА и его загрузка в бортовой навигационный комплекс (автопилот) (при наличии) с использованием цифровых технологий. 6. Подготовка полетной документации. 7. Подготовка стартово-посадочной площадки и развертывание БПЛА. 8. Проверка готовности беспилотной авиационной системы, включающей в себя один БПЛА, к использованию в соответствии с эксплуатационной документацией и с полетным заданием, ее приемка. 9. Ведение полетной и технической документации, в том числе в электронном виде с использованием сервисов цифрового журналирования операций. Необходимые умения: 1. Использовать специализированные цифровые платформы полетно-информационного обслуживания и сервисы цифрового журналирова-ния операций. 2. Анализировать метеорологическую, орнитологическую и аэронавигационную обстановку.

Продолжение таблицы В.2

Уровень квалификации специалиста Описание компетенций специалиста

3. Использовать специальное программное обеспечение для составления программы полета и ввода ее в бортовой навигационный комплекс (автопилот) (при наличии) БПЛА. 4. Составлять полетное задание и план полета. 5. Оценивать техническое состояние и готовность к использованию беспилотной авиационной системы. 6. Оформлять полетную и техническую документацию

Необходимые знания: 1. Правила и порядок, установленные воздушным законодательством Российской Федерации, получения разрешения на использование воздушного пространства, в том числе при выполнении полетов над населенными пунктами, при выполнении авиационных работ. 2. Нормативные правовые акты об установлении запретных зон и зон ограничения полетов; порядок получения информации о запретных зонах и зонах ограничения полетов. 3. Нормативные правовые акты, регламентирующие организацию и выполнение полетов БПЛА. 4. Порядок организации и выполнения полетов БПЛА в сегрегированном воздушном пространстве. 5. Основы воздушной навигации, аэродинамики и метеорологии в объеме, необходимом для подготовки и выполнения полета БПЛА в ожидаемых условиях эксплуатации. 6. Требования эксплуатационной документации. 7. Летно-технические характеристики беспилотной авиационной системы и влияние на них эксплуатационных факторов. 8. Порядок планирования полета БПЛА и построения маршрута полета. 9. Порядок подготовки программы полета и загрузки ее в бортовой навигационный комплекс (автопилот) (при наличии) БПЛА. 10. Специализированные цифровые платформы полетно-информаци-онного обслуживания и сервисы цифрового журналирования операций. 11. Порядок проведения предполетной подготовки беспилотной авиационной системы и ее элементов. 12. Правила ведения и оформления полетной и технической документации, требования к ведению и оформлению полетной и технической документации, в том числе в цифровом виде с использованием специализированных сервисов

Управление (контроль) полетом БПЛА Трудовые действия: 1. Уточнение полетного задания в соответствии с фактическими метеорологическими, орнитологическими и навигационными данными. 2. Принятие решения на взлет БПЛА. 3. Запуск БПЛА. 4. Дистанционное управление полетом одного БПЛА и (или) контроль параметров полета. 5. Выполнение полета одним БПЛА в соответствии с полетным заданием.

Продолжение таблицы В.2

Уровень квалификации специалиста Описание компетенций специалиста

6. Анализ аэронавигационной, метеорологической, орнитологической обстановки в ходе выполнения полетного задания. 7. Выполнение действий при возникновении особых случаев в полете БПЛА. 8. Проведение поисковых работ в случае аварийной посадки БПЛА. 9. Информирование соответствующих органов Единой системы организации воздушного движения об отклонениях от плана полета или изменениях в режиме полета БПЛА, о возникновении особых ситуаций в полете, о совершении аварийной посадки. 10. Осуществление взаимодействия с участниками воздушного движения при выполнении полетов БПЛА. 11. Принятие решений о посадке БПЛА, а также о прекращении полета и возвращении на аэродром либо о вынужденной посадке в случае явной угрозы окружающим или безопасности полета БПЛА. 12. Выполнение послеполетного осмотра БПЛА. 13. Ведение полетной и технической документации, в том числе в электронном виде с использованием сервисов цифрового журналирования операций. 14. Выполнение мероприятий по недопущению доступа посторонних лиц к беспилотной авиационной системе, включающей в себя один БПЛА

