CC BY
110
-Ф-
D rn i-
U
IK
CO
О X
О ^
и a
О ^
О
a
U
CD iX
О ^
I-
u
и о
X
и a
с
О
со ф
VD ч;
О ^
U Ф т X
О (Г)
УДК 331.45
DOI: 10.24411/1816-1863-2018-12042
ОЦЕНКА РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЧАСТИЦ СВАРОЧНОГО АЭРОЗОЛЯ В ПРОСТРАНСТВЕ РАБОЧЕЙ ЗОНЫ СВАРЩИКА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВРЕМЕНИ
К. Ю. Кириченко, науч. сотрудник научно-образовательного центра (НОЦ) нанотехнологии Инженерной школы (ИШ) Дальневосточного федерального университета (г. Владивосток), [email protected], Р. С. Рогулин, магистрант Школы естественных наук (ШЕН) Дальневосточного федерального университета, [email protected], В. А. Дрозд, аспирант ИШ Дальневосточного федерального университета, [email protected], А. В. Гридасов, к. т. н, доцент, зав. кафедрой ИШ Дальневосточного федерального университета, [email protected], А. С. Холодов, ассистент Дальневосточного федерального университета, [email protected], Д. П. Ильященко, к. т. н, зам. зав. кафедрой Югринского технологического института Национального исследовательского Томского политехнического университета, Югра, Россия, mita8@ramЫer.ru, О. А. Казарин, зав. лаб. кафедры сварочного производства, Дальневосточного федерального университета, [email protected], И. А. Вахнюк, аспирант ШЕН Дальневосточного федерального университета, [email protected], К. С. Голохваст, д. б. н., профессор ИШ, Дальневосточного федерального университета, [email protected]
Установлена зависимость размерности частиц твердой составляющей сварочного аэрозоля (ТССА) от времени распространения сварочного аэрозоля в пространстве. По результатам измерения гранулометрического состава частиц сварочного аэрозоля (СА), отобранного для различных временных интервалов, установлена зависимость размерности частиц от времени распространения облака СА. Дана прогнозная оценка размерности частиц при увеличении периода распространения сварочного аэрозоля.
The dependence of the particle size of solid component of the welding aerosol on the distribution time of the welding aerosol in space is identified. Based on the results of the particle size distribution of the welding aerosol particles, sampled for different time intervals, the dependence of the particle size on the distribution time of the WA cloud is determined. The prognostic estimation of the dimensions of particles is presented taking into account the increase in the distribution time of the welding aerosol.
Ключевые слова: сварочный аэрозоль, распространение микрочастиц, PM10, производственная безопасность, время.
Key words: amperage, welding aerosol, particle size distribution, PMjq, morphology, human safety, time.
42
Сварочный процесс является одним из наиболее важных и задействованных в современном промышленном производстве. Неотъемлемым атрибутом сварочных про-
цессов являются выбросы производных продуктов, таких как сварочный аэрозоль (СА), сформированный частицами твердой и газообразной фазы. При распро-
-Ф-
странении ГССА в окружающей среде, с более низкой температурой, происходит конденсация паровой фазы и формирование мельчайших твердых частиц газового компонента, взвешенных в воздухе [1], в том числе и нанодиапазона [2]. Ранее был описан факт, что примерно 1 % электрода при конденсации образует частицы нано-диапазона, способные формировать довольно крупные агломераты [3]. При этом количество частиц нанодиапазона составляет 60,7 % [4].
Известно, что взвешенные частицы фракции до 0,1...10 мкм оседают с незначительной скоростью (скорость витания частиц ТССА — в пределах 0,08 м/с), продолжительное время, находясь во взвешенном состоянии и равномерно распределяясь по высоте помещений [5]. Тем самым ТССА продолжительное время находятся в подвешенном состоянии, и распространяется далеко за рамки рабочей зоны сварщика, а частицы менее 0,1 мкм практически не подчиняются закону тяготения [6] и влияния аэродинамических сил, которые не позволяют им осесть [7].
Например, при радиусе частицы, равном 25 мкм, скорость оседания становится практически равной 0 [1, 8]. Именно частицы фракции РМю в количестве до 30 % от общего числа осаждаются в легких сварщиков [9]. Оседание частиц пыли на поверхности легких приводит к разрастанию соединительной ткани, нарушению здорового усвоения кислорода и провоцирует развитие пневмокониозов (наиболее опасен силикоз — результат попадания кремния, кварцевой пыли). Разрастание соединительной ткани снижает иммунные возможности организма в целом [10].
Как правило время, потраченное на производство сварочных работ при электродуговой сварке, не превышает 45 % продолжительности рабочей смены [11]. Исходя из вышесказанного, важно было выделить стартовый этап производства сварочных работ и начало распространения облака частиц сварочного аэрозоля в пространстве и времени.
