Министерство сельского хозяйства республики казахстан

143

 

 

Conclusion 

In the article, the results on production of "targeted" feed for highly productive animals. 

The methods of mathematical simulation for the recipe "feed address" with guaranteed nutritional 

value when exposed to systematic errors in the technological process of their production, which 

has allowed to reveal regularities of influence of systematic errors of the technological process on 

the level of assurance of the quality of feeds and their price. 

 

Literature 

 

1. Alimkulov S. J., Chuguev A. Uniformity of animal feed at different stages of the process. 

// Proceedings of all-Russia research Institute, No. 29, 1986. p. 14.  

2. Afanas'ev, V. A. System analysis of technological processes of animal feed production. 

// JSC "VNIIKP", Voronezh, 1999. — 112 p. 

 3. Kravtsov P., Ivashentsev V., Smagin V., Tishchenko P. Managing the calculation of the 

formulation of animal feeds. // Animal feed industry, No. 5-6, 1993. p. 54-56. 

 4. Oleynikov, A. N., Panin, I. G., Calculation of operational recipes of mixed fodders for 

enterprises equipped with computers. // Proceedings of the center for innovative technology, 

vol.20, M., 1982. 

 5. Panin I. G. Statistical methods in quality assurance of animal feeds. // Feed, No. 2, 2005, 

pp. 52-54; and No. 4,2005, p. 45-47." 

 

 

В  предлагаемой  статье  приведены  результаты  по  производству  «адресных» 

комбикормов для высокопродуктивных животных. Предложены методы с гарантируемой 

питательной  ценностью  при  воздействии  системных  погрешностей  в  технологическом 

процессе их производства, которые позволили выявить закономерности влияния системных 

погрешностей технологического процесса на уровень гарантий качества комбикормов и их 

цену.  

 

Ұсынылып отырған мақалада мол өнім беретін жануарларға арналған құрама жем 

өндірісі  бойынша  нəтижелер  келтірілген.  Құрама  жемдердің  сапасының  бағасы  жəне 

кепілдік  деңгейінде  технологиялық  үдерістің  жүйелік  қателігі  ықпалының  заңдылығын 

анықтауға  мүмкіндік  берген  олардың  өндірісінің  технологиялық  үдерісінде  жүйелік 

қателіктің  əсер  етуі  кезінде  кепілдендірілген  құндылығымен  құрама  жемдердің 

рецептурасы үшін математикалық моделдеу əдістері ұсынылған. 

 

 

 

 

144

 

 

ƏОК 004.021 

 

Мадияр М.М., Əлдібаева Л.Т., Қожамқұлова Ж.Ж., Мадияр А.Н. 

 

Қазақ Ұлттық Аграрлық Университеті 

 

КӨП ӨЛШЕМДІ ДЕРЕКТЕР ҚОРЫН ЖОБАЛАУДА OLAP ТЕХНОЛОГИЯСЫН 

ҚОЛДАНУ 

 

 Аңдатпа 

 OLAP-текшесі —  əмбебап  реляциялық  деректер  қорын  басқару  жүйесімен  немесе 

мамандандырылған  бағдарламалық  қамтамасыз  ету  негізінде  жүзеге  асырылуы  мүмкін 

деректердің көп өлшемді массиві. 

         Кілтт  сөздер: 

OLAP-текшесі, OLTP, SQL (Structured Queries), MDX 

 

(Multidimensional Expressions), KPI (Key Performance Indicators), Data Mining  

         Кіріспе 

Қазіргі  ХХІ  ғасыр  ақпарат  ғасыры,  қазіргі  кезде  ақпараттық  технологиялар 

өміріміздің  барлық  салаларына  еніп  кетті.  Компьютерлік  технологияларда  осы  заманғы 

мəдениетіміздің,  ғылым,  білім  салаларымыздың  ажырамас  бір  бөлігіне  айналып  үлгерді. 

