Безопасность в техносфере, 2015, №5 (56)

№ 5 (56)/2015 
сентябрь–октябрь

НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ И ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЖУРНАЛ
SCIENTIFIC, METHODICAL AND INFORMATION MAGAZINE

В номере 
In this issue

Контроль и мониторинг
Control and Monytoring

Д.С. Королев, А.В. Калач, О.Б. Рудаков
D.S. Korolyov, A.V. Kalach, O.B. Roudakov
Прогнозирование пожароопасных свойств веществ   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .3
Forecasting Flammable Properties of Substances

Безопасность труда
oCCupational Safety

В.А. Капцов, А.В. Чиркин
V.A. Kaptsov, A.V. Chirkin
Об оценке эффективности средств индивидуальной защиты  
органов дыхания  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .7
On Evaluation of Effectiveness of Respiratory Protective Devices

ЭКологичесКая Безопасность

eCologiCal Safety

В.А. Марков, С.Н. Девянин, В.В. Неверова
V.A. Markov, S.N. Devyanin, V.V. Neverova
Показатели токсичности отработавших газов дизельного двигателя, 
работающего на многокомпонентных смесевых биотопливах  .  .  .  .  .  .  .  . 15
Toxicity Parameters of Exhaust Gases of Diesel Engine Running on Mixed  
Composition Biofuels

методы и средства оБеспечения Безопасности

MethodS and MeanS of Safety

С.А. Гуткович
S.A. Gutkovich
Полимерный сорбент для улавливания аварийных  выбросов 
органических соединений  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 28
Polymeric Sorbent for Catching Emergency Emissions of Organic Compounds

А.Н. Арбеков, П.Б. Дермер, Б.А. Куникеев
Arbekhov A.N., Dermer P.B., Kunikeyev B.A
Повышение эффективности диффузоров и снижение шума  
газотурбинных установок   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .31
Increasing Effectiveness and Decreasing Noise of Gas Turbine Units 

Б.С. Ксенофонтов, А. С. Козодаев, Р.А. Таранов, Е.В. Сеник,  
М.С. Виноградов, А. А. Воропаева
B.S. Ksenofontov, A.S. Kozodaev, R.A. Taranov, E.V. Senik,  
M.S. Vinogradov, A.A. Voropaeva
Новые технические решения для защиты окружающей среды 
на биотехнологических предприятиях   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .36
Introduction of New Technical Solutions for Improving Environmental  
Protection for Biotech Companies

Свидетельство Роскомнадзора

ПИ № ФС77-44004
Издается с 2006 года
Учредитель:
Коллектив редакции журнала
Издается: 
при поддержке МГТУ им. Н.Э. Баумана, 
Федерального учебно-методического объединения 
в системе высшего образования по укрупненной 
группе специальностей и направлений подготовки 
20.00.00 “Техносферная безопасность и 
природообустройство
Главный редактор 
Владимир Девисилов
Издатель:
ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
Отдел предпечатной подготовки 
Белла Руссо
Выпускающий редактор 
Анастасия Путкова 
Тел. (495) 280-15-96 (доб. 501) 
e-mail: 501@infra-m.ru
Отдел подписки 
Маргарита Назарова 
Тел.: (495) 280-15-96 (доб. 249) 
e-mail: podpiska@infra-m.ru

Присланные рукописи не возвращаются.

Точка зрения редакции может не совпадать  
с мнением авторов публикуемых материалов.

Редакция оставляет за собой право самостоятельно  
подбирать к авторским материалам иллюстрации, менять 
заголовки, сокращать тексты и вносить в рукописи необходимую стилистическую правку без согласования с авторами. 
Поступившие в редакцию материалы будут свидетельствовать о согласии авторов принять требования редакции.

Перепечатка материалов допускается  
с письменного разрешения редакции.

При цитировании ссылка на журнал «Безопасность 
в техносфере» обязательна.
Письма и материалы для публикации  
высылать по адресу:  
127282, Россия, Москва, ул. Полярная,  
д. 31в, стр. 1, журнал «БвТ»  
Тел.: (495) 280-15-96 (доб. 501) 
Факс: (495) 280-36-29 
e-mail: magbvt@list.ru, mag12@infra-m.ru,  
bvt@magbvt.ru 
Сайты журнала:  
http://www.magbvt.ru, http://www. naukaru.ru

© ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 
2015

Формат 60×84/8.  Бумага офсетная № 1. 
Тираж 1000 экз.
Подписные индексы:  
в каталоге агентства «Роспечать» —  
18316, объединенном каталоге  
«Пресса России» — 11237

DOI 10 .12737/issn .1998-071X

ресурсосБережение

reSourCe Saving

Р.З. Тумашев, Н.Л. Щёголев, Д.М. Кулаков
R.Z. Tumashev,N.L. Shchegolev, D.M. Kulakov 
Утилизация шахтного метана в газотурбинных установках 
для производства электрической энергии и теплоты   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 41
Coal Mine Methane Utilization in Gas Turbine Units for Electricity  
and Heat Production

понятийный и терминологичесКий аппарат

definitionS

А.Г. Федорец
A.G. Fedoretz
Формирование терминологической системы понятия  
«безопасность» (в техносфере)  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 49
Formation of “Safety” Terminology (Technosphere)

аналитичесКий оБзор

analytiCal review

А.Ю. Вараксин
A.Yu. Varaksin
Физическое моделирование концентрированных  
огненных вихрей (обзор)  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 62
Physical Modeling of Concentrated Fire Whirls (Review)

информируем читателя

inforMation

Thomson Reuters и eLibrary .ru включили базу данных  
наиболее влиятельных российских научных журналов 
в платформу Web of Science  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 79
Thomson Reuters and eLibrary.ru Included a Database of the Most Influential  
Russian Scientific Journals in the Web of Science Platform

Журнал «Безопасность в техносфере» включен в перечень 
ведущих научных журналов, в которых по рекомендациям 
ВАК РФ должны быть опубли кованы научные результаты 
диссертаций на соискание ученых степеней доктора  
и кандидата наук, а также в американскую базу периодических 
и продолжающихся изданий Ulrich’s и  базу лучших российских 
научных журналов , размещенную на платформе Web of Science 
в виде Russian Science Citation Index (RSCI) .

РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ
Александров Анатолий Александрович (Председатель совета),
ректор МГТУ им. Н.Э. Баумана, зав. кафедрой, д-р техн. наук, 
профессор
Алёшин Николай Павлович, 
зав. кафедрой МГТУ им. Н.Э. Баумана, академик РАН,  
д-р техн. наук, профессор
Аткиссон Алан (Alan AtKisson) — Швеция (Sweden),
президент Atkisson Group, советник Комиссии ООН по 
устойчивому развитию, член Комиссии по науке и технологическому развитию при Президенте Еврокомиссии Жозе Мануэле 
Баррозу (EU Commission President’s Council of Advisors on Science 
and Technology)
Бабешко Владимир Андреевич,
зав. кафедрой Кубанского государственного университета, 
директор НЦ прогнозирования и предупреждения 
геоэкологических и техногенных катастроф, академик РАН,  
д-р физ.-мат. наук, профессор
Бухтияров Игорь Валентинович
директор НИИ медицины труда РАМН, д-р мед. наук, профессор
Гарелик Хемда (Hemda Garelick) — Великобритания (United Kingdom), 
Professor of Environmental Science and Public Health Education, 
School of Health and Social Sciences (HSSC) Middlesex University,
Programme Leader for Doctorate in Professional Studies Environment and Risk (HSSC), PhD.
Касимов Николай Сергеевич, 
декан географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, 
вице-президент Русского географического общества,  
зав. кафедрой, академик РАН, д-р геогр. наук, профессор
Махутов Николай Андреевич, 
главный научный сотрудник Института машиноведения  
им. А.А. Благонравова РАН, руководитель рабочей группы  
при Президиуме РАН по проблемам безопасности, чл.-кор. РАН,  
д-р техн. наук, профессор
Мейер Нильс И . (Niels I . Meer) — Дания (Denmark), 
профессор Датского технического университета (дат. Danmarks 
Tekniske Universitet, DTU, англ. Technical University of Denmark)
Соломенцев Юрий Михайлович, 
президент МГТУ «Станкин», зав. кафедрой, чл.-кор. РАН, 
д-р техн. наук, профессор
Тарасова Наталия Павловна,
директор института  проблем устойчивого развития, 
заведующая кафедрой РХТУ им. Д.И. Менделеева,  
чл.-кор. РАН, д-р хим. наук

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ
Васильев Андрей Витальевич,
зав. кафедрой Самарского государственного технического 
университета, д-р техн. наук, профессор
Вараксин Алексей Юрьевич, 
заведующий отделением Объединенного института высоких 
температур РАН, чл.-кор. РАН, д-р физ.-мат. наук, профессор
Власов Валерий Александрович, 
секретарь Совета Безопасности Республики Татарстан,  
канд. техн. наук, профессор, генерал-лейтенант
Девисилов Владимир Аркадьевич,
доцент кафедры МГТУ им. Н.Э. Баумана, канд. техн. наук
Дыганова Роза Яхиевна,
зав. кафедрой Казанского государственного энергетического 
университета, д-р биол. наук, профессор
Дьяченко Владимир Викторович,
заместитель директора по научной и учебной работе 
Новороссийского политехнического института (филиала) КубГТУ, 
профессор, канд. сел.-хоз. наук, д-р геогр. наук
Егоров Александр Федорович,
зав. кафедрой РХТУ им. Д.И. Менделеева, д-р техн. наук, профессор
Козлов Николай Павлович,
главный научный сотрудник НУК «Э» МГТУ им. Н.Э. Баумана,  
д-р техн. наук, профессор
Кручинина Наталия Евгеньевна,
декан инженерного экологического факультета, зав. кафедрой 
РХТУ им. Д.И. Менделеева, канд. хим. наук, д-р техн. наук, профессор
Майстренко Валерий Николаевич,
зав. кафедрой Башкирского государственного университета,  
чл.-кор. АН Республики Башкортостан, д-р хим. наук, профессор
Матягина Анна Михайловна,
доцент Московского государственного университета 
гражданской авиации, канд. техн. наук
Никулин Валерий Александрович,
исполнительный вице-президент Российской инженерной 
академии, ректор Камского института гуманитарных  
и инженерных технологий,  д-р техн. наук, профессор
Павлихин Геннадий Петрович,
д-р техн. наук, профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана
Петров Борис Германович,
руководитель Приволжского Управления Ростехнадзора,  
канд. техн. наук, профессор
Пушенко Сергей Леонардович,
директор ИИЭС Ростовского государственного строительного 
университета, канд. техн. наук, профессор
Рахманов Борис Николаевич,
профессор Московского государственного университета путей 
сообщения, д-р техн. наук
Реветрио Роберто ( Roberto Revetrio)
д-р наук (PhD), профессор Университета Генуи, Италия
Рубцова Нина Борисовна,
заведующая научным координационно-информационным 
отделом ГУ НИИ медицины труда РАМН, д-р биол. наук
Севастьянов Борис Владимирович,
зав. кафедрой «Безопасность жизнедеятельности»  
Ижевского государственного технического университета,  
канд. пед. наук, д-р техн. наук, профессор
Сущев Сергей Петрович, 
генеральный директор ООО «Центр исследований 
экстремальных ситуаций», д-р техн. наук, профессор
Трофименко Юрий Васильевич,
зав. кафедрой Московского автомобильно-дорожного института 
(государственного технического университета),  
д-р техн. наук, профессор
Федорец Александр Григорьевич,
директор Автономной некоммерческой организации  
«Институт безопасности труда», канд. техн. наук, доцент

Контроль и мониторинг
Control and Monytoring

Безопасность в техносфере, №5 (сентябрь–октябрь), 2015
3

УДК 614.84  
DOI: 10.12737/16957
Прогнозирование пожароопасных свойств веществ

Д.С. Королев, преподаватель1 
А.В. Калач, заместитель начальника по науке, профессор, д-p хим. наук1 
О.Б. Рудаков, заведующий кафедрой, профессор, д-p хим. наук2 

1Воронежский институт государственной противопожарной службы МЧС России 

2Воронежский государственный архитектурно-строительный университет

e-mail: otrid@rambler.ru

Проблема прогнозирования пожароопасных свойств веществ является одной из 
приоритетных в настоящее время. Отсутствие сведений об используемом веществе не позволяет в полном объеме разрабатывать системы предотвращения пожара. Для решения данной проблемы был предложен метод прогнозирования, основанный на использовании молекулярных дескрипторов и искусственных 
нейронных сетях. В качестве примера работы метода была спрогнозирована 
температура самовоспламенения антрахинона и красителей на его основе. 
Средняя абсолютная погрешность прогнозирования не превысила 13,1 °С.

Ключевые слова:  
прогнозирование,  
дескрипторы,  
искусственные нейронные сети,  
красители.