Необходимые умения: 1. Осуществлять запуск БПЛА. 2. Осуществлять дистанционное пилотирование и (или) контроль параметров полета одного БПЛА. 3. Распознавать и контролировать факторы угроз и ошибок при выполнении полетов. 4. Определять пространственное положение БПЛА с использованием элементов наземной станции управления. 5. Принимать меры по обеспечению безопасного выполнения полета БПЛА. 6. Принимать меры по недопущению посторонних лиц к беспилотной авиационной системе. 7. Выполнять послеполетные работы. 8. Оформлять полетную и техническую документацию, в том числе в цифровом виде с использованием специализированных сервисов

Необходимые знания: 1. Нормативные правовые акты, регламентирующие порядок использования воздушного пространства Российской Федерации, производства полетов БПЛА. 2. Порядок производства полетов БПЛА в сегрегированном воздушном пространстве. 3. Основы аэронавигации, аэродинамики, метеорологии в объеме, необходимом для выполнения безопасного полета БПЛА. 4. Требования эксплуатационной документации, летно-технические характеристики и эксплуатационные ограничения БПЛА.

Окончание таблицы В.2

Уровень квалификации специалиста Описание компетенций специалиста

5. Правила ведения радиосвязи. 6. Порядок действий экипажа при нештатных и аварийных ситуациях. 7. Порядок действий экипажа при проведении поисковых работ в случае аварийной посадки БПЛА. 8. Технология выполнения авиационных работ, характеристики используемых веществ и оборудования. 9. Порядок проведения послеполетных работ. 10. Порядок действий для недопущения посторонних лиц к беспилотной авиационной системе. 11. Правила ведения и оформления полетной и технической документации, требования к ведению и оформлению полетной и технической документации, в том числе в электронном виде с использованием сервисов цифрового журналирования операций. 12. Ответственность за нарушение правил использования воздушного пространства, безопасной эксплуатации БПЛА

УТВЕРЖДАЮ: Директор

НИИ "Промбезопасность" ФГБОУ ВО "МГТУ им. Г.И. Носова" М.Ю. Наркевич

График полетов беспилотным воздушным судном (ВВС) пилотных объектов (территории, ЗиС ПАО "ММК") для выполнения работ по договору № 247715

Наименование пилотного объекта. Структурное подразделение Апрель Май

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 1 2 3 4 5 6 7 10 11 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

Здание литейного двора доменной печи № 6. Доменный цех 1

Главный корпус ЛПЦ-8. ЛПЦ-8

Здание склада № 54. УПП =

Здание ПВЭС.УГЭ ■ ■

Дымовая труба №132 ПВЭС (2030080 котел 3,4). УГЭ

Территория ПАО «ММК» - проспект доменшиков 1

Примечание - дата обследования кровли и стен здания (сооружения) ПСП с применением дрона может изменится в связи с погодными условиями

обследование кровли и стен здания (сооружения) с применением дрона

РАЗРАБОТАЛ: Вед. инженер НИИ

"Промбезопасность" ФГБОУ ВО "МГТУ им. Г.И. Носова

СОГЛАСОВАНО:

Директор по охране труда,

Промышленной безопасности и экологии

Начальник УОТиПБ

Вед. специалист УОТиПБ

Директор по безопасности

Вед. Специалист группы планирования и

реализации мероприятий повышенной

готовности

Начальник службы безопасности

Старший менеждер группы по режиму и контролю за сохранность собственности

Главный специалист по ТОиР / директор ООО "ОСК"

Начальник НТЦ

Начальник доменного цеха

Начальник ЛПЦ-8

Начальник УПП

И.о. начальника ПВЭС

Начальник административного отдела

Г.В. Щуров A.A. Бельтюков А.Г. Луганский П.А. Кравченко

Р.Г. Башаров

А.И. Осипов

Ю.М. Жвыкин

Д.В.Куряев А. Д. Карту но в A.B. Павлов

A.П. Тихановский

B.В. Калинин О.В. Золотухин В.В. Нижегородов

Гистограммы количественного распределения изображений объектов экспериментального обследования по различным классификационным признакам

Результат распределения изображений объектов экспериментального обследования по типам объектов в зависимости от количества глобальным