Ақпараттардың  күн  сайынғы  жиналуы  мен  олардың  көлемдерінің  үздіксіз  артыуының 

салдарынан оларды өңдеу, жинақтау, реттеу технологияларының да жаңаруына, сапасының 

жоғарлауына  деген  сұраныс  көбеюде  жəне  оларға  қойылатын  шарттарда  жоғарылауда, 

сондықтан қоғамымыздың ақпараттарды өңдеу технологиясына деген үздіксіз дамуы артып 

отырған  сұраныстарының  нəтижесінен  ақпараттарды  өңдеу  технологиясының  өзектілігі 

туады. 

Қазірігі  таңда  ақпаратты  тиімді  өңдеуге  үлкен  көңіл  бөлініп  келеді.  Деректер  қоры 

(ДҚ), сонымен қатар деректер қорын басқару жүйесі (ДҚБЖ) əр мекемеге қажет. Банктер, 

оқу орындары, комерциялық мекемелер жəне тағыда басқа компаниялар жылдар, бірнеше 

айлар, тіпті апталар өздерінің қызметшілері, көрсететін қызметтері, тауарлар жəне тағыда 

басқа үлкен массивті деректерді жинайды. Əрине бұл мəлеметтер өте қажет [1]. 

Осыған  орай  ақпараттық  технологиялар  нарығында,  деректерді  өңдеп  жəне 

визуализациялап  басқаруына  жауап  беретін  екі  жүйе  түріне  бөлуге  болады.  Олар: OLTP 

жəне OLAP. Біріншісі OLTP транзакцияларды жедел түрде өңдеу немесе есептік жүйелер 

деп  аталды.  Есептік  жүйелер  аз  уақыт  арасында  максималды  көп  транзакция  өтуі  үшін 

бапталады жəне оңтайландырылады. Тиімділік көрсеткіші секунд ішінде қанша транзакция 

өткені көрсетеді. Əдетте бөлек бір – біріне байланысыз жазбалармен жұмыс жасау өте оңай. 

Біріқ жазбаларды біріктірсек сапалы жаңа ақпарат алуға, оның ішінде мекеменнің қызметін 

талдап есебін алуға болады. 

Əдетте  есептік  жүйелердегі  талдау  функциялары  өте  шектеулі. OLTP жүйелерінде 

деректер көптеген кестелерге бөлінген соң, оларды қарапайым агрегациялаудың өзі, қиынт 

бір - біріне қосу операцияларын орындау қажет. Сол себепті кешенді есеп алу үшін, үлкен 

есептеу қуаты қажет жəне өнімділіктің құлауына əкеліп соғады. Тағыда айтып кететін жай, 

ол  есептік  жүйелерде  əрдайым  өзгеріп  тұратын  деректер  сақталады.  Əр  оқу – жазу 

операциялары орындалған сайын жиынтық мəндері жылдам өзгеріп отырады, жəне бірнеше 

минут аралықпен орындалған екі кешенді талдау, екі түрлі мəн беруі мүмкін, сол себепті 

көбіне  талдаулар  есеп  беру  кезеңінен  кейін  жасалады,  əйтпесе  нəтежелер  бұрмалынуы 

мүмкін. Жоғарыда айтылып кеткен тұжырымдама OLAP технологиясы арқылы деректерді 

талдау  жəне  қосуға  аусуды  түсіндіреді.  Бұл  əдіс  аналитиктарға,  менеджерларға  жəне 

басқарушыларға ақпараты кең спекторда талдауға көмектеседі [2]. 

145

 

 

OLAP  методологиясы – бұл  нақты  уақытта  аналитикалық  өңдеу  (деректерді  өңдеу 

технологиясы,  сонымен  қатар  құжаттарды  жəне  есептерді  жасауды  жəне  динамикалық 

жариялауды  өзіне  қосады),  дерекер  қорындағы  күрделі  көп  кестелік  сұрасныстарды  аз 

уақыт аралығында өңдеу үшін арналған.  

OLAP  технологиясын  қолдану  себебі – ол  жылдамдық  жəне  ыңғайлылық  болып 

табылады.  Реляциялық  деректер  қорындағы  мəндер  бөлек-бөлек  жақсы  шамаланған 

кестелерде сақталады. Бұл құрылым операциялық деректер қорында (OLTP) ыңғайлы, бірақ 

үлкен  көлемді  жолдарды  өңдейтін,  күрделі  кестелердегі  сұраныс  жай  орындалады. 

