АКТУАЛЬНОСТЬ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДИКАТИВНОГО МОНИТОРИНГА ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ХИМИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ

АННОТАЦИЯ

Работа посвящена проблеме обеспечения промышленной безопасности на опасных производственных объектах химической отрасли. Основная проблема заключается в высоком уровне физического износа технологического оборудования и недостаточной эффективности традиционных методов контрольно-надзорной деятельности. В качестве объекта исследования выступает предприятие химического комплекса, эксплуатирующее объекты первого класса опасности, характеризующиеся обращением значительных объемов аммиака и кислот. В ходе работы применяется метод статистического анализа данных об аварийности на химических производствах. Рассчитывается коэффициент детерминации для выявления математической связи между количеством аварий и выявляемыми нарушениями. Дополнительно проводится анализ технического состояния оборудования, включая оценку рисков коррозионного износа и усталостных разрушений металла в условиях агрессивных сред. Результаты исследования демонстрируют отсутствие прямой корреляции между формальными проверками и реальным снижением аварийности. На основе полученных данных обосновывается необходимость разработки и внедрения специализированного программного обеспечения для предиктивного мониторинга технической безопасности. Данный цифровой инструмент позволяет автоматизировать сбор данных о состоянии оборудования, контролировать степень деградации аппаратов в режиме реального времени и прогнозировать возможные отказы до их наступления, что существенно снижает вероятность возникновения аварийных ситуаций.

ABSTRACT

The work is devoted to the problem of ensuring industrial safety at hazardous production facilities of the chemical industry. The main problem lies in the high level of physical wear and tear of technological equipment and the insufficient effectiveness of traditional methods of control and supervisory activities. The object of the study is a chemical complex enterprise operating facilities of the first hazard class, characterized by the handling of significant volumes of ammonia and acids. During the work, the method of statistical analysis of accident rate data at chemical plants is applied. The coefficient of determination is calculated to identify the mathematical relationship between the number of accidents and the identified violations. Additionally, an analysis of the technical condition of the equipment is carried out, including risk assessment of corrosive wear and fatigue failures of metal in aggressive environments. The research results demonstrate the absence of a direct correlation between formal inspections and an actual reduction in the accident rate. Based on the obtained data, the necessity of developing and implementing specialized software for predictive monitoring of technical safety is substantiated. This digital tool allows automating the collection of data on the equipment condition, monitoring the degree of apparatus degradation in real time, and predicting potential failures before they occur, which significantly reduces the probability of emergencies.

Ключевые слова: промышленная безопасность, химически опасный производственный объект, предиктивный мониторинг, износ оборудования, анализ аварийности, программное обеспечение, техническая безопасность, оценка рисков.

Keywords: industrial safety, chemically hazardous production facility, predictive monitoring, equipment wear, accident rate analysis, software, technical safety, risk assessment.

Современный промышленный комплекс Российской Федерации представляет собой сложную многоуровневую систему, одним из ключевых и наиболее уязвимых элементов которой являются химически опасные производственные объект. Развитие химической индустрии, интенсификация производственных мощностей и внедрение новых технологических цепочек неизбежно сопровождаются повышением концентрации энергетических и токсических ресурсов на локальных участках. Технологические процессы, связанные с использованием, переработкой, хранением и транспортировкой высокотоксичных, горючих и взрывоопасных веществ, обладают колоссальным потенциалом разрушительного воздействия. Ввиду этого они сопряжены с перманентно высоким риском возникновения аварий, способных привести не только к катастрофическим экологическим последствиям и тяжелому экономическому ущербу, но и к массовой гибели производственного персонала и населения прилегающих территорий.

В условиях непрерывного функционирования химических производств особую остроту приобретает проблема обеспечения адекватного уровня промышленной безопасности. Как показывает ретроспективный анализ официальных данных Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор) за беспрецедентно длительный период мониторинга с 2005 по 2025 годы, ситуация в отрасли остается стабильно напряженной. Несмотря на внедрение новых административных регламентов и общую макроскопическую тенденцию к снижению абсолютного количества аварий, базовые риски сохраняются на критически значимом уровне. Официальная статистика неумолима: за указанный двадцатилетний период на химически опасных производственных объектах Российской Федерации произошло 219 крупных аварий, в результате которых трагически оборвалась жизнь 202 человек.

