ИССЛЕДОВАНИЯ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОПЕРАТОРОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УСТАНОВОК НЕФТЕПЕРЕГОННЫХ ПРОИЗВОДСТВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОЛОГИИ ГЛУБОКИХ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54251/2616-6429.2024.03.16nu
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Совершенствование технической и технологической составляющих таких производств через автоматизацию производственных процессов, снижения доли ручного труда при выполнении операторами рабочих функций, внедрения цифровых технологий для сбора и обработки большого объема информации с одной стороны повышает производительность труда, с другой увеличивает профессиональные риски для здоровья персонала из-за возрастания напряженности труда, обусловленной психологическими и физиологическими напряжениями для работника, которые в виде хронической усталости, постоянного тревожного и стрессового состояния повышают риски возникновения, так называемого «человеческого фактора», являющегося причиной производственного травматизма и несчастных случаев на производстве. Для оценивания функционального состояния оператора производственных установок при выполнении ими своих трудовых функций, рассмотрен подход с использованием метода регистрации биометрических данных с помощью глубоких сверточных нейронных сетей на основе анализа характеристик распознавания эмоций по изображению лица для обнаружения фактов потери концентрации внимания. В статье представлены результаты исследований по применению глубоких сверточных нейронных сетей для оценки эмоционального состояния операторов технологических установок нефтеперерабатывающих производств на рабочем месте.