Сонымен  қатар  бұл  құрылымда  деректерді  талдау  қиынға  соғады. OLAP технологиясы 

деректерді көп - өлшемді текшелерге салу арқасында талдауды əлде қайда оңтайландырады. 

Қолданушы бірден көрсеткіштердің соңғы нəтежесін көреді, ал керек жағдайда оны ашып 

көре  алады.  Сонымен  қатар  ДҚ  көлеміне  жəне  күрделігіне  қарамастан  талдау  оның  əр 

түрінде жылдам жүреді [3]. 

Бұл тақырып өте қызық жəне күнен – күнге өзектілігі артып келеді, дегенменде OLAP 

жобалары  өте  аз.  Мүмкін  бұл  бұрынан  қалған  тұжырым  шығар,  бұлжүйе  үлкен 

компаниялардың масссивті деректерін өңдеу үшін ғана немесе бұл жүйе өте қымбат деген 

ой қалыптасқан болуы керек. Негізінде ол олай емес.  

Сол себепті қазіргі таңда OLAP текшелерінің мүмкіндіктері жəне қандай мəселелерді 

шешетінін қарастырып көрейік 



 

Деректерге жедел қол жеткізу. 



 

Агрегация  



 

Иерархия 



 

Уақытпен жұмыс 



 

Көп өлшемді қатынау тілі 



 

KPI 



 

Интелектуалды деректерді талдау  



 

Көп өлшемді кэштеу 



 

Көп тілділік 

Деректерге  қолжеткізу  жылдам  болғанмен  қатар  колдану  ықтималдығы  жоғары 

мəндерді топтайды. Мысалыға бізде бір тауардың күнделікті сатылым жазбасы болсын, оны 

жүйе  бізге  айлық,  тоқсандық  немесе  жылдық  сомасымен  топтап  сақтайды,  ал  егер  бізге 

жылдық орта сомы керек болса жүйе оны сəтте нəтежесін бере алады, ыңғайлы емес пе? 

Дегенменде  топтау  əр  уақытта  бола  бермейді,  неліктен?  Себебі  тауар,  уақыт  жəне  т.б 

комбинациялары өте көп болуы мүмкін, сол себепті элементтерді агрегациялаудың нақты 

заңдылығы болу қажет. Негізі бұл ауқымды мəселе бір мақаланың бөлігінде айтып шығу 

мүмкін емес. 

Əр  деректерді  талдап  оларға  ақырғы  есеп  құрастырғанда,күндер  айлар  құратынын, 

сол айлар тоқсан құратынын, ал қалалар облыс, облыстар мемлекет құратынын ескерген 

менім  ойымша  ол  заңдылық.  Сондықтан OLAP текшелерінде  деректерді  иерархиялық 

жағынан  қарастырыған  жəне  бір  мəннің  əр  түрлі  параметрлерімен  байланыстырған,  сол 

себепті текшелерде иерархияны құрастыру жəне онымен жұмыс істеу өте ыңғайлы. 

Жалпы деректерді талдау уақытқа тəуелді, сондықтан OLAP жүйелері уақытқа ерекше 

көңіл бөлген. Жүйеге жайғана уақытты белгілесек болғаны, əрі қарай Year To Date, Month 

To Date, Parallel Period жəне басқада функцияларын қолдана аламыз.  

SQL  - құрылымдалған сұраныс тілі, қазіргі таңда реляциялық деректер қорларының 

ең танымал сұраныс тілі. Бірақ бұл тіл көп өлшемді деректер модельдерімен жұмыс істеу 

үшін  арналмаған.  Сол  себепті  Microsoft компаниясы OLAP жүйесіндегі  деректермен 

жұмыс жасау үшін MDX  (Multidimensional Expressions) тілін əзірледі. Қазіргі кезде MDX -

ті өнеркəсіптік стандарттар жəне көптеген OLAP серверлер оны қолдайды. MDX клиенттік 

146

 

 

қосымшаларда  қолданысқа  ие,  қолданушыларға  көп  өлшемді  деректерді  қарауға  жəне 

талдауға мүмкіндік береді. 

