МЕТРОЛОГІЧНА ОЦІНКА РЕЗУЛЬТАТІВ ВИМІРЮВАНЬ ДЖЕРЕЛ ТЕХНОГЕННОГО ЗАБРУДНЕННЯ ГІРНИЧОВИДОБУВНОГО ПІДПРИЄМСТВА

Yevhenii Lashko

doi:10.26906/SUNZ.2026.1.157

Автор(и)

Yevhenii Lashko

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2026.1.157

Ключові слова:

метрологічне забезпечення, стандартизація, техногенне забруднення, гірничовидобувне підприємство, невизначеність вимірювань, екологічний моніторинг, пилове забруднення

Анотація

Актуальність. Гірничовидобувна промисловість належить до найбільш екологічно навантажених галузей промисловості, діяльність якої супроводжується утворенням значних обсягів пилу, газоподібних викидів, аерозолів і вторинного забруднення територій. Об’єкт дослідження: математична модель метрологічної оцінки результатів вимірювань. Мета статті: розробка науково обґрунтованого підходу до метрологічної оцінки результатів вимірювань джерел техногенного забруднення гірничовидобувного підприємства з урахуванням невизначеності вимірювань і факторів впливу виробничого середовища. Результати дослідження. У статті розглянуто питання метрологічного забезпечення вимірювань джерел техногенного забруднення гірничовидобувних підприємств. Обґрунтовано необхідність застосування метрологічно підтверджених методів вимірювань для забезпечення достовірності результатів екологічного моніторингу. Запропоновано підхід до оцінювання результатів вимірювань на основі аналізу похибок, невизначеності вимірювань і відповідності результатів встановленим нормативним вимогам. Розроблено математичну модель оцінювання сумарної невизначеності результатів вимірювань концентрацій забруднювальних речовин у повітрі та на поверхнях гірничовидобувного підприємства. Висновки. Впровадження метрологічно обґрунтованих процедур дозволяє підвищити достовірність екологічної оцінки техногенного впливу й ефективність управління еколого-виробничою безпекою. Сфера використання отриманих результатів: результати вимірювань концентрацій забруднювальних речовин є основою для прийняття управлінських рішень, розроблення природоохоронних заходів, оцінювання ризиків для персоналу та населення.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

1. Lashko, Y., Chencheva, O., Levchenko, L., Myshchenko, I., & Bolibrukh, B. (2025). Evaluation of the aerological condition during open-pit mining operations based on three-dimensional models of quarries. Advanced Information Systems, 9(2), 18– 24. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2025.2.03 DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2025.2.03

2. Voitenko, S., Barvinskyi, O., Babych, O. & Mosharenkov, V. (2022). CONSIDERATION OF THE REQUIREMENTS OF EN ISO/IEC 17025 REGARDING THE CALIBRATION LABORATORYIN THE QUESTIONS OF THE PROCESSA OF THE VALIDATION OFPROCEDURES FOR THE CALIBRATION OFMEASURING EQUIPMENT. CONTROL, NAVIGATION AND COMMUNICATION SYSTEMS, 3(69), 13–17. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.3.013 DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.3.013

3. Melnichenko, O., Horoshilov, O., & Maletska, O. (2019). Analysis of requirements for equipment and methods under ISO/IEC 17025:2017. Vymiriuvalna tekhnika ta metrolohiia, 80(1), 67–74. https://doi.org/10.23939/istcmtm2019.01.067 DOI: https://doi.org/10.23939/istcmtm2019.01.067

4. Trishch, R., Maletska, O., Cherniak, O., Semionova, J., & Jancis, V. (2020). ANALYSIS OF THE REQUIREMENTS OF INTERNATIONAL AND NATIONAL STANDARDS FOR MEASUREMENT METHODS AND METROLOGICAL EQUIPMENT. INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND SCIENTIFIC SOLUTIONS FOR INDUSTRIES, (1(11), 156–162. https://doi.org/10.30837/2522-9818.2020.11.156 DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2020.11.156

5. Glavič-Cindro, D, Hazou, E, Korun, M, Krištof, R, Osterman, P, Petrovič, T, Vodenik, B, & Zorko B. (2020). Measurement uncertainty arising from sampling of environmental samples. Appl Radiat Isot. 2020 Feb;156:108978. https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2019.108978 Epub 2019 Nov 9. PMID: 31770713. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2019.108978

6. Pernigotti, D, Gerboles, M, Belis, C, & Thunis, P. (2013). Model quality objectives based on measurement uncertainty. Part II: NO2 and PM10. ATMOSPHERIC ENVIRONMENT, 79, 869–878. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.07.045JRC83406. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.07.045

7. Слободян, Б. І., Гейченко, М. В., & Мєнасова, А. Ш. (2025). Практика застосування процедури забезпечення якості і контролю якості (QA/QC) при дорозвідці Полохівського родовища літію. Мінеральні ресурси України, (1), 33–40. https://doi.org/10.31996/mru.2025.1.33-40 DOI: https://doi.org/10.31996/mru.2025.1.33-40

8. George, A., & Usman, U. (2025). AI‑Enabled safety and risk management in mining environments. Manuscript. ResearchGate. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/398512017_AIEnabled_Safety_and_Risk_Management_in_Mining_Environments

9. Williams, D. E. (2019). Low Cost Sensor Networks; How Do We Know the Data are Reliable? ACS sensors. https://doi.org/10.1021/acssensors.9b01455 Corpus ID: 201668778. DOI: https://doi.org/10.1021/acssensors.9b01455

10. Lashko, Y., Sukach, S., Laktionov, I., Chencheva, O., Rieznik, D., & Kortsova, O. (2025). Predictive Mathematical and Computer Model for Determining Harmful Effects of Dust Pollution on the Environment and Workers. Baltic Journal of Modern Computing, 13(2), 436–452. https://doi.org/10.22364/bjmc.2025.13.2.08 DOI: https://doi.org/10.22364/bjmc.2025.13.2.08

11. On Approval of the Procedure for Determining the Values of Background Concentrations of Pollutants in the Atmospheric Air, Order of the Ministry of Ecology and Natural Resources of Ukraine No. 286 (2021) (Ukraine). https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0700-01#Text