Синтетические красители применяются практически во всех отраслях промышленности [1]. С их 
применением осуществляют окрашивание природных и синтетических волокон, бумаги, дерева, кожи 
и других материалов. Мировое производство синтетических красителей составляет порядка 1 млн т в 
год. Кроме того, в связи с появлением на рынке новых 
красящих соединений остается актуальной проблема 
разработки мероприятий, направленных на обеспечение пожарной безопасности объекта защиты. Но 
без сведений о пожароопасных свойствах органических красителей это невозможно. 
В главе 13 ФЗ-№123 «Технический регламент о 
требованиях пожарной безопасности» для обеспечения пожарной безопасности на объектах необходимо 
создание систем предотвращения пожара, чтобы исключить возникновение горючей среды и источника 
зажигания, которые становятся причиной пожара.  
В ст. 49 [2] предлагаются способы исключения образования горючей среды: применение негорючих веществ 
и материалов; ограничение массы и (или) объема горючих веществ и др. Одна из главных проблем использования данных способов — отсутствие сведений о 
веществе. Таким образом, разработка универсального 
метода прогнозирования пожароопасных свойств ве
ществ позволит решить сложившуюся проблему. Такой подход позволит проводить анализ свойств уже 
исследованных веществ с целью прогнозирования 
пожароопасных свойств, которыми обладают новые 
соединения либо еще не синтезированные, что даст 
возможность на основе полученных данных разрабатывать мероприятия, направленные на обеспечение 
пожарной безопасности объектов защиты.
Задача создания и развития новых информационных технологий, обеспечивающих многократное 
ускорение процесса обработки информации, представляет практический интерес. К таким технологиям можно отнести системы на базе моделирования, 
включающие молекулярные дескрипторы и искусственные нейронные сети. Поэтому для решения поставленной задачи предлагается использовать метод 
прогнозирования пожароопасных свойств веществ 
на основе молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных сетей. Ранее этот метод применялся 
нами [3, 4, 5, 6] и успешно себя зарекомендовал. При 
прогнозировании пожароопасных свойств веществ 
не требуется существенных временных и материальных затрат, а также отсутствуют трудности, представленные на рис. 1 и связанные с прогнозированием пожароопасных свойств веществ [7].

Контроль и мониторинг
Control and Monytoring

4

В качестве примера рассмотрим процесс прогнозирования температуры самовоспламенения 
антрахинона и красителей на его основе. На рис. 2 
представлены некоторые структурные формулы соединений, используемых в исследованиях.
Прогнозирование температуры самовоспламенения будем осуществлять при помощи разработанного нами нейропакета КДС 1.0. Программа позволяет:
• загружать и просматривать базы данных, содержащие структуры химических соединений и их 
свойства;
• осуществлять корреляцию вводимых данных;

• статистически оценивать полученные модели;
• использовать полученные нейросетевые модели 
для прогнозирования свойств веществ, без проведения сложного эксперимента.
На рис. 3 представлена часть расчетных молекулярных дескрипторов, в дальнейшем используемая 
нами в прогнозировании.
Из рис. 3 видно, что значение температуры самовоспламенения антрахинона отсутствует. На рис. 4 
показано рабочее окно программы.
На рис. 5 показана смоделированная искусственная нейронная сеть, а в табл. 1 приведены полученные результаты прогнозирования температуры самовоспламенения.
Прогнозирование пожароопасных свойств антрахинона и красителей на его основе, в частности 

ПРОБЛЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ  
СВОЙСТВ ВЕЩЕСТВ

Наличие примесей  
в исследуемом веществе
Финансовые затраты

Токсичность вещества
Большие временные  
затраты

Агрессивность вещества
Сложность процесса

Нестойкость вещества
Отсутствие современной 
технической базы

Отсутствие возможностей 
создания вещества 
с необходимыми свойствами

Рис . 1 . Проблема прогнозирования пожароопасных свойств веществ

Рис . 2 . Структурные формулы некоторых синтетических красителей

Options
Активный синий П
1,2диаминоантрахинон
2аминоантрахинон
Ализарин
Антрахинон

number of atoms
28
18
17
18
16
number of C atoms
20
14
14
14
14
relative number of C atoms
0,7143
0,7778
0,825
0,7778
0,87
number of H atoms
4
0
2
4
2
relative number of H atoms
0,1
0
0,1176
0,222
0,12
number of O atoms
2
2
1
20
18
relative number of O atoms
0,07
0,111
0,05
6
4
number of N atoms
2
2
19
0,3
0,222
relative number of N atoms
0,07
0,111
5
2
2
number of S atoms
30
20
0,26
0,1
0,1111
relative number of S atoms
16
6
2
12
12
number of F atoms
0,5333
0,3
0,1
0,6
0,6667
relative number of F atoms
2
2
12
3
3
number of Cl atoms
0,06667
0,1
0,6316
0,1167
0,18
relative number of Cl atoms
12
0
3
2
2
number of Br atoms
0,4
0
0,1765
0,1111
0,125
relative number of Br atoms
3
12
2
232,155
200,15
number of I atoms
0,1
0,6
0,11
12,8
12,5
self-ignition temperature
570
630
620
570
 

Рис . 3 . Часть молекулярных дескрипторов

Контроль и мониторинг
Control and Monytoring

Безопасность в техносфере, №5 (сентябрь–октябрь), 2015
5

температуры самовоспламенения, на основе молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных 
сетей дает удовлетворительные результаты. Использование предложенного метода прогнозирования 
пожароопасных свойств позволило без проведения 
сложного эксперимента спрогнозировать температуру самовоспламенения антрахинона, а средняя абсолютная погрешность составила 13,1 °С, что является 
хорошим показателем. Полученные закономерности 
носят общий характер, поэтому они применимы для 
прогнозирования и других пожароопасных свойств 
рассмотренных органических соединений.
Кроме того, способ прогнозирования, основанный на использовании молекулярных дескрипторов 
и искусственных нейронных сетей, выступает как 
один из способов исключения образования горючей 
среды в помещении.