MDX тілін тек сұраныс үшін ғана емес, сонымен қатар текшелердегі жəне кеңістіктегі 

берілген  есептеулерді  анықтау,  қауыпсіздік  параметрлерін  баптау,  істі (Action) анықтау, 

Өнімділік Кілтінің Индикаторы (Key Performance Indicators, KPI) жəне тағыда басқалары 

үшін арналған. 

Key Performance Indicators (KPI) - бағалау  жүйесі,  мекемелерге  маңызыды 

мақсаттарын анықтауға көмектеседі. Осы кілті қолдану мекеменің қазіргі жағдайын жəне 

де ары қарай даму жоспарын құруға қолданады.  

Data Mining термині  кластерлеу,  іріктеулер  жасау,  регрессиялық  жəне 

корреляциялық анализ сияқты əртүрлі математикалық жəне статистикалық алгоритмдердің 

мəліметтерінің  арасындағы,  арақатынастық  тенденциялар,  өзара  байланыстық  жəне 

заңдылықтарды  іздеу  процесін  білдіреді. “Data mining” ағылшын  тілінен  қазақша  тіліне 

аударғанда  нақты  бір  мағына  бермейді  (деректерді  өндіру,  деректерді  ашу,  ақпараттық 

ұңғылау,  деректерді  немесе  ақпараттарды  алу),  сол  себепті  көп  жағдайда  түпнұсқасын 

қолданады.Data Mining қолданбалы  статистиканың,  бейнелерді  анықтаудың,  жасанды 

интеллект  əдістерінің,  мəліметтер  қорының  теорияларының  жəне  т.б.  жетістіктерінің 

негізінде пайда болған жəне дамыған мультипəндік сала болып табылады (1 сурет). 

 

 

1 сурет.  Data Mining — мультипəндік сала 

 

Негізінде деректерге жылдам қол жеткізу үшін агрегациялаудан басқа OLAP жүйелері 

көпдеңгейлі  кэштеуді  қолданады.  Əдеттегі  сұраныстарды  кэштеуден  басқа  деректер 

қорынан алынған мəлеметтер бөлігін кэштейді, мəндерді агрегациялап жəне есептейді. Сол 

себепті OLAP текшелерімен қаншалықты көп жұмыс істесен соншалықты жылдам жұмыс 

істей  бастайды.  Жəне  де  нақты  бір  есеппен  немесе  бір  сұраныспен  жұмыс  жасау  кезде 

“кэшті қыздыру” түсінігі бар. 

Analysis Service 2005/2008 көп тілділікті қолдайды. Деректердің жолдарына аударма 

параметірін берсеңіз болғаны, өз тілін таңдаған қолданушыға, жергілікті деректер келеді 

[4]. 

Реляциялық  деректер  қорымен  жұмыс  істеген  кезде,  біздер  екі  өлшемді  кеңістікте 

жұмыс  істейміз – кестедегі  жазба  жəне  жолдарды  қолданамыз.  Ал  біздер  көп  өлшемді 

деректер  қорларымен  жұмыс  істегенде  біздер  көп  өлшемді  кеңістікті  текше  терминімен 

147

 

 

түсіндіреміз,  бірақ  бұл  жерде  текше  дегеніміз  геометриялық  түсінік  бойынша  емес. 

Геометриялық текшелерде тек үш өлшемдері ғана бар. Ал көп өлшемді деректерде əртүрлі 

өлшемдері бар жəне олардың көлемдері ұқсас болуы міндетті емес. 

Көп өлшемді деректер мен геометриялық кеңістіктерінің айқын бір ерекшелігі, ол 

геометрялық кеңістік шексіз нүктелерден тұрады, ал көп өлшемді кеңістік дискретті жəне 

əр өлшемде дискретті мəні бар. Көп өлшемді кеңістік осьтерінің саны əдетте  топтастыру 

үшін алынған өрістер санымен сəйкес келеді (2 сурет). 

 

 

 

2 сурет. Көп өлшемді текше 

 

Қазіргі таңда деректердің қарқынды өсуі, деректермен жұмыс жасау технологиясын 

жоғарылату  өзектілігі  туып  отыр.  Сондықтанда  көп  өлшемді  деректер  қоры,  ол  ақпарат 

технологиясының болашағы. 

