Дослідження ефективності дрона для моніторингу умов праці та техногенної безпеки на підприємствах гірничо-металургійного комплексу

У статті досліджено ефективність застосування безпілотних літальних апаратів для моніторингу умов праці та параметрів техногенної безпеки на підприємствах гірничо-металургійного комплексу. Обґрунтовано актуальність переходу від традиційних дискретних методів контролю до безперервного кіберфізичного моніторингу виробничого середовища. Запропоновано концептуально-аналітичну модель системи моніторингу, у межах якої дрон розглядається як мобільний сенсорний агент, здатний забезпечувати просторово-часову безперервність збору даних. Сформовано багатокритеріальну систему оцінювання ефективності, що включає показники точності, оперативності, просторового покриття, надійності, енергоефективності та адаптивності. Встановлено, що експлуатаційні фактори, зокрема температура, запиленість, вібрації та електромагнітні завади, мають нелінійний вплив на метрологічні характеристики сенсорних систем, зумовлюючи зростання похибок вимірювань. Доведено, що застосування дронів дозволяє скоротити час збору інформації у 1,5–2 рази, забезпечити коефіцієнт просторового покриття до 0,8–0,9 та підвищити достовірність виявлення небезпечних факторів. Водночас виявлено компроміс між швидкістю переміщення платформи та точністю вимірювань, що потребує оптимізації режимів польоту та використання адаптивних алгоритмів керування. Оцінено економічну ефективність впровадження безпілотних технологій, яка формується як за рахунок зниження трудових витрат та часу виконання вимірювань, так і через зменшення виробничих ризиків. Визначено, що строк окупності системи становить у середньому 1,5–3 роки. Розроблено рекомендації щодо інтеграції дронів у систему управління охороною праці на основі принципів багаторівневої інтеграції, адаптивного моніторингу та даноорієнтованого управління ризиками.

The article investigates the effectiveness of using unmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring working conditions and technogenic safety parameters at mining and metallurgical enterprises. The relevance of transitioning from traditional discrete control methods to continuous cyber-physical monitoring of the industrial environment is substantiated. A conceptual and analytical model of the monitoring system is proposed, in which the UAV is considered a mobile sensing agent capable of ensuring spatio-temporal continuity of data collection. A multi-criteria performance evaluation system is developed, including indicators of accuracy, responsiveness, spatial coverage, reliability, energy efficiency, and adaptability. It has been established that operational factors, including temperature, dust concentration, vibrations, and electromagnetic interference, have a nonlinear impact on the metrological characteristics of sensor systems, leading to increased measurement errors. It is demonstrated that the use of UAVs reduces data acquisition time by 1.5–2 times, provides a spatial coverage coefficient of up to 0.8–0.9, and increases the reliability of hazardous factor detection. At the same time, a trade-off between platform speed and measurement accuracy is identified, which requires optimization of flight modes and the use of adaptive control algorithms. The economic efficiency of implementing UAV technologies is assessed, showing that it is formed both through the reduction of labor costs and measurement time, and through the decrease in industrial risks. The payback period of the system is estimated at 1.5–3 years. Recommendations for integrating UAVs into occupational safety management systems are developed based on the principles of multi-level integration, adaptive monitoring, and data-driven risk management.