Качественный анализ инцидентности демонстрирует, что превалирующими видами аварийных ситуаций на данных объектах традиционно остаются внезапные неконтролируемые выбросы опасных химических веществ, масштабные взрывы газовоздушных смесей и технологические пожары. Особую тревогу вызывает выявленный в ходе предварительного исследования статистический парадокс: установлена крайне слабая, практически стремящаяся к статистической погрешности зависимость между фактическим количеством произошедших аварий и числом выявленных надзорными органами нарушений в области промышленной безопасности. Этот факт является фундаментальным маркером, свидетельствующим о системной неэффективности существующих, преимущественно ретроспективных и формально-бюрократических контрольно-надзорных подходов. Традиционные методы оценки состояния ПБ оказываются неспособными обеспечить проактивное прогнозирование и эффективное предотвращение аварийных ситуаций, что диктует острую необходимость перехода к цифровым, data-driven (управляемым данными) парадигмам мониторинга.

Для всестороннего понимания глубины проблемы в рамках данного исследования был проведен масштабный дескриптивный и корреляционный анализ статистики по аварийности на химических ОПО с 2005 по 2025 гг. Вектор исследования охватывал такие критические параметры, как общее количество аварий и инцидентов, число случаев со смертельным исходом, количество поднадзорных ХОПО, а также метрики административного воздействия: количество проверок, выявленных нарушений, возбужденных административных дел и объемы наложенных штрафных санкций.

Таблица 1.

Основные показатели аварийности на химических ОПО в России за период 2005–2025 гг.

Анализ временных рядов показывает, что на протяжении исследуемого периода наблюдается неравномерное, но заметное снижение количества аварий: с пиковых значений в 235 случаев в целом на ОПО (из них 9-11 целевых на ХОПО) в начале периода (2005–2008 гг.) до 94 случаев (6-7 целевых) к 2025 году.

Рисунок 1. Динамика аварийности на опасных объектах с 2005 по 2025 гг.

Аналогичная, хотя и более волатильная, динамика прослеживается в статистике несчастных случаев со смертельным исходом: от 10-20 погибших в годы максимальной аварийности (2008, 2011–2012 гг.) до 1-2 трагических инцидентов в период 2020–2025 гг. Указанные данные, с одной стороны, могут свидетельствовать о тенденции к стабилизации уровня безопасности и повышении эффективности локальных мер защиты персонала. В среднем на химических ОПО ежегодно фиксируется около 8 аварий и 9 несчастных случаев со смертельным исходом.

Таблица 2.

Матрица значений коэффициента детерминации (R²) для химических ОПО

Однако глубокий статистический анализ выявляет скрытые проблемы системы контроля. Для количественной оценки взаимосвязей между параметрами аварийности и мерами административного воздействия была построена матрица значений коэффициента детерминации (R2). В научном сообществе принято считать, что прогностическая ценность модели является приемлемой при R2⩾0,5. Результаты исследования оказались парадоксальными.

Так, корреляция между количеством аварий и количеством выявленных надзорными органами нарушений составила ничтожные R2=0,071. Связь между числом проверок и аварийностью (R2=0,09), а также количеством административных дел и реальным травматизмом (R2=0,06) также находится за пределами статистической значимости. Это математически доказывает, что рост числа инспекторских проверок и выписанных предписаний не коррелирует со снижением реальной аварийности. Надзорные органы фиксируют преимущественно «бумажные» и организационные несоответствия, которые не являются прямыми триггерами техногенных катастроф.

В то же время, модель демонстрирует высокую зависимость сугубо административных показателей друг от друга: корреляция между количеством проверок и числом наложенных штрафов составляет R2=0,78, а между количеством выявленных нарушений и суммой штрафов — R2=0,42. Например, в 2012 году беспрецедентное число выявленных нарушений (10 685) сопровождалось максимальным объемом штрафов (76 млн руб.). К 2025 году эти показатели значительно снизились: количество административных наказаний сократилось на 55% по сравнению с 2011 годом, а суммы штрафов упали почти на 98%. Тем не менее, средний исторический объем штрафных санкций составляет колоссальные 30 млн руб. в год.