 

Əдебиеттер 

 

1. Голицина О.Л., Максимов Н.В., Попов И.И. Базы данных: Учебное пособие. – М.: 

ФОРУМ: ИНФРА-М, 2003. – 352с 

2. https://ru.wikipedia.org/wiki/OLTP 

3.“Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере 

OracleExpressServer) ” А.А.Сахаров, СУБД, №3, 2012 

4. Александр Бергер, Ирина Горбач, ЭдуардМеломед, Владислав Щербинин, 

Виталий Степаненко.  MicrosoftServer 2005 AnalysisServices. OLAPи многомерный анализ 

данных, 2007 Санк – Петербург 

 

Мадияр М.М., Алдибаева Л.Т., Кожамқулова Ж.Ж., Мадияр А.Н. 

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ OLAP ТЕХНОЛОГИИ В ПРОЕКТИРОВАНИЕ 

МНОГОМЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ 

 

OLAP-куб —  многомерный массив данных,  который  может  быть  реализован  на 

основе  универсальных  реляционных  СУБД  или  специализированным  программным 

обеспечением.  

148

 

 

Ключевые  слова: 

OLAP-куб, OLTP, SQL (Structured Queries), MDX 

 

(Multidimensional Expressions), KPI (Key Performance Indicators), Data Mining  

 

Madiyar M.M., Aldibaeva L.T.., Kozhamkulova J.J., Madiyar A.N. 

 

THE USE OF OLAP TECHNOLOGY IN DESIGNING MULTIDIMENSIONAL DATA 

WAREHOUSE 

 

OLAP cube is a multidimensional data array, which can be implemented on the basis of a 

universal relational DBMS or specialized software. 

Keywords: 

OLAP-cube, OLTP, SQL (Structured Queries), MDX  (Multidimensional 

Expressions), KPI (Key Performance Indicators), Data Mining  

 

 

ƏОЖ 504.32(574) 

 

Молдабергенов М.А., Бекенев А.И. 

 

Қазақ Ұлттық аграрлық университеті, Алматы қаласы, Қазақстан 

 

ТЕХНОГЕНДІК АПАТ ЖАҒДАЙЫНДАҒЫ РАДИАЦИЯЛЫҚ ЛАСТАУ 

КӨЗДЕРІНЕ ШОЛУ 

 

Аннотация  

Қоршаған  ортаны  радиоактивті  ластаушы  көздер  табиғи  жəне  жасанды 

(антропогендік)  болып  бөлінеді.  Иондаушы  сəулеленудің  табиғи  көздеріне  ғарыштық 

сəулелену  мен  жер  радиациясы  кіреді.  Иондаушы  сəулеленудің  антропогендік  көздеріне 

ядролық  реакторлар,  рентгендік  түтіктер,  көмір  жағу,  ядролық  сынақтар,  медициналық 

зерттеулер, радиотерапия жəне т.б. жатады.  

         Кілт сөздер: 

ғарыштық сəулелену, радицияның түрлері, радиотерапия, радиоактивті 

ластану. 

          Кіріспе 

 Иондаушы сəулелер адамға іштей жəне сырттай зиян келтіреді. Иондаушы сəуленің 

түсі 

мен 

иісі 

болмайды – оларды 

адам 

сезбейді. 

Иондаушы сəулені байқап, оны өлшеу үшін дозиметрлік құралдар пайдаланылады.  

  - ғарыштық, күн сəулесі; 

  - жер қойнауындағы пайдалы қазбалар; 

  - радон көздері; 

  - минералдық тектегі құрылыс материалдары (қиыршық ақ тас, цемент, кірпіш т.б.). 

          Негізгі бөлім 

  Ғарыштық  сəулелену  галактикалық,  галактикааралық  жəне  күннен  болатын 

сəулелену  деп  бөлінеді.  Галактикалық  жəне  галактикааралық  сəулелену – бұл 

протондардың (90%), альфа – бөлшектердің (9%), нейтрондардың,  фотон-дардың,  жеңіл 

элементтердің (литий, бериллий, көміртегі, азот, оттегі) ядроларының (1%) ағыны.[1]. 