Целью данной работы являлась оценка характера распространения частиц сварочного аэрозоля, в том числе частиц гигиенически значимой фракции РМ10 [12], а зависимости от временного интервала в первый час работы.
Методика отбора проб частиц сварочного аэрозоля в пространстве рабочей зоны. Эксперимент выполнен в л аборатории кафедры сварочного производства Инженерной школы ДВФУ, представляющей собой изолированное помещение общей площадью S = 60 м2 (7,5—8 м) без естественной и принудительной вентиляции.
Перед началом процесса сварки, в плоскости пола и по высоте размещались пластиковые (ПВХ) контейнеры объемом V = 2,7 л с деионизированой водой. В плоскости пола на отметке 0.000 в трех направлениях (IS, ^W, ^Б) с шагом 1000 мм от сварочного стенда (центр которого условно принят за центр координатных осей (рис. 1); по высоте tH — с шагом 500 мм от столешницы сварочного стенда (H = 800 мм от уровня пола). Общее количество емкостей для отбора проб при проведении одного эксперимента составляло 20 шт. (по 5 шт. для каждого направления). Данная схема применялась также в предыдущих работах [13, 14].
В качестве свариваемых элементов использовались: металлическая пластина ВСт-3сп; S = 8 мм, электроды УОНИ-13/55 с основным типом покрытия; 03 мм. Сила тока, выставленная на сварочном аппарате (УДГУ-251, SELMA, Russia), составляла 1св = 100 А. Выбор режима сварки и динамических характеристик источника питания оказывает значительное влияние на формирование сварочного аэрозоля [15]
Продолжительность эксперимента определялась временем сгорания одного электрода (~ 1 мин) при фиксированном времени оседания облака сварочного аэрозоля (30 мин, 1 час). Данные временные промежутки были выбраны исходя из статистических д анных среднего нахождения сварщика на одном месте в условиях технологического процесса производства. В период оседания ч астиц в емкости (после сгорания электрода) лаборатория закрывалась, все сотрудники покидали помещение. Эксперимент повторно выполнялся в течение трех дней, для выбранных интервалов времени оседания частиц сварочного аэрозоля с 1—30 мин; с 30—60 мин и с 1—60 мин.
Графики распределения частиц по размерам для каждой из проб сварочного аэрозоля получены методом динамичес-
о>
О
О -1 X х
CD
Г)
О
б
CD ы
О ^
0 Г)
1
о
Г)
Г) -I
тз
о
-I
CD
О-
Г> -I 03
О
О ТЗ О Ш
Г)
О
X
о
ы ш
Г) -I
оз О
43
-Ф-
О rn
I-
U
IK
CO
О X
О ^
и a О CP
О
о
ca
U
Ф
IX
О ^
I-
u
и о
X
и о
с
о
со ф
VD ч;
О ^
U Ф т X
О (Г)
Рис. 1. Схема отбора проб частиц сварочного аэрозоля в пространстве рабочей зоны
кого рассеяния света при помощи прибора Analysette 22 NanoTec plus (Fritsch GmbH, Germany). Измерения для каждой из проб проводили по 3 раза в двух режимах: Nano (0,01—45,00 мкм) и Micro (0,08—2000,00 мкм). Расчет средних размеров частиц (в предположении сферичности морфологии) производился согласно уравнению состояния Ми-Грюнайзена, которое описывает связь между д авлением и объемом тела при заданной температуре в процессе ударного сжатия твердого тела (1):
Р - Ро = r/V(E - Ео),
(1)
44
где Ро и Ео — давление и внутренняя энергия в начальном состоянии соответственно; V — объем; Р — давление; Е — внутренняя энергия; Г — безразмерный коэффициент Грюнайзена, характеризующий термическое давление со стороны колеблющихся атомов.
3D-моделирование. Построение 3Б-мо-делей облака сварочного аэрозоля выполнено на основе данных лазерной нефелометрии частиц проб с применением специализированного программного обеспечения AutoCAD (version J.51.0.0, Autodesk Education Master Suite 2015, Серийный номер продукта: 545-89603482). При построении 3D моделей использован следующий алгоритм:
1) от центра каждой емкости проведена прямая линия, соответствующая процентному содержанию в пробе частиц с размером в диапазоне 1^10 мкм (фракция РМю). Для емкостей, установленных в плоскости пола, прямая направлена по оси Н. Для емкостей, установленных по высоте, — параллельно плоскости пола (оси Б, ^^ Е);
2) крайние точки прямых, отложенных от центра емкостей, соединены кривыми. Для емкостей, установленных в плоскости пола, кривые пересекают верхние отметки прямых, равноудаленных от источника излучения — сварочного стенда. Для емкостей, установленных по высоте, кривые являются длиной окружности с радиусом длины прямой (п. 1);
3) по полученным данным согласно пп. 1, 2 построены плоскости: первая включает кривые для емкостей, установленных в плоскости пола; вторая — длины окружностей для емкостей, установленных по высоте.