максимумов и решаемых задач

Номер задачи Наименование задачи Количество изображений по числу глобальных максимумов Общее количество

Один Два Много

Здание литейного двора доменной печи

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 0

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 2 13 15

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 0

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 0

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 7 8 15

6 Обнаружение нарушений лакокрасочных покрытий на поверхности объекта 1 1

7 Обнаружение и оценка провалов на кровле объекта 0

8 Обнаружение разрушений дорожного покрытия 0

9 Обнаружение на обочине дорог и кровлях крыш посторонних объектов (мусор) 3 1 3 7

Всего фотографий 3 10 25 38

Сооружение дымовая кирпичная труба

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 0

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 0

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 16 67 83

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 0

Номер задачи Наименование задачи Количество изображений по числу глобальных максимумов Общее количество

Од ин Много

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 0

6 Обнаружение нарушений лакокрасочных покрытий на поверхности объекта 0

7 Обнаружение и оценка провалов на кровле объекта 0

8 Обнаружение разрушений дорожного покрытия 0

9 Обнаружение на обочине дорог и кровлях крыш посторонних объектов (мусор) 0

Всего фотографий 0 16 67 83

Здание паровоздуходувной электростанции

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 0

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 0

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 8 3 11 22

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 15 36 51

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 1 2 2 5

6 Обнаружение нарушений лакокрасочных покрытий на поверхности объекта 11 24 35

7 Обнаружение и оценка провалов на кровле объекта 0

8 Обнаружение разрушений дорожного покрытия 0

9 Обнаружение на обочине дорог и кровлях крыш посторонних объектов (мусор) 7 7

Всего фотографий 9 38 73 120

Здание листопрокатного цеха. Кровля

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 0

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 8 34 73 115

Номер задачи Наименование задачи Количество изображений по числу глобальных максимумов Общее количество

Од ин Два Много

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 0

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 0

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 4 4

6 Обнаружение нарушений лакокрасочных покрытий на поверхности объекта 0

7 Обнаружение и оценка провалов на кровле объекта 0

8 Обнаружение разрушений дорожного покрытия 0

9 Обнаружение на обочине дорог и кровлях крыш посторонних объектов (мусор) 1 1

Всего фотографий 8 39 73 120

Здание листопрокатного цеха. Ф >асады

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 60 149 241 450

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 0

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 0

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 0

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 0

6 Обнаружение нарушений лакокрасочных покрытий на поверхности объекта 0

7 Обнаружение и оценка провалов на кровле объекта 0

8 Обнаружение разрушений дорожного покрытия 0

9 Обнаружение на обочине дорог и кровлях крыш посторонних объектов (мусор) 0

Всего фотографий 60 149 241 450

№ задачи Наименование задачи Количество изображений по числу глобальных максимумов Общее количество

Один Два Много

Здание склада электрокабельной продукции

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 7 14 21

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 8 16 37 61

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 2 12 14

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 0

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 0

6 Обнаружение нарушений лакокрасочных покрытий на поверхности объекта 0

7 Обнаружение и оценка провалов на кровле объекта 0

8 Обнаружение разрушений дорожного покрытия 0

9 Обнаружение на обочине дорог и кровлях крыш посторонних объектов (мусор) 2 1 3

Всего фотографий 10 25 64 99

Территория промышленной площадки

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 0

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 0

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 0

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 0

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 0

6 Обнаружение нарушений лакокрасочных покрытий на поверхности объекта 0

7 Обнаружение и оценка провалов на кровле объекта 0

№ задачи Наименование задачи Количество изображений по числу глобальных максимумов Общее количество

Один Два Много

8 Обнаружение разрушений дорожного покрытия 28 22 6 56

9 Обнаружение на обочине дорог и кровлях крыш посторонних объектов (мусор) 0

Всего фотографий 28 22 6 56

Здание листопрокатного цеха. Кровля

1 Обнаружение и оценка разрушения соединительных швов между панелями 0

2 Обнаружение и оценка площади поверхности объекта, покрытого ржавчиной 4 4 3 11

3 Обнаружение и оценка наклонных трещин на кирпичной кладке (количество, длина) 0

4 Обнаружение и построение профиля обледенений (сосулек) на крыше объекта 0

5 Обнаружение отсутствия типовых элементов объектов 0