Визначення ефективних методів вимірювання запахів на поліграфічних підприємствах

Анотація

Стаття присвячена визначенню ефективних методів вимірювання шкідливих сполук (запахів) у повітрі під час виробничих поліграфічних процесів та активного і залишкового запахів готової друкарської продукції для вчасного попередження критичного рівня шкідливих газів в приміщеннях поліграфічного підприємства, контролю відповідності ароматизованої продукції заданому аромату, визначення причин небажаного залишкового запаху готової продукції й запобігання його міграції до харчових продуктів у випадку використання поліграфічних виробів як первинного паковання. В статті наведено причини появи таких летких сполук як аміак та озон під час виробничих процесів, а також їхній вплив на безпеку праці. Розглянуто методи вимірювання запахів, а саме: технологію «електронного носу», тест Робінсона, вимірювання за допомогою різних газоаналізаторів, європейські (EN 1230-1:2009, EN 1230-2:2009) на державні стандарти України (ДСТУ EN 1230-1:2022, ДСТУ EN 1230-2:2022). Проведено аналіз виробничих умов семи поліграфічних підприємств України та здійснено вимірювання концентрації аміаку та озону у робочих зонах за допомогою бездротових дифузійних моніторів KKnoon Ozone Meter та Honeywell MultiRAE Lite. Виявлено перевищення рівня озону на чотирьох з семи підприємств у 2,5–8 разів (0,259–0,836 мг/м³), перевищень рівня аміаку в робочих зонах не виявлено (0–16,45 мг/м³). Для даних підприємств сформовано рекомендації щодо мінімізації шкідливих викидів та своєчасного їх виявлення — встановлення системи E-Nose або, поряд із датчиками чадного газу (на відстані 1,5–2 м від підлоги), рекомендовано встановити датчики аміаку та озону з певною відстанню один від одного. Запропоновано використання модифікацій тесту Робінсона для контролю залишкового та заданого запахів паперових та картонних паковань. Також показано, що контроль відтворення заданого аромату поліграфічної продукції можна ефективно здійснювати з використанням системи «електронний ніс», попередньо налаштувавши її за допомогою машинного навчання та інструментів штучного інтелекту.