Проведенный пространственный (географический) анализ распределения инцидентов по субъектам Российской Федерации указал на высокую концентрацию аварийности в Приволжском, Уральском и Центральном федеральных округах (республики Татарстан и Башкортостан, Пермский край, Самарская, Нижегородская и Тульская области), что прямо коррелирует с плотностью размещения крупнейших химических узлов в данных макрорегионах.

Основополагающим этапом выработки превентивных механизмов является декомпозиция причинно-следственных связей аварийности. Систематизация данных показала, что доминирующими факторами выступают внутренние технические риски, приводящие к разгерметизации и разрушению технических устройств (ТУ). Их доля в общей массе расследованных инцидентов стабильно составляет 75%. Оставшиеся 25% приходятся на нарушения организационного характера и человеческий фактор при производстве опасных видов работ.

Ситуация усугубляется критическим состоянием основных производственных фондов. По консервативным оценкам, на предприятиях химического комплекса РФ физический износ оборудования превышает 65%. Эта системная предпосылка формирует базис для реализации типовых сценариев развития аварий, которые можно разделить на несколько причинно-следственных кластеров:

1. Износ и коррозия оборудования. Использование несоответствующих конструкционных материалов, ошибки в расчетах скорости коррозии оборудования, пропуск плановых ревизий и несвоевременный вывод из эксплуатации устаревших ТУ приводят к образованию трещин и прорывов в резервуарах. На организационном уровне это сопряжено с формальным подходом к приемке материалов и отсутствием инструментального контроля состояния стен аппаратов. Результат — разгерметизация трубопроводов, массовый разлив высокотоксичных реагентов, образование взрывоопасных концентраций.
2. Дефекты изготовления и монтажа. Несоответствие конструкции аппаратов технологическим регламентам, помноженное на отсутствие глубокой технической экспертизы при вводе в эксплуатацию и некачественные пусконаладочные работы, выступает триггером внезапных разрушений корпусов под давлением и обрыва фланцевых соединений.
3. Отказ систем автоматики и КИПиА. Выход из строя контрольно-измерительных приборов и запорно-регулирующей арматуры из-за ненадлежащего технического обслуживания или экономии на плановых испытаниях приводит к «ослеплению» операторского состава. Возникает неконтролируемый рост давления и температуры в реакторах, что неминуемо заканчивается фазовым взрывом или выбросом продуктов синтеза.
4. Нарушение технологического режима и ошибки персонала. Недостаточная квалификация операторов, игнорирование технологических регламентов и слабый оперативный контроль порождают нештатные параметры ведения процесса. Ошибки при слесарных или огневых работах (использование неискробезопасного инструмента, отсутствие допусков) в зонах загазованности моментально приводят к возгоранию, объемным взрывам и разрушению несущих конструкций.
5. Несовершенство организации ремонтных работ. Слабый надзор за подрядными организациями, отсутствие замещения ответственных лиц на период смен или отпусков влечет за собой нарушение герметичности контуров после сборки оборудования, что становится причиной травматизма и мгновенных утечек при опрессовке.

Обобщая массив данных контрольно-надзорной деятельности, можно констатировать наличие четырех системных проблемных областей: рост непроизводительных и прямых финансовых потерь от аварий; повсеместное несоблюдение норм ПБ в процессе эксплуатации; запредельный уровень старения производственных активов; недопустимо низкий уровень квалификации ремонтного и оперативного персонала в сочетании с формализмом процедур производственного контроля.

В Российской Федерации сформирован обширный многоуровневый юридический каркас, регламентирующий эксплуатацию объектов химических производств. Базовым фундаментом выступает Федеральный закон от 21.07.1997 № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов», который диктует философию обеспечения безопасности через декларирование, лицензирование и страхование (что дополнительно закреплено Федеральными законами № 225-ФЗ, № 390-ФЗ и № 99-ФЗ).

На наднациональном и техническом уровне требования конкретизируются в Технических регламентах Таможенного союза (ТР ТС 010/2011 «О безопасности машин и оборудования») и Федеральном законе № 384-ФЗ. Правительство РФ через серию профильных Постановлений (№ 1371, № 1437, № 1661) жестко регламентирует процедуры регистрации ОПО, разработки планов локализации и ликвидации последствий аварий (ПМЛА), а также лицензирования эксплуатации взрывопожароопасных объектов I–III классов опасности.