Результаты измерений гранулометрического состава частиц сварочного аэрозоля с выделением доли содержания гигиенически значимой фракции РМю представлены в табл. 1. Как видно из представленных данных, средний размер частиц при отборе на протяжении 60 мин увеличился для временного интервала
"Ф
-Ф-
1—30 мин в 1,44 раза, а для интервала 30—60 мин в 2,64 раза соответственно. Следует отметить динамику распространения облака частиц сварочного аэрозоля в начальные 30 мин в основном по вертикали от источника излучения. Выявлена динамика увеличения содержания частиц фракции РМю в первый период (1—30 мин) и последующий период (30—60 мин). А точнее, для первого интервала — в 60 % точек отбора концентрации частиц фракции РМю превышает 50 %, а для 35 % точек отбора концентрация частиц фракции РМю превышает 90 % от общего состава аэрозоля. Во втором интервале времени распространения облака СА для 75 % от общего количества проб концентрация частиц фракции РМю превышает 50 %, при этом в половине этих проб она выше 90 %.
В предшествующих работах нами было выявлено превышение ПДК взвешенных частиц СА максимальных разовых значений нормативного документа (Постановление № 26 Главного санитарного врача РФ от 19.04.2010 г. об утверждении гигиенических нормативов ГН 2.1.6.2604—10)
более, чем в 50 % точек пространства рабочей зоны, выбранных в качестве мест отбора проб, в зависимости от удаления от источника излучения и практически повсеместно по высоте над источником излучения частиц. Факт превышения сварочными аэрозолями допустимых значений ПДК усугубляется сложным химическим составом СА по сравнению с обычной пылью и наличием в составе СА особо вредных веществ 1, 2 и 3 класса опасности [16].
Качественно отличие результатов измерений для часового интервала отбора проб (1—60 мин) дополнительно обращает внимание и заставляет произвести сравнительный анализ данных. Факт отсутствия точек с 50 и 90 % содержанием частиц фракции РМ10 позволяет сделать вывод о слипании частиц, их агрегирования и формирования цепочек из более мелких частиц, что подтверждает имеющиеся литературные данные о формировании в результате коалесценции агломератов и кластеров. Последние, в свою очередь, имеют сложное строение и разнородный состав [17]. При формировании агрегатов [18], цепочек частиц — свароч-
Таблица 1
О) ^
о
О -1
х
а>
Г)
а
¡а
б
а>
ы
О ^
а
г> л
О г>
г>
-I
тз
о
-I
а>
О-
Г> -I 03
а
о ~о о ш
г> ^
о
X
о
ы
Г) -I оз
а
Результаты гранулометрического анализа размерности частиц для различных периодов отбора проб СА
Показатели Н1 Н2 Н3 Н4 Н5 В1 В2 В3 В4 В5 Период отбора проб
Б част. ср. 1,41 0,10 0,28 12,09 0,10 9,02 9,50 12,77 0,07 55,86 1_30
(цш) 7,06 0,26 0,66 13,41 0,11 11,19 10,82 12,37 0,98 0,30 30_60
14,02 14,24 14,15 14,26 13,90 13,85 11,86 15,55 15,00 15,19 1_60
0(х) [%] Р < 10 пш 99,90 75,60 19,10 100,00 100,00 17,20 91,00 100,00 17,60 39,30 27,40 16,70 100,00 100,00 20,10 74,70 49,20 22,70 63,70 52,80 39,70 36,70 39,50 7,20 100,00 100,00 10,00 35,90 100,00 17,40 1_30 30_60 1_60
Окончание табл. 1
Показатели Ю1 Ю2 Ю3 Ю4 Ю5 З1 З2 З3 З4 З5 Период отбора проб
Б част. ср. 11,68 9,80 12,67 10,61 13,17 9,96 1,14 0,30 13,66 14,97 1_30
(цш) 7,76 0,60 5,52 3,32 10,92 0,88 0,29 13,26 9,13 0,07 30_60
14,65 15,42 13,82 13,07 13,88 14,81 14,87 15,16 15,00 14,97 1_60
0(х) [%] Р < 10 пш 42,90 77,90 18,10 58,50 100,00 11,90 32,20 98,90 24,40 52,90 84,30 30,50 28,20 48,30 27,20 59,60 100,00 14,80 94,70 100,00 13,60 98,40 29,10 10,50 31,30 66,00 12,20 12,70 100,00 12,70 1_30 30_60 1_60
45
№2, 2018
"Ф
-Ф-
-Ф-
-Ф-
О т
I-
и
со О X
О ^
и а О СР
О
ный аэрозоль все более соответствует параметрам крупнодисперсной системы, соответственно увеличивается скорость оседания частиц [6]. Подробно механизм формирования, стадийность образования кластеров и цепочек для процессов конденсации горячих паров СА описана ранее в литературе [19].