Таблица 1
Результаты прогноза

Вещество

Температура само- 
воспламенения, °С
Абсолютная  
погрешность,  
°С
справочная
прогнози- 
руемая

Антрахинон
620
629,3
9,3

Ализарин
570
550,8
19,2

Хинизарин
630
650,4
20,4

2-Аминоантрахинон
620
625,7
5,7

Пурпурин
513
523,5
10,5

Активный синий П
570
600
30

1,2-диаминоантрахинон
630
623,9
6,1

Дисперсный оранжевый
520
529,3
9,3

Дисперсный синий К
460
450,2
9,8

Дисперсный розовый Ж
510
520,6
10,6

Рис . 4 . Процесс обработки данных в нейропакете КДС 1.0
Рис . 5 . Смоделированная искусственная нейронная сеть без внешних слоев

ЛИТЕРАТУРА
1. Karthik Ya., Meyyanathan S.N., Nageswara R.R. Methods for 
the analysis of azo dyes employed in food industry // Food 
Chemistry, Volume 192, 1 February 2016, pp. 813–824
2. Технический регламент о требованиях пожарной безопасности : Федер. закон от 22.07.08 № 123-ФЗ // Российская газета. — 2008. — № 163.
3. Королев Д.С., Калач А.В., Каргашилов Д.В. Прогнозирование пожароопасных свойств веществ и материалов 
с использованием дескрипторов и нейронных сетей // 
Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. — 2015. — № 4. —  
С. 100–103
4. Королев Д.С., Калач А.В. Категорирование помещений на основе дескрипторов и метода нейронных сетей // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. — 2015. — № 5.  
С. 210–213

5. Королев Д.С. Прогнозирование пожароопасных свойств 
веществ и материалов с использованием дескрипторов// Вестник Воронежского института ГПС МЧС России. — 2014. — № 1. — С. 7–10.
6. Королев Д.С., Калач А.В., Каргашилов Д.В. и др. Прогнозирование основных показателей пожаровзрывобезопасности органических соединений с помощью 
дескрипторов и искусственных нейронных сетей, используемых в расчете пожарного риска // Пожаровзрывобезопасность. — 2015. — Т. 24, № 9. — С. 32–38. DOI: 
10.18322/PVB.2015.24.09.32-38
7. ГОСТ 12.1.044–89*. Система стандартов безопасности 
труда. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов. 
Номенклатура показателей и методы их определения. — 
Введ. 01.01.91 г. — М. : Стандартинформ, 2006. — 100 с.

REFERENCES 
1. Karthik Ya., Meyyanathan S.N., Nageswara R.R. Methods 
for the analysis of azo dyes employed in food industry. Food 
Chemistry, Volume 192, 1 February 2016, pp. 813–824

2. Tekhnicheskiy reglament o trebovaniyakh pozharnoy 
bezopasnosti: Feder. zakon ot 22.07.08 № 123-FZ [Technical 
Regulations on Fire Safety Requirements: Feder. Law FZ 

Контроль и мониторинг
Control and Monytoring

6

22.07.08 №123-FZ]. Rossiyskaya gazeta [Russian newspaper]. 2008, I. 163.
3. Korolev D.S., Kalach A.V., Kargashilov D.V. Progno zirovanie pozharoopasnykh svoystv veshchestv i materialov 
s ispol’zovaniem deskriptorov i neyronnykh setey 
[Prediction of properties of substances and flammable 
materials using descriptors and neural networks]. Vestnik 
BGTU im. V.G. Shukhova [Herald of BSTU. VG Shukhov]. 
2015, I. 4, pp. 100–103
4. Korolev D.S., Kalach A.V. Kategorirovanie pomeshcheniy 
na osnove deskriptorov i metoda neyronnykh setey 
[Categorization space-based descriptors and method of 
neural networks]. Vestnik BGTU im. V.G. Shukhova [Herald 
of BSTU. VG Shukhov]. 2015, I. 5, pp. 210–213
5. Korolev D.S. Prognozirovanie pozharoopasnykh svoystv 
veshchestv i materialov s ispol’zovaniem deskriptorov 
[Prediction of properties of substances and flammable 
materials using descriptors]. Vestnik Voronezhskogo 

instituta GPS MChS Rossii [Herald of the Voronezh Institute 
of GPS MES Russia]. 2014, I. 1, pp. 7–10.
6. Korolev D.S., Kalach A.V., Kargashilov D.V. i dr. Prog no zirovanie osnovnykh pokazateley pozharo vzryvobezopasnosti organicheskikh soedineniy s pomoshch’yu 
desk riptorov i iskusstvennykh neyronnykh setey, 
ispol’zuemykh v raschete pozharnogo riska [Prediction 
of the main indicators of fire and explosion safety of 
organic compounds using descriptors and artificial 
neural networks used in the calculation of fire risk]. 
Pozharovzryvobezopasnost’ [Fire and explosion safety]. 2015, 
V. 24, I. 9, pp. 32–38. DOI: 10.18322/PVB.2015.24.09.32-38
7. GOST 12.1.044–89*. Sistema standartov bezopasnosti 
truda. Pozharovzryvoopasnost’ veshchestv i materialov. 
Nomenklatura pokazateley i metody ikh opredeleniya. 
Vved. 01.01.91 g. [Occupational safety standards system. 
Pozharovzryvoopasnost substances and materials. The range 
of indicators and methods of their determination. — Enter. 
01.01.91]. Moscow, Standartinform Publ., 2006. 100 p.

Forecasting Flammable Properties of Substances 

Korolyov D.S., Lecturer, Voronezh Institute of State Fire Service of Ministry of Emergency Situations of Russia
Kalach A.V., Doctor of Chemical Sciences, Professor, Deputy-Director for Science, Voronezh Institute of State Fire Service of Ministry of Emergency Situations of Russia
Roudakov O.B., Doctor of Chemical Sciences, Professor, Head of Department, Voronezh State Institute of Architecture and Construction

One of the current key problems is forecasting flammable properties of substances. The lack of information about the 
applied substance prevents developing complete fire-prevention systems. To solve this problem authors suggest a 
forecasting method based on molecular descriptors and artificial neuron networks. As an example of the method they 
predicted the self-ignition point of anthraquinone and anthraquinone-based colorants. Average absolute error did not 
exceed 13,1 °C.

Keywords: forecast, descriptors, artificial neuron networks, colorants.

Информируем авторов и читателей

Журнал «Безопасность в техносфере» 1 декабря 2015 г. включен в обновленный Перечень рецензируемых научных 
изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой 
степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук. Журнал входит в Перечень с 2008 г.
Журнал включен в Перечень по 5 большим группам научных специальностей:
03.02.00 — общая биология;
05.14.00 — энергетика;
05.23.00 — строительство и архитектура;
05.26.00 — безопасность деятельности человека;
25.00.00 — науки о Земле.
Ознакомиться с Перечнем рецензируемых научных журналов можно по адресу: http://vak.ed.gov.ru/87. Ознакомиться с паспортами научных специальностей можно по адресу: http://vak.ed.gov.ru/316.