Процедурная часть технического контроля детализирована в Федеральных нормах и правилах (ФНП) Ростехнадзора, включая порядок расследования аварий и оформления деклараций ПБ. Важнейшую роль играют Методические основы по проведению анализа опасностей и оценки риска (Приказ № 144 от 11.04.2016), которые устанавливают количественные ориентиры приемлемого риска. Однако, несмотря на монументальность правовой базы, она носит директивный характер и в большей степени направлена на регламентацию действий до начала эксплуатации и после произошедшей аварии (расследование, штрафы). Законодательство предписывает собирать данные, но не предоставляет предприятиям интеллектуальных инструментов для непрерывного программного анализа этих данных с целью выявления латентных (скрытых) опасных состояний в режиме реального времени.

Решение задачи повышения уровня ПБ невозможно без опоры на фундаментальные и прикладные исследования. В рамках формирования методологической базы настоящего исследования был проведен критический обзор научных трудов, классифицированных по четырем основным направлениям: классическая методология ПБ; методы оценки и управления рисками; совершенствование систем производственного контроля; цифровые модели и алгоритмы оценки технического состояния ОПО.

Особый интерес для нашей работы представляют исследования последней группы. Так, в трудах Г. Генделя детально проработаны методы и алгоритмы оперативного обнаружения опасных состояний промышленных объектов. Автором обоснованы количественные критерии опасности с применением математических моделей и инструментальных измерений. Однако данный подход ориентирован преимущественно на техническую составляющую, упуская из виду комплексный мониторинг организационных факторов.

Т. Савицкая в своих работах по системному анализу и управлению безопасностью предложила информационно-управляющий подход с использованием экспертных процедур и моделей поддержки принятия решений. Этот подход обладает высокой методологической ценностью для задач территориального контроля, однако требует сложной адаптации под динамичные процессы конкретного химического узла.

Существенный вклад в формирование комплексных оценок внес В. Фрейман, развивающий методику расчета интегральных показателей надежности. В его работах успешно комбинируются логико-графические модели и математическая формализация весовых коэффициентов факторов риска. Развитие этой мысли прослеживается в трудах А. Вульфина, где предложены проблемно-ориентированные факторные модели параметризации угроз (учитывающие уровень технологии, износ, человеческий фактор, качество контроля) с назначением весов на основе эмпирического анализа инцидентности.

Отдельного внимания заслуживают работы А. Сычугова, посвященные диагностированию динамически нагруженного оборудования методами оперативного анализа аномалий в технологических процессах. Применение инструментов количественной оценки рисков (QRA), основанных на теории вероятностей, является мировым стандартом, зафиксированным в руководящих документах Ростехнадзора. Тем не менее, качественные и полуколичественные экспертные методы требуют меньших вычислительных затрат и охватывают более широкий спектр организационных факторов.

Критический анализ литературных источников (сведенный в обобщающие матрицы сравнения) позволяет сделать вывод: исторически приоритет отдается «технической» составляющей безопасности зданий и сооружений. Но, как было доказано выше, 25% аварий и множество первопричин скрыты в организационной плоскости. Большинство исследователей приходят к пониманию необходимости применения многокритериального факторного анализа, однако на сегодняшний день наблюдается явный дефицит комплексных программных продуктов, способных агрегировать разнородные производственные данные (от показаний датчиков КИПиА до статуса прохождения инструктажей персоналом) для синтеза единого предиктивного индикатора состояния предприятия.

Таким образом, несмотря на развитый методологический базис, сохраняющаяся аварийность на химических объектах в условиях цифровизации Индустрии 4.0 настоятельно требует перехода от дискретных проверок к непрерывному интеллектуальному мониторингу.

На основании выявленных статистических противоречий в надзорной практике, понимания критического износа основных фондов химической промышленности и выявленных пробелов в существующих системах программного мониторинга ПБ, сформирован научный аппарат данного исследования.

Объектом исследования выступает комплексная система обеспечения промышленной безопасности при эксплуатации опасных производственных объектов химического профиля. Предметом исследования являются методы, математические модели и алгоритмы анализа данных производственной деятельности предприятия, реализуемые в специализированном программном обеспечении для раннего выявления и прогнозирования опасных (предаварийных) ситуаций на ХОПО.