На основании полученных данных было выполнено 3Б-моделирование распро-
странения облака сварочного аэрозоля для 3-х временных интервалов 1—30 мин (рис. 2), 30—60 мин (рис. 3), 1—60 мин (рис. 4).
Выявлено пятикратное уменьшение процента содержания частиц фракции РМю в пробах с отбором во временные интервалы 1—30 мин и 30—60 мин по сравнению с 1—60 мин и установлена прямая зависимость среднего диаметра частиц от-
о
и
Ф
IX
О СР
I-
и
и о
X
и о с
о
со Ф Ю ч;
О ^
и Ф т X
О
Рис. 2. 3Б-модель распространения облака СА для интервала 1—30 мин
46
Рис. 3. 3Б-модель распространения облака СА для интервала 30—60 мин
-Ф-
-Ф-
-Ф-
Рис. 4. 3Б-модель распространения облака СА для интервала 1—60 мин
носительно продолжительности времени в процессе витания и оседания частиц.
Составлена модель, в соответствии с которой возможно осуществление прогнозирования изменения среднего диаметра частиц в пространстве рабочей зоны сварщика с течением времени путем применения для модели интересующего исследователя периода распространения облака СА. В табл. 2 отображены регрессионные модели, которые отражают изменение среднего диаметра частиц во времени для каждой точки отбора проб в пространстве рабочей зоны, с уже вычисленными коэффициентами регрессии: С(1), С(2), С(3), С(4). Дополнительно отражены коэффициенты состоятельности оценки самой регрессии (Я2), коэффициенты состоятельности коэффициентов регрессии С(1), С(2), С(3), С(4). Для прогнозной оценки показателей регрессии использовались методы, описанные ранее в литературных источниках [20—25].
Для прогноза среднего диаметра частиц при проведении сварочных работ и распространении аэрозоля в пространстве на протяжении 90 мин были использованы 2 типа регрессионных моделей:
1) линейная, которая с высокой долей вероятности (более 64 %) описывает 11 точек отбора;
2) квадратичная, которая наиболее предпочтительна в сравнении с логариф-
мической, экспоненциальной, линейной моделями, но скорость изменения функции остается высокой.
Следует отметить выявленную закономерность для точек отбора в направлении Восток: согласно нашей прогнозной оценки применена регрессионная линейная модель и при проведении сварочных работ и распространении аэрозоля в пространстве на протяжении 90 мин, средний размер частиц достигнет порядка 102 мкм для точек отбора в радиусе 4 м от источника излучения. Коэффициент Я2 (коэффициент значимости модели) меньше 0,5 для линейной модели для точек более удаленных больше чем на 4 м от источника излучения ч астиц, что говорит о ее несостоятельности и необходимости подбора другой. Поэтому для точек, удаленных на 5 м, воспользуемся регрессионной моделью — полиномом второй степени (квадратичная модель), которая обеспечивает полное описание временного ряда.
Представлены результаты расчета корреляций рядов данных: среднего диаметра (Б) и времени (Т) для каждой точки отбора проб сварочного аэрозоля, концентрации частиц размерностью меньше 10 мкм (Р) и времени (Т). В табл. 3 представлены средние значения корреляций для каждого направления отбора проб (рис. 1).
о>
о
О -1
х
а>
Г)
а
¡а
б
Ш ы
О ^
а
г> л
О г>
г>
-I
тз
о
-I
а>
О-
Г> -I 03
а
о ~о о ш
г> ^
о
X
о
ы
Г) -I оз
а
47
Л Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства
00
Таблица 2
Прогнозные данные размерности частиц сварочного аэрозоля
№ f(T) Значение коэффициента Standard Error Prob. R- Squared Adjusted R-squared S. E. of regression Sum squared resid
С(1) С(2) С(3) C(l) С(2) С(1) С(2)
El El = *Т + С(2) 2,412571 6,529859 0,142769 0,308416 0,0376 0,03 0,99651 0,993021 0,201906 0,040766
Е2 Е2 = *Т + С(2) 1,17935 8,367714 0,079267 0,171237 0,0427 0,013 0,995503 0,991006 0,112101 0,012567
ЕЗ ЕЗ = *Т + С(2) 1,392476 10,77523 1,034621 2,235036 0,4068 0,1302 0,644305 0,28861 1,463174 2,140879
Е4 Е4 = *Т + С(2) 7,46332 -9,57693 3,78795 8,182908 0,299 0,4501 0,795166 0,590332 5,36697 28,69713
Е5 Е5 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 35,2254 -161,235 181,8676 1
HI Hl = *Т + С(2) 6,304566 -5,11218 0,378415 0,817469 0,0382 0,1009 0,99641 0,992821 0,535159 0,286395
Н2 Н2 = *Т + С(2) 7,069059 -9,27003 3,988656 8,616481 0,327 0,4767 0,758513 0,517027 5,640811 31,81875
НЗ НЗ = *Т + С(2) 6,933347 -8,83579 3,785831 8,178331 0,3182 0,4754 0,770326 0,540652 5,353974 28,66504
Н4 Н4 = *Т + С(2) 1,086154 11,08144 0,138391 0,29896 0,0807 0,0172 0,984025 0,96805 0,195715 0,038304
Н5 Н5 = *Т + С(2) 6,900719 -9,10016 3,980256 8,598336 0,3331 0,482 0,750365 0,50073 5,628932 31,68488
S1 S1 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 5,404533 -20,1308 26,40161 1
S2 S2 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 12,00841 -45,2229 43,01286 1
S3 S3 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 7,724432 -30,3208 35,26247 1
S4 S4 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 8,521475 -32,8549 34,94149 1
S5 S5 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 2,607463 -10,0734 20,63299 1
W1 W1 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 11,5082 -43,6066 42,05604 1
W2 W2 = *Т + С(2) 6,865 -8,29669 4,54543 9,622397 0,3664 0,547 0,703731 0,407463 6,299337 39,68165
W3 W3 = *Т + С(2) 7,43 -5,28832 3,189877 6,890922 0,2582 0,5833 0,844367 0,688734 4,511168 20,35063
W4 W4 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 5,204272 -20,1491 28,60894 1
W5 W5 = *ТЛ2 + С(2)*Т + С(3) 14,90045 -59,6022 59,67253 1
-Ф-
Таблица 3 Средние значения корреляций для каждого из направлений
H B Ю З
0,9231 -0,9117 0,60007 -0,7845 0,2908 -0,3077 0,46953 -0,5383 D T Q T
Полученные результаты позволяют сформулировать следующие выводы.
1. Существует пропорциональная взаимосвязь между средним диаметром частиц и периодом распространения частиц сварочного аэрозоля в пространстве рабочей зоны сварщика, особенно ярко выражено по высоте распространения облака СА.
2. Существует обратная (наличие знака «—» у коэффициента корреляции) взаимосвязь между процентным содержанием
частиц экологически значимой фракции взвешенных частиц РМю и периоду распространения облака во всех рассматриваемых направлениях распространения облака частиц СА в пространстве. В силу агрегирования твердых частиц сварочного аэрозоля происходит слипание мельчайших частиц и соответственное уменьшение концентрации частиц фракции РМю и их соответственное замещение концентрациями частиц большей размерности.
Авторы благодарны сотрудникам ЦКП «Межведомственный центр аналитического контроля состояния окружающей среды» ДВФУ.
Эта работа была поддержана «Стипендией Гензо Шимадзу» и грантом Президента Российской Федерации для молодых докторов наук, проект МВ-7737.2016.5.
О»
О
О -1 X х
CD
Г)
О
б
CD ы О
0 Г)
1
о
Г)
Г) -I
тз
о
-I
CD
О-
Г> -I 03
О
Библиографический список
1. Гришагин В. М. Возможности утилизации твердой составляющей сварочного аэрозоля // Экология и промышленность России. — 2012. — № 8. — С. 4—7.
2. Серебряков П. В., Ильиных М. В. Прогнозирование риска формирования патологии верхних отделов желудочно-кишечного тракта у рабочих пылеопасных профессий / В сборнике: Актуальные вопросы эколого-зависимых и профессиональных респираторных заболеваний. Материалы Всероссийской научно-практической конференции. — 2014. — С. 126—128.
3. Кузнецов Д. А., Смолина А. С., Раков Ю. В., Игнатов М. Н. Оценка аэрозолеобразующих компонентов минерального сырья Пермского края для производства электродных покрытий // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение, материаловедение. — 2014a. — Т. 16. — № 2. — С. 67—80.
4. Zhang M., Jian L., Bin P., Xing M., Lou J., Cong L., Zou H. Workplace exposure to nanoparticles from gas metal arc welding process // J. Nanopart. Res. — 2013. —Vol. 15. — P. 2016.
5. Борскивер И. А. Огненная дуга. Воздействие сварочного аэрозоля на организм электросварщика (ручная дуговая сварка). Рекомендации по измерению // Безопасность и охрана труда. — 2011. — № 2. — Вып. 47. — С. 66—69.
6. Раков Ю. В., Смолина А. С., Кузнецов Д. А., Игнатова А. М., Файнбург Г. З. О классификации и некоторых физико-химических свойствах производственной и сварочной пыли и аэрозолей // Вестник ПНИПУ. — 2014. — № 1. — С. 53—61.
7. Гришагин В. М. Сварочный аэрозоль: образование, исследование, локализация, применение. Томск: Изд-во Томского политехн. университета. — 2011. — 213 с.
8. Григорьев А. И., Сидорова Т. И. О некоторых закономерностях оседания и аккумуляции на местности промышленного аэрозоля // Журнал технической физики. — 1998. — Т. 68. — № 3. — С. 20—24.
9. Походня И. К., Явдощин И. Р., Губеня И. П. Сварочный аэрозоль — факторы влияния, физические свойства, методы анализа (Обзор) // Автоматическая сварка. — 2011б. — № 6. — Вып. 698. — С. 39—42.
10. Чомаева М. Н. Промышленная пыль как вредный производственный фактор // Национальная безопасность и стратегическое планирование. —2015. — № 2—1. — Вып. 10. — С. 119—122.
11. Семенова Э. В., Завершинский А. Н., Колодина М. А. Анализ состояния рабочих мест сварочного производства на ТВРЗ ОАО «РЖД» // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. — 2009. —Т. 14. — № 1. — С. 198—200.
12. Drozd V. A., Kholodov A. S., Agoshkov A. I., Petukhov V. I., Blinovskaya Y. Y., Lushpey V. P., Vasy-anovich Y. A., Solomennik S. F., Fatkulin A. A., Slesarenko V. V., Minaev A. N., Gulkov A. N., Golokh-vast K. S. Potentional toxic risk from the nano- and microparticles in the atmospheric suspension of Russky Island (Vladivostok) // Der Pharma Chemica. — 2016. — Vol. 8. — Issue 11. — P. 231—235.
13. Kirichenko K. Yu., Drozd V. A., Chaika V. V., Gridasov A. V., Golokhvast K. S. Welding aerosol as a source of hazardous to health man-made nanoparticles: granulometric analysis // Proceedings of the Samara Scientific Center. — 2015. — № 17. — Р. 662—665.
О T3 О m
n
О
X
о
ы ш
Г) -I оз Q
49
-Ф-
14. Kirichenko K. Yu., Drozd V. A., Gridasov A. V., Kobylyakov S. P., Kholodov A. S., Chaika V. V., O Golokhvast K. S. 3D-modeling of the distribution of welding aerosol nano- and microparticles in the
h working area // Nano Hybrids and Composites. — 2016. — № 13. — C. 232—238.
15. Il'Yaschenko D. P., Chinakhov D. A., Sadikov I. D. Effect of Dynamic Characteristics of Power Supplies
w on Aerosol Composition while Welding with Coated Electrodes // IOP Conference Series: Materials Sci-
X ence and Engineering. — September 2016. — Vol. 142. — Issue 1, 2. — P. 1—7. DOI: 10.1088/1757-
O 899X/142/1/012007.
¡5 16. Александрова Ю. С., Деменкова Л. Г. Химический состав сварочного аэрозоля и его влияние на
ij окружающую среду // Современное состояние и проблемы естественных наук: Сборник трудов
¡^ II Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов.
^ Юргинский технологический институт. — 2015. — С. 106—111.
¡5 17. Походня И. К., Карманов В. И., Явдощин И. Р., Губеня И. П., Хижун О. Ю., Хобта И. В. Дис-
х персность частиц и валентность марганца в сварочном аэрозоле // Автоматическая сварка. —
О 2011а. — № 9. — Вып. 701. — С. 36—39.
¡5 18. Игнатова А. М. Морфологические разновидности микросферических частиц твердой составляющей сварочных аэрозолей // Вестник Пермского национального исследовательского политехни-
Ф ческого университета. Безопасность и управление рисками. — 2015. — № 3. — С. 171—188.
■Е 19. Sowards J. W., Lippold J. C., Dickinson D. W., Ramirez A. J. Characterization of welding fume from SMAW electrodes. Pt I. // Weld. Journal. — 2008. — Vol. 87. — P. 106—112.
20. Богданова Л. Н. Факторный анализ преступности: корреляционный и регрессионный методы: Монография / С. М. Иншаков, Л. Н. Богданова, А. Д. Виноградова; под ред. С. М. Иншакова. —
5 М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. — 127 c.
О 21. Воскобойников Ю. Е. Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD. — СПб.: Лань. —
и 2011. — 224 c.
с 22. Есаулов И. Г. Регрессионный анализ данных в пакете Mathcad: Учебное пособие / И. Г. Есау-
О лов. — СПб.: Лань П. — 2016. — 224 c.
Ф 23. Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. — М.: Вильямс, 2016. — 912 c.
О 24. Носко В. П. Эконометрика. В 2-х т. Книга 1: Часть 1: Основные понятия, элементарные методы;
О
I-
и
и Часть 2: Регрессионный анализ временных рядов: Учебник / В. П. Носко. — М.: ИД Дело
Ю РАНХиГС, 2011. — 672 с.
25. Соколов Г. А. Введение в регрессионный анализ и планирование регрессионных экспериментов
О в экономике: Учебное пособие / Г. А. Соколов, Р. В. Сагитов. — М.: ИНФРА-М, 2012. — 202 с.
О (Г)
EVALUATION OF THE DISTRIBUTION OF THE WELDING AEROSOL PARTICLES IN THE WELDER'S WORK AREA AS A FUNCTION OF TIME
K. Yu. Kirichenko, Researcher of the scientific and educational center (REC) Nanotechnology of Engineering School (ES) at the Far Eastern Federal University (Vladivostok), [email protected],
R. S. Rogulin, Graduate Student at the Schools of Natural Sciences (SNS) Far Eastern Federal University, [email protected],
V. A. Drozd, Postgraduate Student of the ES at the Far Eastern Federal University, [email protected],
A. V. Gridasov, Head Department of the ES at the Far Eastern Federal University, [email protected],
A. S. Kholodov, Assistant at the Far Eastern Federal University, [email protected], D. P. Il'yashchenko, Deputy Head of the Department at the Yurginsk Technological Institute of the National Research Tomsk Polytechnic University (Yurga), [email protected],
0. A. Kazarin, Head of the Laboratory of the Department of Welding Production, [email protected],
1. A. Vakhnyuk, Postgraduate Student at the (SNS) of Far Eastern Federal University, [email protected],
K. S. Golokhvast, Professor of the ES at the Far Eastern Federal University, [email protected] References
Grishagin V. M. Possibilities for Recovery of the Solid Component of Welding Aerosol // Ecology and Industry of Russia. — 2012. — No. 8. — P. 4—7.
Serebryakov P. V., Ilyinikh M. V. Prediction of the Risk of the upper Gastrointestinal Tract Pathology in Workers of Dusty Occupations. In: Pressing Matters of Environmentally Dependent and Professional Respiratory Diseases // Proceedings of the Russian Scientific-practical Conference. — 2014. — P. 126—128.
i. 2.
50
-Ф-
-Ф-
G-
3. Kuznetsov D. A., Smolina A. S., Rakov Yu. V., Ignatov M. N. The Estimation of Aerosol-forming Components of Mineral raw materials of the Perm Region for the Production of Electrode Coatings // Herald of the Perm National Research Polytechnic University. Mechanical Engineering, Materials Science. — 2014a. — Vol. 16. — No 2. — P. 67—80.
4.
5.
6.
10 11
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21. 22.
23.
24.
Zhang M., Jian L., Bin P., Xing M., Lou J., Cong L., Zou H. Workplace exposure to nanoparticles from gas metal arc welding process // J. Nanopart. Res. — 2013. — Vol. 15. — P. 2016. Borskiver I. A. Fire arc. The Effect of Welding Spray on the Organism of the Electric Welder (Manual arc Welding). Recommendations for Measurement // Safety and Labor Protection. — 2011. — Issue 47. — No. 2. — P. 66—69.
Rakov Yu. V., Smolina A. S., Kuznetsov D. A., Ignatova A. M., Feinburg G. Z. On the Classification and Some Physico-chemical Properties of Industrial and Welding Dust and Aerosols // Herald of the Perm National Research Polytechnic University. — 2014. — No. 1. — P. 53—61. Grishagin V. М. Welding Aerosol: Education, Research, Localization, Application // Tomsk: Publish/ House of Tomsk Polytechnic. Univ. — 2011. — 213 p.
Grigoryev A. I., Sidorova T. I. On Some Regularities of Settling and Accumulation of Industrial Aerosol on the Ground // Journal of Technical Physics. — 1998. — Vol. 68. — No. 3. — P. 20—24. Pokhodnya I. K., Yavdoschin I. R., Gubenia I. P. Welding Aerosol — influence Factors, Physical Properties, Analysis Methods (Review) // Automatic Welding. — 2011b. — No. 6. — Issue 698. — P. 39—42. Chomaeva M. N. Industrial Dust as a Hazardous Production Factor // National Security and Strategic Planning. — 2015. — No. 2—1. — Issue 10. — P. 119—122.
Semenova E. V., Zavershinsky A. N., Kolodina M. A. The Analysis of the State of Welding Production Workplaces at the Tambov Railway-car Repair Works of OAO "RZD" // Herald of the Tambov University. Series: Natural and Technical Sciences. — 2009. — Vol. 14. — No. 1. — P. 198—200. Drozd V. A., Kholodov A. S., Agoshkov A. I., Petukhov V. I., Blinovskaya Y. Y., Lushpey V. P., Vasy-anovich Y. A., Solomennik S. F., Fatkulin A. A., Slesarenko V. V., Minaev A. N., Gulkov A. N., Golokh-vast K. S. Potentional Toxic Risk from the Nano- and Microparticles in the Atmospheric Suspension of Russky Island (Vladivostok) // Der Pharma Chemica. — 2016. — Vol. 8. — Issue 11. — P. 231—235. Kirichenko K. Yu., Drozd V. A., Chaika V. V., Gridasov A. V., Golokhvast K. S. Welding Aerosol as a Source of Hazardous to Health Man-made Nanoparticles: Granulometric Analysis // Proceedings of the Samara Scientific Center. — 2015. — No. 17. — Р. 662—665.
Kirichenko K. Yu., Drozd V. A., Gridasov A. V., Kobylyakov S. P., Kholodov A. S., Chaika V. V., Golokhvast K. S. 3D-modeling of the Distribution of Welding Aerosol. Nano-, and Microparticles in the Working Area // Nano-, Hybrids and Composites. — 2016. — No. 213. — P. 232—238. Il'Yaschenko D. P., Chinakhov D. A., Sadikov I. D. Effect of Dynamic Characteristics of Power Supplies on Aerosol Composition while Welding with Coated Electrodes // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. — September 2016. — Vol. 142, — Issue 1,2. — P. 1—7. DOI: 10.1088/1757-899X/ 142/1/012007.
Aleksandrova Yu. S., Demenkova L. G. Chemical Composition of Welding Aerosol and its Impact on the Environment // Current state and problems of natural sciences: Proc. of the II Russian Scientific and Practical Conference of Young Scientists, Post-Graduate Students and Students. — Yurginsk Technological Institute. — 2015. — P. 106—111.
Pokhodnya I. K., Karmanov V. I., Yavdoschin I. R., Gubenia I. P., Khizhun O. Yu., Hobta I. V. The Dispersion of Particles and the Valence of Manganese in the Welding Spray // Automatic Welding. — 2011a. — No. 9. — Issue 701. — P. 36—39.
Ignatova A. M. Morphological Varieties of Microsphere Particles of the Solid Component of Welding Aerosols // Herald of the Perm National Research Polytechnic University. Safety and Risk Management. — 2015. — No. 3. — P. 171—188.
Sowards J. W., Lippold J. C., Dickinson D. W., Ramirez A. J. Characterization of Welding Fume from SMAW Electrodes. Pt I. // Weld. J. —2008. — Vol. 87. — P. 106—112.
Bogdanova L. N. Factor Analysis of Crime: Correlation and Regression Methods: Monograph / S. M. In-shakov, L. N. Bogdanova, A. D. Vinogradova; Ed. S. M. Inshakov. — M.: UNITY-DANA. — 2012. — 127 p.
Voskoboinikov Yu. E. Regression Analysis of Data in MATHCAD Package. — St. Petersburg: Lan, 2011. — 224 p.
Yesaulov I. G. Regression Analysis of Data in the Mathcad Package: Textbook. — St. Petersburg: Lan P. — 2016. — 224 p.
Draper N. Applied regression analysis / N. Draper, G. Smith. — M: Williams, 2016. — 912 p. Nosko V. P. Econometr ics. In 2 Vol. Book 1, Part 1: Basic Concepts, Elementary Methods; Part 2: Regression Analysis of Time Series: Textbook / V. P. Nosko. — M.: ID Delo of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration. — 2011. — 672 p.
Sokolov G. A. Introduction to Regression Analysis and Planning of Regression Experiments in Economics: Textbook / G. A Sokolov, R. V. Sagitov. — M.: INFRA-M, 2012. — 202 p.
o>
o
O -i
5 x
CD D
Q
6
CD w
0 ^
Q D
1
O n
n
-I
T3
o s
-I
CD
OD -I 03
Q
O T3 O m
n
o
X
o
w a
n
-I 03
Q
51
7
8
9