Галактикалық  сəулеленудің  орташа  ғұмыры 1 млн – нан 10 млн  жылға  дейін,  ал 

галактикааралық  сəулеленудікі – одан  да  ұзағырақ.  Нейтрондар  мөлшерінің  аздығы 

олардың  ғұмыр  кезеңінің  төмендігімен (16 минут),  сондай – ақ  сəулелену  көздерінің 

Жерден  алыстығымен  байланысты.  Жеңіл  бөлшектер  мен  фотондар  ғарыш  шаңымен 

жұтылады.  Галактикалық  сəулеленудің  энергиясы  өте  жоғары – 10

12

 – 10

14

  МэВ  болып 

келеді.  Жұлдыздардың  магнитті  өрісінің  əсерімен  ғарыштық  бөлшектер  өте  жоғары 

жылдамдықпен  қозғалады  да,  қосымша  энергия  алады.  Жер  радиусының  бірден  сегізге 

149

 

 

дейінгі қашықтықта ғарыштық бөлшектер Жердің магниттік өрісімен бөгеледі. Осылайша, 

Жердің  магниттік  өрісі  адамдарды  ғарыштық  радиациядан  қорғайды.  Ғарыштық 

радиацияның  тығыздығы 1–2 бөлшек/(см

2

с)  болып  келеді.  Ғарыштық  сəулелену 

атмосфераның  жоғарғы  қабаттарына  жеткен  кезде,  ғарыштық  бөлшектердің  əсерінен 

екінші немесе кейінгі сəулелену өрбиді. Сəулеленудің жоғары қарқындылығы 20 – 25 км 

биіктікте байқалады, биіктік азайған сайын оның да қарқындылығы төмендейді (Кесте 1). 

 

Кесте 1 – Биіктікке байланысты ғарыштық сəулеленудің сіңірілген жəне эквивалентті 

дозаларының қуаты 

 

Сəулелену 

дозасының 

қуаты 

Биіктік, км

0

4 6

8

10

12

14

16 18 20

сіңірілген, 

мкГр/сағат 

0,032 0,14  0,33 0,84 1,75

3,01

4,62

5,92  7,09  8,72

эквивалентті, 

мкЗв/сағат 

0,035 0,20  0,51 1,35 2,88

4,93

7,56

9,70 11,64 12,75

 

Егер адам ғимараттың ішінде болса, онда сыртқы сəуле алудың дозасы қарама – қарсы 

əсер  ететін  екі  фактордың  ықпалымен  өзгереді:  сыртқы  сəуле  алудың  ғимаратпен 

экрандалуы  жəне  ғимаратты  тұрғызуға  пайдаланылған  материалдардағы  табиғи 

радионуклидтердің  сəулеленуі.  Түрліше  құрылыс  материалдарындағы  калий – 40 (Т

1/2

 = 

1,28 · 10

9

  жыл),  радий – 226 (Т

1/2

 = 1622 жыл)  жəне  торий – 232 (Т

1/2

 = 8000 жыл) 

концентрациясына байланысты үйлердегі доза қуаты 4· 10

-8

 – ден 12· 10

-8

 Гр/сағатқа дейін 

өзгереді.  Кірпіш,  тас  жəне  бетон  ғимараттарда  доза  қуаты  ағаш  жəне  синтетикалық 

материалдардан салынған ғимараттарға қарағанда 2 – 3 есе көп болады. 

Радиациялық аясы қалыпты аумақтарда тұратын халықтың түрліше табиғи сəулелену 

көздерінен  сəуле  алуының  жылдық  эффективті  дозасының  мəндері  келтірілген.  Осы 

кестеден ішкі сəуле алудың сыртқы сəуле алудан екі есе көп екенін байқауға болады.[2].     

 

Кесте 2 – Табиғи  сəулелену  көздерінен  болатын  жылдық  эффективті  эквивалентті 

дозаның мəндері 

 

Сəулелену көзі 

Сыртқы сəулелену

Ішкі сəулелену

Жалпы доза

Табиғи радионуклидтер: 

       (бастапқы + радон) 

0,35

(0,35 ± 0,97) = 

1,32

1,67 

Космогендік 

–

0,015 

Ғарыштық сəулелену 0,3

0,015

0,3 

Барлығы 0,65 

1,34 

1,99 

Сонымен  бірге  ішкі  сəуле  алудың  эффективті  эквивалентті  дозасының 75% - ға 

жуығын радон газының ыдырау өнімдері құрайды. Сəуле алудың эф-фективті дозасындағы 

ғарыштық сəулеленудің үлесі Жер радиациясына қарағанда айтарлықтай төмен. 