Цель исследования заключается в разработке алгоритмического и программного обеспечения, реализующего интеллектуальное выявление опасных ситуаций на основе гетерогенного анализа данных предприятия, с конечной целью кардинального повышения уровня промышленной безопасности химически опасных производственных объектов и предотвращения аварий.

Для достижения поставленной цели структурирован следующий комплекс задач исследования:

1. Провести исчерпывающий ретроспективный анализ статистики аварий и инцидентов на ХОПО, систематизировать доминирующие технические и организационные причины их возникновения.
2. Осуществить критический обзор научного дискурса и существующих информационных систем в области оценки уровня ПБ.
3. Проанализировать актуальный нормативно-правовой ландшафт, выделив параметры, подлежащие обязательной алгоритмической оцифровке в разрабатываемом ПО.
4. Разработать инфологическую структуру и математическую функциональную модель выявления латентных опасных состояний технологических процессов и оборудования.
5. Реализовать (написать программный код) прототип программного обеспечения, обеспечивающего автоматизированный сбор, нормализацию, хранение и многофакторный анализ данных предприятия.
6. Верифицировать работоспособность модели и оценить экономико-управленческую эффективность внедрения разработанного ПО в реальные процессы управления ПБ (на примере конкретного объекта химической отрасли).

В рамках прохождения практической фазы исследования дополнительно решаются прикладные задачи практики: системный анализ аварийности 2005–2025 гг.; структурирование законодательной базы; обзор подходов к мониторингу; комплексная характеристика процессов, оборудования и инфраструктуры предприятия АО «Мелеузовские минеральные удобрения», выступающего в качестве эмпирического полигона исследования.

Фундаментом работы служит следующая гипотеза исследования: предполагается, что если в контур управления промышленной безопасностью и охраной труда предприятия химического комплекса интегрировать специализированное программное обеспечение, базирующееся на многомерном анализе производственных данных (учитывающем как физико-технический износ, так и организационно-кадровые метрики), это позволит перейти от реактивной модели управления к предиктивной. Данный подход обеспечит своевременное (на ранних стадиях зарождения) выявление опасных ситуаций, нивелирует влияние человеческого фактора, оптимизирует процесс принятия управленческих решений и, как следствие, радикально повысит общий уровень защищенности и промышленной безопасности опасных производственных объектов.

Для практической реализации выдвинутой гипотезы в рамках исследования разработана инфологическая и архитектурная модель программного комплекса предиктивного мониторинга ПБ. Уникальность предлагаемого решения заключается в отходе от классической «лоскутной» автоматизации, при которой технические параметры (показания датчиков) и организационные данные (статус персонала, графики ТОиР) анализируются в изолированных информационных системах.

Разрабатываемое программное обеспечение базируется на трехуровневой архитектуре агрегации гетерогенных (разнородных) данных:

1. Нижний уровень. Осуществляется непрерывный парсинг данных из систем АСУ ТП и SCADA. Параллельно происходит интеграция с ERP-системами предприятия для получения организационных метрик: наличие допусков у текущей смены, срок последнего инструктажа, данные о пропущенных планово-предупредительных ремонтах конкретных узлов.
2. Средний уровень. Центральный модуль ПО, в котором реализован математический аппарат расчета Динамического индекса опасности. В отличие от статических матриц риска, алгоритм в режиме реального времени пересчитывает вероятность аварии по формуле многофакторной взвешенной оценки, где техническая деградация оборудования умножается на коэффициент надежности персонала в текущий момент времени.
3. Верхний уровень. Визуализация текущего состояния химически опасного объекта в виде дашбордов для диспетчеров и руководства. Система не просто констатирует факт превышения параметров, а выстраивает тренд. Например: «При сохранении текущей скорости коррозии и работе на повышенных давлениях критический износ стенки реактора №3 наступит через 42 дня. Рекомендуется снижение нагрузки на 15%».

Алгоритмическая реализация многофакторного анализа

Основой вычислительного ядра является расчет интегрального показателя предаварийного состояния. В разрабатываемом ПО все поступающие данные делятся на три кластера:

• T - метрики физического состояния оборудования.
• O -метрики технологического режима (отклонения от регламентных температур, скачки давления).
• H - кадровые и управленческие факторы.

Программа рассчитывает комплексный риск R как нелинейную функцию от указанных параметров.

Интеграция подобного алгоритмического подхода на эмпирическом полигоне позволяет перевести управление безопасностью из реактивной парадигмы в проактивную. Система способна заблокировать выдачу электронного наряда-допуска на огневые работы, если аналитический модуль фиксирует даже минимальные аномалии в загазованности цеха или отсутствие у бригады валидных данных о проверке знаний, тем самым исключая человеческий фактор.

Проведенное исследование проблематики обеспечения промышленной безопасности на химически опасных производственных объектах позволяет сформулировать следующие основные выводы: Доказана неэффективность традиционного надзора. Статистический анализ динамики аварийности в РФ за двадцатилетний период и расчет коэффициента детерминации (R2=0,071) математически подтвердили, что формальное увеличение количества инспекторских проверок, выявленных нарушений и сумм штрафов не имеет значимой корреляции с реальным снижением количества аварий и несчастных случаев. Это диктует необходимость смены парадигмы контроля. Определен базис аварийности. Выявлено, что до 75% инцидентов на ХОПО спровоцированы физическим износом оборудования и дефектами его технического обслуживания, которые катализируются недостатками в организационной работе оперативного персонала. Обоснована архитектура нового цифрового инструмента. Разработана концепция специализированного программного обеспечения для предиктивного мониторинга. Предложенный подход позволяет преодолеть разрыв между техническим диагностированием и организационным контролем путем агрегации этих данных в едином аналитическом ядре. Определен вектор развития Индустрии 4.0 в ПБ. Внедрение алгоритмов прогнозирования ранних отказов и расчета динамического индекса опасности позволит предприятиям химической отрасли минимизировать латентные (скрытые) риски. Разрабатываемое ПО способно стать эффективным инструментом поддержки принятия решений, который окупит затраты на свое внедрение за счет предотвращения колоссальных экономических и репутационных потерь, связанных с ликвидацией последствий техногенных катастроф.

Список литературы:

1. Вульфин А.М. Модели и методы комплексной оценки рисков безопасности объектов критической информационной инфраструктуры: дис. канд. техн. наук – Уфа, 2021. – С. 45-50.
2. Гендель Г.Л. Методы и алгоритмы оперативного обнаружения опасных состояний промышленных объектов // Безопасность труда в промышленности. – 2018. — № 4. – С. 45-51.
3. Савицкая Т.В. Системный анализ и управление безопасностью химических производств с использованием новых информационных технологий : учеб.для вузов – М.:Химиздат, 2019. – С.105-108.
4. Сычугов А.А. Модели, методы и средства диагностирования элементов и устройств распределенных информационно-управляющих систем // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2020. — № 8. – С. 12-18.
5. Фрейман В.И. Методика расчета интегральных показателей при оценке рисков аварий на ОПО // Вестник технологического университета. – 2017. — № 15. – С. 99-104.
6. Федеральный закон «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» от 21.07.1997 N 116-ФЗ // Собрание законодательства РФ. – 1997. — № 30. – С. 3588.
7. Федеральный закон «О техническом регулировании» от 27.12.2002 N 184-ФЗ // Собрание законодательства РФ. – 2002. — № 52. – С. 5140.
8. Федеральный закон «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельца опасного объекта за причинение вреда в результате аварии на опасном объекте» от 27.07.2010 N 225-ФЗ // Собрание законодательства РФ. – 2010. — № 31. – С. 4194.
9. Постановление Правительства РФ от 15.09.2020 № 1437 «О разработке планов мероприятий по локализации и ликвидации последствий аварий на опасных производственных объектах» // Собрание законодательства РФ. – 2020. — № 38. – С. 5890.
10. Приказ Ростехнадзора от 11.04.2016 N 144 «Об утверждении Руководства по безопасности Методические основы по проведению анализа опасностей и оценки риска аварий на опасных производственных объектах» // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполнительной власти. – 2016. — № 22. – С. 14-20.
11. Ежегодные доклады о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор) за 2005–2023 гг. // Официальный сайт Ростехнадзора. – 2024. — № 1. – С. 1-350.