Безопасность труда
Occupational Safety

Безопасность в техносфере, №5 (сентябрь–октябрь), 2015
7

УДК 613.63:614.894  
DOI: 10.12737/16958
Об оценке эффективности средств индивидуальной 
защиты органов дыхания

В.А. Капцов, зав. отделом гигиены труда, чл.-корр. РАН, профессор, д-р мед. наук1 
А.В. Чиркин, специалист2

1 ФГУ Всероссийский НИИ железнодорожной гигиены Роспотребнадзора, Москва 
2 ООО “Бета-про”, Москва.

e-mail: kapcovva39@mail.ru,  kapcovva@rambler.ru , alexandr.chir@yandex.ru 

Федеральный Закон 426-ФЗ обязывает работодателя проводить специальную 
оценку условий труда и допускает возможность снижения класса вредности при 
обеспечении рабочих сертифицированными эффективными средствами индивидуальной защиты, в том числе органов дыхания (респираторами). В статье 
рассматриваются проблемы, возникающие при определении эффективности 
респираторов в производственных и лабораторных условиях. Поскольку современный уровень науки не позволяет точно определить концентрацию вредных 
веществ во вдыхаемом воздухе, точная оценка эффективности в конкретной 
ситуации невозможна. Случайный характер появления и изменения зазоров 
между маской и лицом не позволяет использовать результаты измерений в одном случае для точного предсказания эффективности в других случаях – даже 
в одинаковых условиях. Показано, что используемая для снижения классов вредности методика оценки эффективности респираторов не соответствует современному уровню науки и не предотвращает выдачу рабочим заведомо недостаточно эффективных респираторов. Поэтому до разработки требований к 
обеспечению рабочих эффективными респираторами следует запретить снижать класс вредности.

Ключевые слова:  
средства индивидуальной  
защиты,  
респиратор,  
коэффициент защиты,  
профессиональные заболевания, биомониторинг.

1 . Введение
Несовершенство технологических процессов и 
оборудования, их износ приводят к загрязнению 
воздуха рабочей зоны вредными веществами. Для 
защиты от них широко используются средства индивидуальной защиты органов дыхания (СИЗОД) — 
респираторы. Для обеспечения рабочих СИЗОД 
разработаны «Типовые нормы бесплатной выдачи 
специальной одежды, специальной обуви и других 
средств индивидуальной защиты работникам…». 
Принятый федеральный закон 426-ФЗ предусматривает проведение специальной оценки условий труда и 
допускает возможность снижения класса вредности 
при обеспечении рабочих средствами индивидуальной защиты, соответствующими условиям труда. Для 
определения этого соответствия в Минтруда России 

была разработана специальная методика [1]. В многочисленных публикациях (например, в [2]) работодателю рекомендуется использовать эффективные 
СИЗОД для обеспечения «гарантированной защиты» 
рабочих от воздушных загрязнений. Для стимулирования работодателя улучшать условия труда расходы 
на закупку СИЗОД могут компенсироваться за счет 
отчислений в Фонд социального страхования.
Ниже сравниваются рекомендации методики [1] 
с современным состоянием науки и техники в этой 
области, а также оценено, насколько эффективно 
использование данной методики позволит снизить 
риск развития профзаболеваний у работающих в загрязненной атмосфере, т.е. обеспечить достижение 
целей, указанных в законе 426-ФЗ (статья 1) и Трудовом кодексе РФ (статья 219).

Безопасность труда
Occupational Safety

8

2 . Прямые измерения эффективности СИЗОД
Для определения эффективности респираторов в 
реальных производственных условиях с 1972 г. было 
проведено более 70 специальных исследований в 
производственных условиях [3]. В качестве показателя эффективности в большинстве случаев использовали такую величину, как коэффициент защиты КЗ 
(отношение средней измеренной концентрации вредных веществ снаружи маски к средней измеренной 
концентрации под маской при одновременном отборе воздуха). Результаты измерений показали, что:
• при правильном выборе фильтра общая эффективность СИЗОД определяется просачиванием неотфильтрованного воздуха через зазоры 
между лицевой частью маски (респиратора) и 
лицом, что было основным путем загрязнения 
вдыхаемого воздуха;
• образование зазоров зависит от множества 
факторов; зазоры непостоянны и могут быть 
разной формы и размера, в результате КЗ может 
изменяться в десятки раз за считанные минуты — это непостоянная, случайная и непредсказуемая величина; 
•  в производственных условиях просачивание 
может быть значительно больше, чем в лабораторных (например при сертификации), между 
ними нет прямой взаимосвязи. Поэтому прямое 
использование лабораторных результатов для 
оценки эффективности респиратора при реальном применении недопустимо.

2.1. Точность измерения концентрации вредных 
веществ во вдыхаемом воздухе
На рис. 1 показана фотография просачивания неотфильтрованного воздуха под маску в лаборатории 
[4]. Струйка загрязнённого воздуха (светлого цвета) 
движется к всасывающему отверстию манекена. Видно, что она не перемешивается с отфильтрованным 
воздухом, и измерение средней подмасочной концентрации во время вдоха, по существу, является 
попыткой определить значение величины, которая 
физически не существует. Если проботборный зонд 
попадет в струйку неотфильтрованного воздуха, то 
измеренная концентрация будет завышена (положение 2), а КЗ — занижен. Если не попадет (это бывает 
значительно чаще) — то наоборот (положение 1).
При вдохе часть газа/аэрозоля поглощается в органах дыхания, их концентрация при выдохе ниже, 
чем при вдохе. Поэтому сначала при испытаниях 
старались отбирать пробы воздуха только во время 
вдоха. Выявленное отсутствие перемешивания заставило проводить замеры непрерывно, так как выдыхаемый воздух перемешан, а поглощение газа/аэрозоля 

при вдохе неполное. По оценкам (табл.1 [5]), осаждение в органах дыхания может дать систематическую 
погрешность ~ 7÷53%. Но этим пренебрегают, потому что погрешность из-за неполного перемешивания 
значительно больше. Так, в контролируемых лабораторных условиях при подаче под маску дозированного и известного количества загрязненного воздуха 
(и при стабильных параметрах «дыхания» манекена) 
измеренная концентрация могла быть выше реальной на ~33–42% и ниже в 7–14 раз. Исследования показали, что при «неблагоприятном» сочетании параметров даже в лабораторных условиях на манекене 
измеренная концентрация может отличаться от реальной больше чем на порядок [6–8].
Для обсуждения проблем измерения концентрации загрязнений под маской была проведена специализированная конференция [10]. Для улучшения качества измерения проводились поиски оптимальной 
конструкции пробоотборного зонда и места его размещения под маской (рис. 2). За период 1984–2009 гг.  

Рис . 1 . Просачивание струйки неотфильтрованного воздуха под 
полнолицевую маску

Рис . 2 . Изменение конструкции пробоотборных зондов:
1) (1984) Зонд на стенке маски, заподлицо [9]; 2) (1988) Зонд смещен ко рту на 13 мм [7]; 3) (1999) Диск с отверстиями по периметру, примерно в 5 мм от рта (ГОСТ 12.4.189-99); 4) (2009) Сфера 
с отверстиями по диаметру, примерно в 5 мм от рта (ГОСТ Р ЕН 
13274-2009).

Безопасность труда
Occupational Safety

Безопасность в техносфере, №5 (сентябрь–октябрь), 2015
9

место отбора проб сместилось: со стенки маски ко 
рту (на расстояние ~5 мм ото рта), а воздух для проб 
стали забирать через несколько отверстий со всех 
сторон одновременно. Но погрешность оставалась 
большой. При использовании зондов разной конструкции в схожих лабораторных условиях отличие 
максимальной и минимальной измеренной концентрации могло превышать два порядка [11].

2.2. Нестабильность просачивания 
неотфильтрованного воздуха под маску
Надевание и ношение маски людьми вносит дополнительное непостоянство в эффективность СИЗОД, 
так как маска может быть надета неаккуратно, может 
сползти во время выполнения движений, что влияет 
на образование и изменение зазоров. Дополнительное 
непостоянство делает случайной величиной само просачивание. Для работы со случайными величинами 
широко используются статистические методы.
По мнению руководителя отдела сертификации 
СИЗОД ([10] с. 25–26), для точного определения среднего коэффициента защиты у конкретного человека 
в лабораторных условиях требуется порядка 18–25 
повторных замеров, чтобы уменьшить случайную 
погрешность в достаточной степени за счет статистической обработки. Но это относилось к случаю 
выполнения одинаковых движений (при сертификации). На практике движения могут быть разные, а 
это влияет на образование и величину зазоров.
Нестабильность КЗ (измеренного по концентрации аэрозоля) и необходимость статистической обработки результатов большого числа замеров подтверждаются сравнением КЗ, измеренных двумя 
способами в контролируемых лабораторных условиях (рис. 3) [12]. Просачивание между маской и лицом 
полностью устранили, имитируя его искусственным 
отверстием. КЗ измеряли и как отношение концентраций аэрозоля, и как отношение расхода воздуха 

через зазор к суммарному расходу (через фильтры и 
зазор). Видно, что измеренное просачивание аэрозоля гораздо более непостоянно, чем доля просочившегося воздуха, и что «аэрозольный» КЗ (в целом) значительно завышает эффективность.
При стабильном просачивании неотфильтрованного воздуха (сплошная линия) измеренные под 
маской концентрации аэрозоля нестабильны и часто 
значительно занижены (пунктирная линия)
При разработке ограничений (обязательных для 
выполнения работодателем) области допустимого 
применения СИЗОД всех конструкций в Великобритании и США использовали статистическую обработку большого числа замеров. В [13] ограничения для 
всех типов СИЗОД установили на основе обработки 
1863 замеров (при проведении 31 исследования именно в производственных, а не лабораторных условиях), 
а в [14] — на основе более чем 926 замеров КЗ [15]. 

2.3. Нестабильность средних коэффициентов 
защиты рабочих
Обработка большого числа замеров выявила новые проблемы. При нестабильных КЗ для одного 
рабочего в разные дни средний КЗ определялся преимущественно минимальными значениями. Также 
оказалось, что средние КЗ у разных рабочих, использующих одинаковые СИЗОД в одинаковых условиях, 
могут сильно отличаться. Попытка смоделировать 
это показала, что если группа рабочих использует 
СИЗОД так, что в большинстве случаев они обеспечивают требуемую защиту (концентрация вредных 
веществ во вдыхаемом воздухе ниже допустимой), 
случаи недостаточной эффективности распределены 
среди рабочих неравномерно. В результате в группе 
рабочих образуется подгруппа, где степень защиты 
часто недостаточна. Выявить эту подгруппу крайне 
сложно. Повышенный риск в подгруппе никак не 
компенсируется пониженным риском у других рабо
Рис . 3 . Различия между КЗ: вычисленным по концентрациям аэрозоля;  по доле воздуха, просочившегося через зазор

Безопасность труда
Occupational Safety

10

чих. Поэтому в 2003 г. М. Никас предложил уменьшить ожидаемый при использовании полумасок 
коэффициент защиты (assigned protection factor) в 2 
раза — с 10 до 5. Предложение не приняли, и одна из 
причин — низкая точность исходных данных (результатов замеров) [15].

2.4. Измерение эффективности СИЗОД 
работодателями в США
Проблемы оценки эффективности СИЗОД нашли отражение в рекомендациях работодателю. В 
[16] (1987) приведены рекомендуемые значения ожидаемых КЗ для всех типов СИЗОД (полученные с помощью статистической обработки производственных 
измерений), но с оговоркой, что это приближенные 
значения и что желательно измерить КЗ у конкретных 
рабочих. Значительная погрешность измерения КЗ 
заставила отказаться от рекомендации работодателю 
измерять эффективность используемых СИЗОД. В [17] 
(2004) таких рекомендаций нет (так как замеры могут 
дать завышенное значение из-за большой погрешности). При проведении широкомасштабного опроса в 
2001–2002 гг. (40 тыс. организаций, использовавших 
СИЗОД), в списке из 32 вопросов, охватывавших все 
стороны применения респираторов, вопроса о проведении замеров эффективности не было [18]. 
Прямое измерение эффективности СИЗОД с целью точно оценить среднее снижение концентрации 
вредных веществ во вдыхаемом воздухе требует проведения многократных замеров у каждого из рабочих, 
что дорого, трудоемко и на практике неосуществимо. 
В развитых странах прямые измерения работодателем не проводятся. Для выбора адекватных респираторов работодатель обязан выполнять требования 
законодательства, разработанного на основе научных исследований эффективности СИЗОД.

3 . Косвенное измерение эффективности защиты 
рабочих, использующих СИЗОД
Стандарты по безопасности труда, регулирующие 
выбор и организацию применения СИЗОД работодателями в США, ФРГ и Великобритании, обязывают их проводить медицинские обследования рабочих. При попадании некоторых вредных веществ в 
организм их концентрация в биологических средах 
(крови и др.) и изменения в обмене веществ могут 
использоваться для оценки воздействия. Проводившиеся с 1950-х годов исследования позволили установить границу безопасной концентрации свинца в 
крови. Позднее были разработаны и используются 
аналогичные методы биомониторинга воздействия 
примерно 80 вредных веществ и показатели их чрезмерного воздействия (Biological Exposure Indexes BEI, 

биологические ПДК). Биомониторинг позволяет 
косвенно оценить общую эффективность всех мероприятий, проводимых для защиты от воздействия 
вредных веществ (включая использование СИЗОД). 
В США работодатели обязаны использовать биомониторинг при работе со свинцом и кадмием (для других веществ — добровольно) [19, 20].
Проводились исследования, в которых одновременно измерялись КЗ СИЗОД и показатели попадания в организм вредного вещества: свинца [21], этилбензола и ксилола [22], стирола [23]. Оказалось, что 
КЗ респиратора может отличаться от «КЗ рабочего» 
(уменьшение попадания вещества в организм), биомониторинг точнее выявляет вредное воздействие. 
Косвенные замеры эффективности СИЗОД позволили отчасти преодолеть проблемы разработки ограничений области допустимого применения  СИЗОД 
разных конструкций, возникшие из-за большой погрешности при прямых измерениях КЗ. 

4 . Особенности методики оценки эффективности 
использования СИЗОД 
Министерство труда России с целью профилактики несчастных случаев и профзаболеваний разработало закон 426-ФЗ, который предполагает возможность снижения класса вредности при проведении 
спецоценки условий труда и определения эффективности используемых средств индивидуальной защиты. Для оценки соответствия СИЗОД условиям труда 
[1] требует проверить эффективность выбора и применения респираторов, для чего определяется их соответствие вредным факторам, классу условий труда и индивидуальным данным рабочего (плотность 
прилегания к лицу). Для оценки защитных свойств 
предполагается использовать документацию производителя, а для оценки соответствия лицу (только 
для фильтрующих СИЗОД) — проверку в соответствии со стандартами безопасности труда (они в РФ 
не существуют); а также «отрицательным и положительным давлением» (без уточнения, что это такое).
Методика [1] не требует измерять концентрацию 
вредных веществ во вдыхаемом воздухе, их попадания в организм (биомониторинг) и не предполагает 
использование результатов статистической обработки результатов измерений КЗ, проводившихся в 
производственных условиях (в других странах это 
закреплено в законодательстве). Вместо этого предлагается использовать данные изготовителя, которые 
систематически и значительно завышают эффективность респираторов разных конструкций, порой на 
порядки [3, 24]. Методика не устраняет возможное 
применение сотрудниками заведомо недостаточно 
эффективных СИЗОД и не дает работодателю пред

Безопасность труда
Occupational Safety

Безопасность в техносфере, №5 (сентябрь–октябрь), 2015
11

ставления о допустимых областях безопасного применения СИЗОД разных конструкций. Кроме того, 
научно-обоснованные ограничения для известных 
типов респираторов не соответствуют значениям, 
используемым при установлении класса вредности. 
Нет также информации о том, каким классам вредности соответствуют определенные типы СИЗОД. 
Отсутствие какого-то описания и ссылок на иные 
документы не позволяет понять, что имели в виду 
авторы методики [1] в отношении проверки соответствия маски лицу человека. Методика не обязывает 
работодателя своевременно заменять противогазные 
фильтры без использования ненадёжных субъективных ощущений органов чувств [25].
При определении класса вредности методика 
предполагает использование утверждённых методов 
измерения концентрации вредных веществ в воздухе рабочей зоны. Однако методические указания 
[26] допускают отбор проб воздуха не в зоне дыхания 
рабочего (около лица), а в рабочей зоне (на удалении 
от рабочего). Но концентрация вредных веществ в 
пространстве часто не постоянна. Из-за возможного 
значительного отличия концентраций загрязнений в 
зоне дыхания и рабочей зоне (на расстоянии от рабочего 2–3 м [27]) измеренная концентрация может быть 
значительно занижена. Такое занижение потенциально может привести к неправильному установлению 
класса вредности, т.е. начального значения показателя 
условий труда, который допускается снижать [1].

5 . Результаты сравнительного анализа методики 
снижения классов условий труда 
1. Сравнение методики снижения классов вредности и зарубежных публикаций в этой области показывает, что она не соответствует современному 
уровню науки и техники.
2. Разработанная методика не позволяет предотвратить выбор и применение потенциально недостаточно эффективных СИЗОД, а также выбор 
масок респираторов, не соответствующих лицам 
конкретных рабочих.

3. Использование методики снижения класса вредности при проведении специальной оценки условий 
труда не позволяет снизить риск чрезмерного воздействия воздушных загрязнений на рабочих (использующих СИЗОД) и не устраняет повышенный 
риск развития профессиональных заболеваний.
Для снижения риска у использующих СИЗОД рабочих необходимо: 
1) уточнить требования к отбору проб воздуха при 
определении концентрации вредных веществ на рабочих местах (проводить отбор только около лица);
2) разработать санитарные правила, обязывающие 
работодателя проводить биомониторинг при воздействии свинца и кадмия; а также других веществ, для которых уже есть эффективные методы оценки воздействия и биологические ПДК;
3) разработать требования к выбору достаточно эффективных СИЗОД работодателями и соответствующие программы обучения с использованием современного уровня науки;
4) прекратить сертификацию СИЗОД, изготовители 
которых завышают эффективность своей продукции, подвергая потребителей чрезмерному риску.

6 . Заключение
Проведенный анализ известных методов оценки 
эффективности СИЗОД показал наличие существенных недостатков в методике снижения классов условий труда, что создаёт потенциальную опасность 
чрезмерного воздействия воздушных загрязнений 
на рабочих, использующих респираторы, и соответственно — острых отравлений и профессиональных 
заболеваний. Для надежной профилактики развития 
профзаболеваний необходимо в первую очередь экономически и политически стимулировать работодателя улучшать условия труда, а также разработать 
требования к проведению биомониторинга и выбору 
СИЗОД на основе современного уровня науки. 
Снижение классов вредности за счет выдачи 
средств индивидуальной защиты органов дыхания 
научно не обосновано и недопустимо.

ЛИТЕРАТУРА
1. Методика снижения класса (подкласса) условий труда 
при применении работниками, занятыми на рабочих 
местах с вредными условиями труда, эффективных 
средств индивидуальной защиты, прошедших обязательную сертификацию. Приложение к приказу Министерства труда Российской Федерации от 05.12.2014 
№ 976н. URL: www.kamchatka.gov.ru/oiv_doc/5514/37889.
docx (дата обращения: 19.11.2015).
2. Васильев Е.В., Гизатуллин Ш.Ф., Спельникова М.И. Проблема выбора и использования противогазо-аэрозоль
ных фильтрующих полумасок. // Справочник специалиста по охране труда. 2014. № 12. С. 51–55.
3. Кириллов В.А., Филин А.С., Чиркин А.В. Обзор результатов производственных испытаний средств индивидуальной защиты органов дыхания (СИЗОД) // Токсикологический вестник. 2014. № 6. С. 44–49. DOI: 10.17686/
sced_rusnauka_2014–1034.
4. Howie R. Fit testing fails to indicate adequacy of fit for 
individual wearers // Презентация на 17 международ

Безопасность труда
Occupational Safety

12

ной конференции International Society for Respiratory 
Protection. Прага, 21–25 сентября 2014. www.isrp.com.
5. Hewett P. et al. A Model for Correcting Workplace 
Protection Factors for Lung Deposition and Other Effects //  
American Industrial Hygiene Association Journal. 1993. 
Vol. 54(4), pp. 142–149. DOI: 10.1080/15298669391354487
6. Myers W.R., Allender J. et al. Parameters that Bias the 
Measurement of Airborne Concentration Within a 
Respirator // American Industrial Hygiene Association 
Journal. 1986. Vol. 47(2), pp. 106–114. DOI: 10.1080/ 
15298668691389423.
7. Myers W.R. , Allender J.R. Causes of in-Facepiece Sampling 
Bias — II. Full — Facepiece Respirators // The Annals of 
Occupational Hygiene. 1988. Vol. 32(3), pp. 361–372. DOI: 
10.1093/annhyg/32.3.361.
8. Myers W.R., Allende J.R., Iskander W., Stanley C. Causes of inFacepiece Sampling Bias — I. Half-Facepiece Respirators // 
 The Annals of Occupational Hygiene. 1988. Vol. 32(3)  
pp. 345–359. DOI: 10.1093/annhyg/32.3.345.
9. Liu B.Y.U. , Sega K., Rubow K.L. et al. In-Mask Aerosol 
Sampling For Powered Air Purifying Respirators // 
American Industrial Hygiene Association Journal. 1984. 
Vol. 45(4) pp. 278–283. DOI: 10.1080/15298668491399785.
10. Critical Issues Conference. On In-Facepiece Sampling. Part 
3 // Journal of the International Society for Respiratory 
Protection.1988. Vol. 6(1) pp. 24–39. www.isrp.com.
11. Bergman M.S., Viscusi D.J. et al. Evaluation of Sampling 
Probes for Fit Testing N95 Filtering Facepiece Respirators 
// The Annals of Occupational Hygiene. 2013. Vol. 57(4), pp. 
507–518. DOI: 10.1093/annhyg/mes091.
12. Krishnan U., Willeke K., Juozaitis A. et al. Variation in 
Quantitative Respirator Fit Factors Due to Fluctuations 
in Leak Size During Fit Testing // American Industrial 
Hygiene Association Journal. 1994. Vol. 55(4), pp. 309–314. 
DOI: 10.1080/15428119491018943.
13. British Standard BS 4275–1997. Guide to implementing an 
effective respiratory protective device programme. 1997. 
British Standards Institution (BSI).
14. US OSHA Standard 29 CFR 1910.134 “Respiratory 
Protection”, URL: http://www.osha.gov/pls/oshaweb/
owadisp.show_document?p_table=STANDARDS&p_
id=12716 (дата обращения: 19.10.2014).
15. Assigned Protection Factors. Federal Register. 2003. Vol. 
68, pp. 34036–34119. URL: https://www.osha.gov/FedReg_
osha_pdf/FED20030606.pdf (дата обращения: 09.11.2015).
16. Bollinger N.J., Schutz R.H. NIOSH Guide to Industrial 
Respiratory Protection. 1987. 305 p. URL: http://www.cdc.
gov/niosh/docs/87–116/ (дата обращения: 09.11.2015).

17. Bollinger N.J. NIOSH Respirator Selection Logic. 2004. 39 
p. URL: http://www.cdc.gov/niosh/docs/2005–100/ (дата 
обращения: 08.11.2015).
18. Respirator Usage in Private Sector Firms. U.S. Department 
of Labor, 2001. 278 p. URL: http://www.cdc.gov/niosh/docs/
respsurv/ (дата обращения: 08.11.2015).
19. US OSHA Standard 29 CFR 1910.1025 Lead, 1910.1025(j) — 
Medical surveillance. URL: https://www.osha.gov/pls/oshaweb/
owadisp.show_document?p_table=STANDARDS&p_
id=10030 (дата обращения: 09.11.2014).
20. US OSHA Standard 29 CFR 1910.1027 Cadmium, 
1910.1027(l) — Medical surveillance. URL: https://www.
osha.gov/pls/oshaweb/owadisp.show_document?p_
table=STANDARDS&p_id=10035 (дата обращения: 
09.11.2014).
21. Grauvogel L.G. Effectiveness of a Positive Pressure 
Respirator for Controlling Lead Exposure in Acid Storage 
Battery Manufacturing // American Industrial Hygiene 
Association Journal. 1986. Vol. 47(2), pp. 144–146. DOI: 
10.1080/15298668691389478.
22. Fu-Kuei Chang, Mei-Lien Chen, Shu-Fang Cheng et al. 
Evaluation of dermal absorption and protective effectiveness 
of respirators for xylene in spray painters // International 
Archives of Occupational and Environmental Health. 2007. 
Vol. 81(2) pp. 145–150. DOI: 10.1007/s00420–007–0197–9
23. Löf A., Brohede C., Gullstrand E. et al. The effectiveness of 
respirators measured during styrene exposure in a plastic 
boat factory // International Archives of Occupational and 
Environmental Health. 1993. Vol. 65(1), pp. 29–34. DOI: 
10.1007/BF00586055.
24. Кириллов В.Ф., Бучнев А.А., Чиркин А.В. О средствах индивидуальной защиты органов дыхания работающих 
(обзор литературы) // Медицина труда и промышленная экология. 2013. № 4 с. 25–31. DOI: 10.17686/sced_
rusnauka_2013–1033.
25. Капцов В.А., Чиркин А.В. Профилактика профзаболеваний при использовании противогазов // Гигиена 
и санитария. 2013. № 3. С. 42–45. DOI: 10.17686/sced_
rusnauka_2013–1109.
26. МУ 2.2.5.2810–10. Организация лабораторного контроля содержания вредных веществ в воздухе рабочей 
зоны предприятий основных отраслей экономики. 
2010. URL: http://www.niiot.ru/doc/bank01/doc206/doc.
htm (дата обращения: 09.11.2015).
27. Leidel N.A., Busch K.A., Lynch J. NIOSH Occupational 
Exposure Sampling Strategy Manual. DHHS (NIOSH) 
Pub. No. 77–173. 1977, pp. 75–77. URL: http://www.cdc.gov/
niosh/docs/77–173/ (дата обращения: 09.11.2015).

REFERENCES
1. Metodika snizhenija klassa (podklassa) uslovij truda 
pri primenenii rabotnikami, zanjatymi na rabochih 
mestah s vrednymi uslovijami truda, jeffektivnyh sredstv 

individual’noj zashhity, proshedshih objazatel’nuju 
sertifikaciju. Prilozhenie k prikazu Ministerstva truda 
Rossijskoj Federacii ot 05.12.2014 № 976n [Methods of