Ураннан  ыдыраған  өнімдердің  радиациялық  қауіптілігі  едəуір  жоғары.  Олардың 

арасында радон бірінші орын алады. Радон – дəмі мен иісі жоқ түссіз газ, ауадан 7,5 есе 

ауыр, радийдың ыдырау өнімі болып табылады. Радон жер қыртысынан біртіндеп бөлінеді, 

алайда  оның  сыртқы  ауадағы  жинақталуы  əлемнің  əртүрлі  нүктелері  үшін  елеулі 

ерекшеліктерімен көрінеді. Радонның жартылай ыдырау кезеңі (Т

1/2

 = 3,823 тəулік) төмен 

болса да, ол жертөле мен желдетілмейтін ғимараттарда жинақталып, айтарлықтай меншікті 

активтілік  жасауы  мүмкін.  Радонның  ғимаратқа  өтуі  жер  қыртысынан  (еден,  іргетас 

арқылы), құрылыс материалдарынан, ыстық жəне салқын су (əсіресе құдықтардан немесе 

артезиан  ұңғымаларынан),  табиғи  газ  арқылы  болады.  Радонның  ғимараттың  жоғарғы 

150

 

 

қабаттарында  шоғырлануы  бірінші  қабатқа  қарағанда  төмен  болады.  Радонның  аса  көп 

мөлшерде жиналуын ғимаратты желдету арқылы азайтуға болады.[3]. 

Табиғи  көздерден  болатын  эквивалентті  дозаның  қуаты  Қазақстан  үшін  біршама 

аралықта ауытқиды (Кесте 3) жəне республика аумағындағы табиғи түзілістердің радиация 

деңгейіне тəуелді. 

 

Кесте 3 – Қазақстан аумағындағы эквивалентті дозаның қуаты, мкЗв/ сағат 

 

Ғарыштық  

сəулелену 

Каспий, Арал, 

Балқаш су 

айдындары 

Қуатты шөгінді 

түзілістер 

аумағы

Магмалық 

жыныстар  

аумағы

Гранитті 

массивтер 

аудандары 

0,03 … 0,08 

0,06 ... 0,08 

0,1 ... 0,18 

0,18 ... 0,22

0,5 ... 0,6 

 

Қорытынды 

Қауіпсіздік  тұрғысынан  Қазақстандағы  экологиялық  қауiпсiздiкке  елеулi  нақтылы 

қатер төндiретін радиоактивтi ластану көздерi мынадай екені анықталды: 



 

табиғи  радиоактивтік  көздер  (ғарыштық,  күн  сəулесі,  жер  қойнауындағы  пайдалы 

қазбалар); 



 

уран өндіруші жəне өңдеуші кəсіпорындар; 



 

урандық емес өндіруші кəсіпорындар; 



 

жұмыс  iстемей  тұрған  уран  өндiрушi  жəне  уран  өңдеушi  кəсiпорындар-дың 

қалдықтары  (уран  кен  орындардың  үйiндiлерi,  өздiгiнен  төгiлетiн  ұңғымалар,  қалдық 

қоймалары, технологиялық желiлердiң бөлшектелген жабдығы);  



 

ядролық қаруды сынау нəтижесiнде ластанған аумақтар;  



 

мұнай өндiру өнеркəсiбi мен мұнай жабдығының қалдықтары; 



 

өнеркəсіптік жəне зерттеулік атом  реакторлары;  



 

ядролық  реакторлардың  жұмыс  iстеуi  нəтижесiнде  пайда  болған  қалдық-тар  мен 

радиоизотоптық өнiм (иондаушы сəулеленудiң пайдаланудан шыққан көздерi); 



 

изотоптарды пайдалатын медициналық жəне техникалық аспаптар мен жабдықтар. 

жүктеу/скачать 7,26 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: