Г. В. Федорович Цифровой двойник охраны труда. Измерение экспозиционных доз на входе (№2,2022)

УДК 331.45 DOI 10.54904/52952_2022_2_05

 

Цифровой двойник охраны труда.

Измерение экспозиционных доз на входе.

Г. В. Федорович

 

Сведения об авторе статьи

Геннадий Викторович Федорович,

Технический директор приборостроительной компании

ООО НТМ-Защита г. Москва, Россия,

Г. В. Федорович, д.ф-м.н., ООО НТМ-Защита

Е-mail: fedorgv@gmail.com

 

Аннотация / Реферат

В качестве входных данных программе цифрового двойника необходима информация о состоянии производственной среды и заболеваемости работников. Определение уровня вредных производственных факторов можно считать прямым измерением, а экспозиционную дозу определяют по нескольким измерениям с последующим вычислением результата. Это требует специальной методики выполнения дозовых измерений. Методики должны учитывать нерегулярность воздействия с чередующимися сменами режимов, непостоянство рабочих мест и т.д. Необходимо использовать подход, изначально рассматривающий проблему оценки доз как статистическую задачу и применяющий вероятностные методы ее анализа.

Такой подход описан в работе. Предложена пошаговая инструкция выполнения измерений экспозиционной дозы в ходе исследования «профессионального маршрута» отдельного работника. Результаты допускают объединение для трудовых коллективов цехов, предприятий, отрасли.

Для комплексного анализа входной информации следует использовать набор программ, каждая из которых решает специализированные задачи и, кроме того, может работать в связке с другими программами из этого набора. Применительно к проблеме «доза-эффект» необходимо инкорпорировать в единую дозу множественные воздействия. В рамках простейшего предположения об аддитивности воздействия необходимо определить весовые коэффициенты, с которыми экспозиции отдельных факторов входят в результирующую суммарную дозу. Эта задача решается методом построения и последующего обучения нейронной сети. Цифровой двойник выходит в область искусственного интеллекта со специфическими проблемами и методами их решения.

 

Ключевые слова: цифровой двойник; эпидемиология; гигиена труда; факторы среды; воздействия; доза-эффект; риск; искусственный интеллект.

 

То же на английском языке:

Digital twin for the occupational safety and health. Measurement of exposure doses at the entrance.

G. V. Fedorovitch - Ph.D., Technical director, NTM Ltd,

 

Annotation / Abstract

The digital twin program requires as input information (1) on the state of the working environment and (2) on the incidence of workers. Determining the level of harmful production factors can be considered a direct measurement. The exposure dose is determined by several measurements with subsequent calculation of the result. This requires a special method for performing dose measurements. The method should take into account the irregularity of exposure with alternating regime changes, the variability of jobs, etc. It is necessary to use an approach that initially considers the problem of dose estimation as a statistical problem and applies probabilistic methods for its analysis.

This approach is described in the work. A step-by-step instruction for performing measurements of the exposure dose during the study of the "professional route" of an individual worker is proposed. The results can be transferred to the labor collectives of shops, enterprises, industries.

For a comprehensive analysis of input information, a set of programs should be used, each of which solves specialized problems and, moreover, can work in conjunction with other programs from this set. With respect to the "dose-effect" problem, it is necessary to incorporate multiple hazardous effects into a single dose. Within the framework of the simplest assumption about the additivity of exposure, it is necessary to determine the weighting coefficients with which the exposures of individual effects are included in the resulting total dose. This problem is solved by the method of constructing and subsequent training of a neural network. The digital twin enters the field of artificial intelligence with specific problems and methods for solving them.

 

Key words: digital twin; epidemiology; occupational health; environmental factors; exposure; dose-effect; risk; artificial intelligence.

 

Введение

При описании цифрового двойника (далее – ЦД) охраны труда (далее – ОТ) в [1] он был определен как программа, дублирующая производственную среду и обменивающаяся с ней информацией. Для ЦД необходимо создание серьезной инфраструктуры и высокого уровня организации работы. Например, в Стандарте [2] перечислены те характеристики, которые требуют учета, т.к. влияют на результат воздействия вредных производственных факторов (далее – ВПФ): «Полная характеристика потенциала причинения вреда производственным фактором включает в себя источник возникновения и форму существования, характер распространения, зону и условия воздействия, характер действия (длительность и интенсивность), природу воздействия на организм, возможные результаты воздействия». Фактически это перечень проблем, требующих решения, но не решенных в современной медицине и гигиене труда. Нужны подходы и методы, которые позволят в каждый момент времени «держать в поле зрения» всю систему и все ее взаимодействующие между собой (друг с другом) подсистемы, компоненты, узлы и т. д. Иными словами, важно обращать внимание не только на возможности отдельной программы, но и на её взаимодействие с другими программами.

С этой точки зрения нерешенные проблемы начинаются прямо со входа в программу ЦД. Согласно [1], единой мерой оценки условий труда (далее – УТ) является профессиональный риск (далее – ПР). Для его определения и последующего расчета финансово-экономического эффекта ОТ, в качестве входных данных используется информация об эпидемиологической обстановке в трудовом коллективе. Результаты позволяют проводить сравнения ОТ на различных предприятиях, отслеживать динамику ПР, прогнозировать финансовые потери.

В определенном смысле ЦД, использующий риск-ориентированный подход – это способ исследования, нацеленный на получение особым образом структурированных данных об УТ и на использование специфических методов их анализа. В настоящее время ясен «каркас конструкции ЦД» (понятийный аппарат, структура суждений, заключений), однако, его еще предстоит заполнять фактическим содержанием. Необходимо дальнейшее развитие риск-ориентированных основ [3] санитарно-гигиенического анализа УТ и влияния ВПФ на здоровье работников.

Приоритетной характеристикой состояния здоровья работающих является заболеваемость с временной утратой трудоспособности (далее - ЗВУТ). Это те случаи заболеваемости работающих, которые повлекли за собой невыход на работу. Здесь налажена хорошо работающая система фиксации и систематизации данных [4], [5]. Единицей наблюдения при изучении ЗВУТ является каждый случай временной нетрудоспособности в связи с заболеванием или травмой. Учетным документом служит листок нетрудоспособности, который является не только медицинским статистическим, но и юридическим документом, удостоверяющим временное освобождение от работы, и финансовым, на основании которого производится выплата пособия из средств социального страхования. Помимо паспортных данных, в листок нетрудоспособности вносятся сведения о месте работы заболевшего, диагнозе и продолжительности лечения. Анализ положения с ЗВУТ проводится как по общепринятой методике на основании отчетов о временной нетрудоспособности (форма № 16-ВН), так и по углубленной методике с помощью полицевого метода.

При длительном интенсивном воздействии ВПФ на работников ЗВУТ переходит [6] в профессиональное заболевание (далее – ПЗ). Согласно определению ПЗ, данному Международной организацией труда [7], оно «возникает в результате воздействия факторов риска, связанных с работой». ЗВУТ до развития ПЗ будем относить к профессионально обусловленным заболеваниям (ПОЗ). Выделение ПОЗ из ЗВУТ происходит через углубленный интерпретационный анализ заболеваний по основным нозологическим формам (в соответствии с классификацией МКБ ВОЗ [8]) в разрезе отраслей, предприятий и подразделений.

При углублённой методике изучения ЗВУТ полицевым методом на каждого рабочего заполняется лицевая (персональная) карта. Далее (в зависимости от целей исследования) можно переходить к групповым показателям – для рабочих коллективов, производственных участков, цехов, предприятий, отрасли.

При вполне общих предположениях о динамике развития ПОЗ, ее можно рассматривать как вариант процесса, известного в статистике как цепь Маркова [9]. Развит эффективный аппарат математического анализа таких процессов. Им можно воспользоваться для анализа данных о ПОЗ на различных производствах (см. напр. [10], [11]). Результат – абсолютные и относительные риски ПОЗ работников. Все показатели заболеваемости различаются по нозологическим формам, в случаях и в днях, и в динамике за ряд лет.

Если оценка ПР – единственная задача, для решения которой разрабатывается ЦД, то эпидемиологические характеристики ПОЗ – это все, что нужно знать. Возможности ЦД, однако, гораздо шире. Результаты работы ЦД можно использовать для управления эпидемиологической обстановкой на производстве. Усложнение программы позволит указать наиболее существенные источники ВПФ, обосновать предложения по уменьшению ПР и т.п. Для этого, однако, необходимо дополнить вход ЦД информацией с датчиков состояния среды на рабочих местах (далее – РМ).

Здесь необходимо подчеркнуть, что уровни ВПФ и ПР заболеваемости – это два вида информации, с разных сторон характеризующие ОТ на производстве. Первый можно измерять и мониторить, второй – это непосредственная характеристика эффективности / результативности ОТ. Они разные не только по своей природе, но и измеряются в разных шкалах: количественная / метрическая шкала для характеристики уровней ВПФ и качественная / категориальная (включая номинальную, бинарную и порядковую) шкала для эпидемиологической характеристики ОТ.

Для отработки различных математических (как правило – статистических) моделей с использованием массивов баз данных необходимы систематические аналитические данные. В настоящее время построение математических моделей, прежде всего, зависимостей функционального типа, затруднительно, поскольку разные шкалы, как правило, не метрологичны, на их основе трудно конструировать соотношения и связи по какой-либо математической мере близости.

До настоящего времени это разделение взглядов на ОТ не всегда соблюдается в методической литературе. Например, в Руководстве [12] декларируются общие принципы гигиенической классификации условий труда:

«Гигиенические критерии - это показатели, характеризующие степень отклонений параметров факторов рабочей среды и трудового процесса от действующих гигиенических нормативов». Именно указанные отклонения, т.е. уровни ВПФ « … дают право отнесения условий труда к определенному классу вредности за потенциальную опасность».

Однако, когда дело доходит до конкретных рекомендаций, классы вредности определяются по степени сохранения здоровья работников и по наличию предпосылок для поддержания высокого уровня работоспособности, т.е. по эпидемиологическим критериям. Конкретно:

«Безопасные УТ (1-й и 2-й классы) – это когда возможные изменения функционального состояния организма восстанавливаются во время регламентированного отдыха или к началу следующей смены и не оказывают неблагоприятного действия в ближайшем и отдаленном периоде на состояние здоровья работников и их потомство».

«Вредные условия труда (3 класс) характеризуются наличием вредных факторов, уровни которых … оказывают неблагоприятное действие на организм работника и/или его потомство».

«Опасные (экстремальные) условия труда (4 класс) характеризуются уровнями факторов рабочей среды, воздействие которых в течение рабочей смены (или ее части) создает угрозу для жизни, высокий риск развития острых профессиональных поражений, в т. ч. и тяжелых форм».

Именно заболеваемость используется для характеристики УТ через уровни, частоту распространения всех болезней, вместе взятых и каждой в отдельности среди работников, в различных половых, профессиональных, стажевых и других группах.

Такое различие в подходах между декларируемыми общими принципами деления УТ и реальными основаниями / критериями классификации РМ было бы вполне терпимым, если бы была известна связь одного с другим, типа зависимости «доза-эффект». Но, ее нет. Это практически исключает сколько-нибудь регулярную связь заболеваемости работников со степенью отклонения факторов рабочей среды и трудового процесса от действующих гигиенических нормативов. Максимум, что здесь возможно – цитированные выше чисто описательные суждения о т.н. «классах условий труда».

Сама по себе система сбора информации – это серьезная по трудоемкости (зачастую рутинная по характеру) работа, по сбору фактической информации о дозах воздействия на работников вредных и опасных факторов производственного процесса и о результатах такого воздействия – о состоянии здоровья работников. Здесь необходим анализ исходных данных (для каждого рабочего места, профессиональной группы, предприятия, отрасли промышленности, территориальных образований и в целом по стране). Очевидно, что налаженная работа системы учета ВПФ и ПОЗ требует многолетней тщательно спланированной деятельности на всех уровнях – от рабочего места до системы государственного управления в области трудовых взаимоотношений. Эти усилия, однако, должны вполне окупиться: анализ имеющейся первичной информации позволит принимать решения и совершенствовать национальное законодательство с помощью оценки имеющихся рисков и оценки профилактических возможностей (эффективности, целесообразности) тех или иных действий на современном уровне развития науки и техники, в современных социально-экономических условиях.

Создание модели «доза-эффект», основанной на экспериментальных данных, результатах клинико-гигиенических или эпидемиологических исследований, возможно только если в основании будет заложен достаточный объём фактических данных. В противном случае, даже самые совершенные математические модели будут приводить к неадекватным результатам. Здесь обнаруживается поразительный факт: несмотря на многолетнюю историю санитарно-гигиенического контроля параметров среды на РМ, до настоящего времени нет приемлемой методики выполнения измерений (далее – МВИ) экспозиционных доз воздействия ВПФ на работников. Соответственно, нет статистически значимых массивов натурных данных о параметрах и результатах такого воздействия.

 

§1. Дозовые измерения

Метрика, наиболее часто используемая в анализе соотношения «доза-эффект», представляет собой совокупный индекс воздействия – взвешенное по времени суммирование интенсивности экспозиции.

Для определения дозы воздействия прежде всего требуется измерение уровня ВПФ. Как правило, эту операцию можно считать прямым измерением – результат считывается с экрана средства измерения (далее – СИ) – и она может быть выполнена в соответствии с методикой, внесенной в техническую документацию на СИ. Однако, измерение дозы воздействия ВПФ (именно это требуется для санитарно-гигиенического контроля условий труда) к прямым измерениям не относится, т.к. предусматривает измерение времени и, возможно, комплексного характера воздействия [2]. Измерение дозы сталкивается с проблемой ее определения по результатам замеров, длительность которых существенно короче, чем рабочая смена. Из-за этого дозу определяют по нескольким измерениям с последующим вычислением результата. Все это требует специальной методики исследования доз, разработанной на основе действующих Стандартов, Руководств или иных документов. Важной особенностью такой методики должна быть ее «интеллектуальность» - возможность автоматизации измерений за счет использования автономных программируемых СИ и on-line анализа полученных данных. Взгляд с точки зрения требований функционирования ЦД для ОТ позволяет выявить основные проблемы и наметить пути их решения в области санитарно-гигиенического дозиметрического контроля УТ.

В определенной степени отсутствие до последнего времени такого мощного инструмента исследования, как ЦД ОТ является причиной неудовлетворительного положения с МВИ экспозиционных доз. Сейчас разработка ЦД становится насущной задачей, но вместе с этим определяется требующийся (не всегда соблюдающийся) высокий уровень организации работ по ОТ.

По необходимости ЦД включает комплекс программ, каждая из которых решает специализированные задачи и, кроме того, должна работать в связке с другими программами из этого комплекса. Решения, предлагаемые в настоящее время, даже близко не подходят к такой постановке вопроса об МВИ. Они основываются на устаревшей базе и не годятся для работы в области ОТ на современном уровне. Далее это будет показано на конкретном примере. Возможно главное здесь то, что измерения по определенным, жестко заданным алгоритмам корректны только если работники подвергаются более-менее регулярному воздействию ВПФ с регулярно чередующимися сменами режимов. В любом случае, область применения методик ограничена постоянными рабочими местами, на которых рабочая смена может быть представлена в виде четко выделенных продолжительных интервалов времени со стабильным характером воздействия. В общем случае регулярные методики выполнения измерений неприменимы для непостоянных рабочих мест, состоящих из производственных участков, на которых ВПФ представляют собой смену разнородных событий. В этих случаях требуются непрерывные измерения в течение рабочего дня (стратегия «рабочая смена» по [13]), что, как правило, оказывается неоправданным по практическим соображениям.

1.1. Неадекватность МВИ дозы в стандарте [13]

Для разных видов ВПФ применяются различные методики измерений. Если ограничиться физическими факторами, к наиболее развитым как технически, так и методически следует отнести контроль воздействия акустического шума [14]. Для производственных условий предлагаются основные стратегии измерения [13], различающиеся базовым элементом, которым может быть либо рабочая операция, либо трудовая функция, либо рабочая смена. Несмотря на высокое качество и масштабность исследований, лежащих в основе этих предложений, они не учитывают всех факторов, перечисленных в Стандарте [2]. Реально все сводится к отдельным измерениям уровня шума, что приводит к существенным ошибкам в оценке дозы воздействия. Покажем это.

Для определенности выводов рассмотрим пример заданного (полностью рассчитываемого) шумового воздействия, и посмотрим – что получится, если его измерять строго по правилам, предлагаемым в стандарте [13].

Относительно источника шумового воздействия предположим, что он срабатывает 4 раза за смену. Длительность каждого активного интервала 60 мин. Величину квадрата отношения Q_A(t) = [p_A(t)p₀]² звукового давления р_А (корректированного по частотной характеристике А) к опорному звуковому давлению р₀ (20 мкПа) на активных интервалах примем равной 100 . Суммарная длительность работы T_s = 4 часа (240 мин). Между активными интервалами 3 периода «молчания» по 80 мин каждый. Начало работы источника совпадает с началом смены, окончание последнего активного интервала совпадает с окончанием рабочей смены. В течение всей рабочей смены (длительностью Т₀) ведется наблюдение за шумом.

Далее Т_е – это эффективная длительность номинального рабочего дня (т.е. период времени, в течение которого производится наблюдение за шумом, существенным и представительным для данного рабочего места). Как следует из вышеизложенного, (шум наблюдается всю рабочую смену) Т_е = Т₀ = 8 ч.

За время наблюдения (источник работает только T_s = 4 ч) набирается доза:

          (1)

Эквивалентный уровень звука за 8-часовой рабочий день L_EX,8h = L_{p,A,eqTе .} Это логарифм от средней скорости набора дозы

L_p,A,eqTе = 10 lg (D_A/T_е ) = L_EX,8h = 10 lg (D_A/T₀ ) = 10 lg (50) ≈ 17 дБ. (2) 

Оценку шумового воздействия будем проводить для работника, выполняющего множественные операции. По условиям исследования продолжительность воздействия шума заранее не определена, поэтому, руководствуясь указаниями п. В.7 в [13] (табл. В.1) выберем стратегию измерения на основе трудовой функции.

Эта стратегия измерения подробно описана в разд.10 стандарта [13]. Для того, чтобы не выходить за границы описания, воспользуемся приведенным в п.10.2 примером: группа из 6 работников равного шумового воздействия, длительность измерения 5 часов (10 измерений по 30 мин каждое), первое выборочное измерение начато с началом, последнее закончено с окончанием рабочей смены. Остальные измерения распределены (равномерно по требованию [13]) по оставшейся части восьмичасовой смены с периодичностью 50 мин. Последнее, 10-е измерение начинается через 450 мин от начала смены и заканчивается вместе с ее концом на 480-й минуте от начала.

Непосредственное сопоставление интервалов работы источника шума и его измерения показывает, что часть измерений приходится на периоды «молчания» источника, а часть активного времени действия источника приходится на промежутки между измерениями. Суммарно шум измеряется в течение T_ф = 140 мин, а 100 мин работы не попадают в периоды измерений. Таким образом, зафиксированная доза шумового воздействия D_ф = 233,3 час, что составляет ≈ 58% от реальной дозы D_А. Соответственно, получим меньшую оценку эквивалентного уровня звука за 8-часовой рабочий день:

L_EX,8h = 10 lg (D_ф/T₀ ) = 10 lg (29,2) ≈ 14,65 дБ. (3)

Ошибка измерения дозы (42%) или эквивалентного уровня звука за 8-часовой рабочий день (2,35 дБ), появляется несмотря на строгое следование рекомендациям стандарта [13]. Нетрудно убедиться, что она может быть и больше, и меньше полученной цифры при иных режимах измерений и работы источника шума. Показательно, что ошибка не связана с погрешностью СИ. Это чисто организационная неопределенность результата, обусловленная использованием неверной модели [13] реальной ситуации при планировании измерения.

Чтобы получить правильные данные по акустическому воздействию, необходимо хронометрировать работу источника шума: определить суммарную длительность Т_s его работы и корректировать дозу шумового воздействия

D_corr = D_ф * (T_s / T_ф) = 233,3 * (240 / 140) = 400 ч (4)

Последний результат приводит к правильному значению эквивалентного уровня звука за 8-часовой рабочий день. Но для него надо проводить непрерывное измерение ВПФ прямо в его источнике.

В Стандарте [13] о такой коррекции не говорится, да она и не поможет, если допустить перемещения работника с различными длительностями работы в различных местах производственной территории. Здесь желательны рекомендации по месту проведения измерений, но они также отсутствуют в Стандарте [13]. Оценки серьезно усложняются, а ошибки растут, если одновременно допустить возможность случайных включений источника шума и случайных длительностей интервалов его работы.

Современное производство включает десятки элементов, в том числе и человеческий фактор, а взаимодействия этих элементов настолько сложны, что их невозможно проследить или предсказать. В общем случае единственная реальная возможность получить сколько-нибудь полную информацию о дозе воздействия ВПФ – это использовать другой подход, изначально рассматривающий проблему оценки доз как статистическую задачу и использующий вероятностные методы ее анализа.

1.2. Референтная оценка дозы.

Введем некоторые базовые понятия, использующиеся для описания ситуации с воздействием ВПФ. При этом будем руководствоваться перечнем факторов, влияющих на условия труда (далее – УТ), приведенным в Стандарте [2] (см. выше).

Производственное оборудование является локализованными источниками ВПФ, (пронумеровываем их индексом k); за ними должно быть установлено наблюдение. Необходимо знать уровни излучения в активных интервалах работы этого оборудования. Вообще говоря, в рутинных режимах работы эти данные можно взять из технической и технологической документации, однако при этом необходимо быть уверенным в том, что реальная работа совпадет с регламентными требованиями. Это не всегда так, поэтому наблюдения требуются, хотя бы с контрольными целями.

Так или иначе, необходимо иметь задокументированный регламент работы источника ВПФ. Он может иметь вид, приводимый (в качестве примера) ниже в Табл. 1. Считается, что источник включается 5 раз за смену в случайные моменты времени Tin, работает в интервале (случайном) времени DT и выключается в моменты Tfin = Tin + ΔT.

Таблица 1.

Регламент работы k-того источника ВПФ

(время и доза – в часах)

r	Qk	Tin	Tfin	ΔT	actDk
1	15	0,10	1,32	1,22	18,25
2	9	1,75	2,70	0,95	8,55
3	43	3,68	4,55	0,87	37,27
4	70	5,13	5,87	0,73	51,33
5	88	6,57	7,23	0,67	58,67

В этой таблице активные интервалы пронумерованы индексом r, Q_k – интенсивность излучения (отношение [p_A(t)/p₀]², (как выше), измеряемая в непосредственной близости от k-того источника. Выборочное среднее интенсивности <Q_k> = 37,5. Дозы акустического шума, излученные в активные интервалы, actD_k = Q_k * ΔT приведены в последней (6-й) колонке таблицы 1. Суммарное время работы источника T_s = 4,43 час, суммарная излученная доза составляет radD_k = 174,1 час.

Работник трудится на своем рабочем месте (далее – РМ), определяемом согласно [15] как место постоянного или временного пребывания работника в процессе трудовой деятельности: «Все места, где работник должен находиться или куда ему необходимо следовать в связи с его работой и которые прямо или косвенно находятся под контролем работодателя». В этом отношении РМ могут быть соотнесены с работником. Рабочее место может состоять из нескольких производственных участков [15]: «Места возможного нахождения персонала при выполнении им работ, связанных с эксплуатацией и ремонтом оборудования». Именно здесь следует контролировать рабочую среду. С этой точки зрения они представляют собой контролируемые зоны (далее - КЗ), отмечаемые ниже индексом j.

Источники ВПФ, КЗ и их объединения в РМ следует поместить в концептуальный план измерений, включающий модель помещения – графическое (сопровождаемое описанием) представление возможных взаимосвязей между источниками ВПФ, трассами воздействия и экспонируемыми группами. Важным элементом модели является трассирование воздействия – то есть контроль пути ВПФ от источника до исследуемого объекта. Концептуальный план является основой для формирования предварительных сценариев воздействия, характеризующих временные и пространственные параметры воздействия потенциально опасных ВПФ. Данные сценарии используются для формулировки конкретных задач исследования и подлежат корректировке с учетом данных, полученных в процессе проведения оценки УТ. При формировании сценариев воздействия учитываются поставленные цели исследований, в частности, такие варианты, как оценка рисков, существующих на данном производстве, или рисков, связанных с определенным источником ВПФ, например, обусловленных конкретным оборудованием. Концептуальный план необходим для разграничения того, что уже известно или предсказано, и того, что принимается по умолчанию или основано на некоем стандарте. Это важно также для обсуждения возможных неопределенностей в планировании исследований.

Описание УТ одного работника, следует начинать с определения его индивидуального «профессионального маршрута» по различным КЗ. Необходимая информация о самих КЗ приведена в Табл.2.

Таблица 2

Характеристики контрольных зон

j	Δtj	Dkj	Rkj	αkj	Dkj*αkj	<Dkj>
1	1,03	14,25	6,25	0,026	0,38	0,57
2	1,42	10,95	6	0,028	0,30	0,82
3	1,28	5,27	6	0,028	0,15	0,74
4	1,02	35,83	6,25	0,026	0,94	0,56
5	1,07	49,00	4,25	0,056	2,72	1,23
6	0,38	4,67	4	0,063	0,29	0,50
7	1,27	60,13	4	0,063	3,76	1,65
8	0,53	0	4,25	0,056	0,0	0,62

В этой таблице 1-я колонка – номера j контрольных зон. Во 2-й колонке даны интервалы времени, когда работник работает именно в этой КЗ. В 3-й колонке приведены дозы излучения от k-того источника D_kj, приходящиеся на интервалы времени работы в j-той КЗ. Они получаются в результате интегрирования функции Q_k(t) из Табл.1 по соответствующим временным интервалам Δt из Табл.2.

   (5)

Те интервалы, когда источник работает, а в КЗ никого нет (или наоборот), вклада в дозу D_kj не дают.

Следующая (4-я) колонка Табл. 2 занята данными о расстоянии R_kj (в условных единицах) от источника ВПФ до соответствующей КЗ. Эти данные помогают оценить коэффициент α_kj ослабления ВПФ на трассе распространения от источника до КЗ. Для большинства видов ВПФ этот коэффициент убывает как квадрат расстояния: α ~ 1/R², что принято для оценок α_kj в табл.2. Для начала (демонстрации действия МВИ дозы) это можно принять, но реально этот коэффициент следует измерять. Это главная характеристика трассы распространения ВПФ от источника до места экспозиции. Коэффициент ослабления не менее важен, чем данные об уровне излучения, так как доза, полученная работником в j-той КЗ (6-я колонка), равна произведению этих величин.

Суммарная доза impD_k, воздействующая на работника от k-того источника ВПФ за рабочую смену определяется суммированием парциальных доз по всем интервалам времени (по всем строкам 6-й колонки в Табл. 2) для работ во всех КЗ :

   (6)

В разобранном примере impD_k = 8,54 час.

Подчеркнем, что несмотря на случайный режим работы источника ВПФ и работника в КЗ, каждая конкретная реализация этого случайного процесса рассчитывается вполне строго и результат - реальное значение воздействующей дозы, получается с учетом особенностей излучения, распространения и воздействия ВПФ, перечисленных в Стандарте [2] (см. выше). Далее этот результат будет использоваться в качестве референтного при оценках адекватности других, полностью статистических методов.

1.3. Статистический подход к оценке потенциальной дозы воздействия ВПФ.

Реально организовать измерения излучения ВПФ, синхронизированные с интервалами работы отдельного работника в КЗ, входящих в состав его РМ, чрезвычайно сложно. Более того, это становится практически невозможным для сколько-нибудь многочисленного рабочего коллектива, в котором работники сравнительно случайно занимают различные КЗ, а источник шума включается в случайные моменты времени и работает со случайной интенсивностью. Проблемы дозовых измерений в этих условиях не могут быть решены одной или несколькими хорошо сформулированными рекомендациями. Не следует доверять словесному жонглированию мыслительными образами, имеющими не слишком большую связь с реальным миром. Еще меньше доверия вызывает стремление представить одной цифрой – индексом или обобщенным критерием – все многообразие процессов в сложной и нестационарной производственной среде. В этих условиях следует изменить образ санитарно-гигиенического нормирования УТ от упорядоченного, детерминистического, понимаемого посредством здравого смысла, на хаотический, принципиально не наблюдаемый до конца; перейти от стабильности неподвижной гармонии – к потоку нескончаемых изменений, к хаосу; от бытия – к непрерывной череде становления. Очевидно, что все эти аспекты невозможно закрыть одной или несколькими методиками. Дальнейшее – не более чем первые шаги в этом направлении.

3.1. Строгое выражение (6) для дозы impD_k можно оценивать как сумму произведений случайных величин Dkj и α_kj . Эти произведения сами являются случайными величинами, их оценкой может служить математическое ожидание произведения. Из общей теории вероятностей известно [16] [17], что если две случайные величины статистически независимы, ожидание их произведения является произведением их ожиданий. Поэтому на практике слагаемые в сумме (6) можно оценить величинами M[D_kj] * M[α_kj].

Зная для каждой КЗ коэффициент α_kj и время работы Δt_j в этой КЗ (см. Табл.2), можно определить математическое ожидание M[α_kj]. Однако, учитывая случайный, меняющийся от смены к смене, режим работы, целесообразно заменить ожидание на выборочное среднее коэффициентов < α_kj >, которое не зависит от длительностей работ в отдельных КЗ. В разобранном примере < α_kj > = 0,043 .

Так как величина < α_kj > не зависит от j, ее можно вынести из-под суммирования, а сумму ожиданий M[D_kj] заменить на суммарную излученную дозу ВПФ radD_k . В результате оценка impD_k принимает вид

impD_k ≈ < α_kj > *radD_k (7)

для разобранного примера impD_k ≈ 7,5 час. Сопоставляя эту оценку с референтным значением (6) дозы impD_k = 8,54 час, видим, что ошибка измерения ≈ 12% . Показательно, что эта ошибка не связана с погрешностью средства измерений. Более того, эта чисто организационная погрешность результата (неопределенность типа В по терминологии стандарта [18]) меньше, чем инструментальная погрешность измерения шума (для прибора 1-го класса: 0,7 дБ = 17%). Это свидетельствует об адекватности предлагаемой МВИ дозы ВПФ.

3.2. Выше значение дозы impD_k получено вполне строго (соотношение (6)) оценивалось с использованием статистических методов. Для дальнейшего целесообразно изначально подойти к статистическому рассмотрению воздействия ВПФ на работника при его последовательных перемещениях из одной КЗ в другую как к цепи случайных событий. Это вполне общая тенденция в науке: большая часть того упорядоченного, что мы наблюдаем, скрывает под собой невидимую беспорядочность и, следовательно, может быть лучше понята при статистическом подходе. Именно поэтому математическая статистика, занимающаяся разработкой методов для интерпретации данных наблюдений и опытов – это последовательная и согласованная область математики, а не просто набор трюков.

Для источника шума вместо описания реальной картины (см. выше Табл.1), ограничимся заданием вероятности P_s обнаружить источник действующим. Эта вероятность равна отношению суммарного времени работы источника T_s = 4,43 час (см. выше) к длительности рабочей смены T₀: P_s = T_s/T₀ . Для разобранного примера источника акустического шума P_s = 0,55.

В качестве вероятностной оценки уровня шума можно взять выборочное среднее <Q_k> уровней Q_k из Табл.1. С учетом перерывов в работе источника (суммарное время «молчания» равно 3,6 час.) получим <Q_k> = 37,5. Так как конечной целью исследований должна быть доза воздействия, лучшим выбором, по-видимому, будет математическое ожидание уровня шума М[Q_k]. Для оценки этой величины следует суммировать взвешенные вклады излучения (с учетом их длительности) для каждого интервала активности источника. Промежуточный результат – суммарная доза излучения D_s = 174,1 час. Соответственно, оценка математического ожидания уровня излучения M[Q_k] = <D>/Ts = 174,1/4,43 = 39,3 .

Обе оценки среднего уровня шума близки (хотя и не равны) друг к другу.

Одна КЗ от другой отличается величиной ослабления интенсивности шума при распространении от источника до КЗ. Соответствующие коэффициенты ослабления приведены в 5-й колонке Табл. 2. При переходе от детерминистского к вероятностному описанию явления, как показано выше, вместо коэффициента ослабления для каждой КЗ, можно использовать среднее выборочное значение <α_jk > = 0,043 для оценки уровня (или дозы) в любой из КЗ. В рамках этого предположения математическое ожидание M[Q_k] следует уменьшить в <α_k> = 0,043 раз, чтобы оценить средний уровень шумового экспонирования в районе КЗ. Он равен expQ_k = M[Q_k]*< α_k > ≈ 1,7 .

За время рабочей смены Т₀ работник N раз в случайном порядке переходит из одной КЗ в другую, где подвергается (или нет) шумовому воздействию. Средняя длительность работы в одной из КЗ равна T_w = T₀/N.

Переходы работника за рабочую смену из одной КЗ в другую можно рассматривать как последовательность испытаний Бернулли [16] с вероятностью P_s попасть под действие шума. Вероятность того, что из N случаев работы в контролируемой зоне работник n раз попадет под действие шума задается биномиальным распределением

    (8)

Среднее время экспозиции равно:

   (9)

Сумма по n в этой формуле представляет собой математическое ожидание M[n] числа попаданий под действие шума в КЗ [16]. Для биномиального распределения M[n] = N*P_s . Подставляя это в формулу для <T>, получим:

<T> = Tw*N*Ts/T₀ = Ts = 4,43 час. (10)

Оценка экспозиционной дозы получается умножением <T> на уровень шума, воздействующего на работника

expD_k = <T>*expQ_k = 7,5 час. (11)

Эта оценка практически совпадает с «гибридной» оценкой (7), полученной из строго соотношения (6) с использованием статистических методов. Интересно отметить, что оценки доз <D_kj>, полученных работником в каждой из КЗ, пропорциональны времени, проведенному в ней:

<D_kj> = D_k* (Δt_j / T₀) (12)

Эти оценки приведены в последней 7-й колонке Табл.2. Сопоставление с точно рассчитанными дозами (6-я колонка Табл.2) показывает, что ошибка оценок может быть значительной. Однако, различия нивелируются при подсчете суммарной по всем КЗ дозы и, как показано выше, она мало отличается от истинного значения expD_k. Тем самым «гибридный» подход получает определенное подкрепление.

3.3. Результат (11) достаточно прост и столь же просто может быть получен. Если в течение дня излучается доза ВПФ radD_k = 174,1 час, а проходя маршрут от источника до объекта воздействия уровень ВПФ падает в < α_jk > ≈ 0,043 раз, то оценка полной воздействующей дозы в группе КЗ имеет вид <α_jk >*radD_k ≈ 7,5 час. Так как работник находится в той или иной КЗ всю рабочую смену, это и будет оценка полной дозы expD_k за рабочий день.

Это описание воздействия одного k-того источника ВПФ несложно обобщить для оценки суммарной дозы от всех действующих источников. Достаточно просуммировать по всем k экспозиционные дозы expD_k , определяемые, например, соотношением (7). Одновременно стоит ввести явное указание на индекс РМ i, так как для различных РМ различаются средние коэффициенты ослабления ВПФ. Последнее приводит к тому, что выборочное среднее < α_kj > зависит не только от того, воздействие какого источника измеряется, но и на какое РМ (на какую группу КЗ) он воздействует. Для указания на это будем использовать средний коэффициент ослабления А_ki на трассе распространения ВПФ от k-того источника к i-тому РМ. С учетом этого, для i-того РМ имеем формулу для экспозиции E_i

   (13)

Это соотношение диктует набор исходных данных, необходимых для оценки экспозиции на РМ: среднесменные дозы излучения ВПФ D_k и средние коэффициенты ослабления А_ki на трассе распространения ВПФ. Для измерения первого требуется дозиметр ВПФ, работающий в одном месте (вблизи источника) весь рабочий день, вторые можно измерить лишь однажды, периодически контролируя устойчивость ослабления ВПФ на трассе распространения.

 

§ 2. О неопределенности результатов.

Сами по себе результаты (7) и (11), возможно, очевидны. Но вероятностный подход обнаруживает еще кое-что, помимо среднего значения дозы. А именно: он позволяет глубже увидеть проблему неопределенности результатов [18]. Неопределенность измерений понимается как неполное знание значения измеряемой величины и для количественного выражения этой неполноты вводится распределение вероятностей возможных (обоснованно приписанных) значений измеряемой величины [18].

Полное, насколько возможно, описание всех ошибок, неточностей, недостаточно надежных предположений и заключений, которые могут отразиться на конечных результатах характеристики риска и формулируемых выводах, является обязательным этапом процедуры оценки риска здоровью.

Неопределенности присущи всем этапам оценки риска здоровью, однако в целом наибольшее влияние на достоверность итоговых оценок риска оказывают неопределенности, связанные с оценкой экспозиции, которая именно поэтому часто характеризуется как «ахиллесова пята» оценки риска. По своей природе неопределенности делятся на два типа – инструментальная А, в основном обусловленная погрешностями СИ, и организационная неопределенность В, обусловленная отклонениями дизайна измерений от «идеальной» схемы. Если для оценки первой в [18] даны довольно подробные рекомендации, то о неопределенности типа В указаний нет. Предлагаемый выше статистический метод оценки дозы воздействия ВПФ является, по существу, единственным общим, более-менее строгим, подходом, позволяющим оценить эту неопределенность.

Вообще-то неопределенность – это самостоятельная проблема. Она вполне заслуживает отдельной статьи. Здесь ограничимся краткими замечаниями.

Главная проблема в том, что методика оценки неопределенности типа А, которая рекомендуется в Стандарте [18], существенно основана на предположении о нормальном распределении вероятностей генеральной совокупности результатов измерений. Это может не выполняться, прежде всего – из-за небольших объемов выборки. Но и кроме того, случайная величина может не порождаться никакой генеральной совокупностью. Даже если сама измеряемая величина набирается из генеральной совокупности, распределение возможных значений, например, выборочного среднего не соответствует распределению признака в какой-то простой генеральной совокупности [17]. Только использование схемы Бернулли в качестве статистической модели набора экспозиционной дозы дает адекватные оценки надежности результатов.

При моделировании воздействия ВПФ на работника (при его последовательных перемещениях из одной КЗ в другую) цепью случайных событий вероятность быть экспонированным: Рs = 0,55 , а полное число возможностей N = 8 . Математическое ожидание (среднее значение) количества n случаев экспонирования М[n] = N*Ps = 4,4; дисперсия Disp = N*Ps*(1-Ps) = 1,98. В общем случае, мерой неопределённости можно считать среднеквадратическое отклонение σ = Disp^1/2. Так как среднеквадратическое отклонение σ = 1,41, то погрешность σ/ М[n] = 0,32 .

Этот результат (32 %) важен для определения правдоподобности измеренных параметров изучаемого явления в сравнении с предсказанным теорией значением. По общим правилам (см. [16], [17]), если среднее значение результатов измерений сильно отличается от предсказанных теорией значений (при разумном значении σ), то полученные значения или метод их получения следует перепроверить. В нашем случае реальное отклонение характеризуется величиной 1,12 (см. выше обсуждение ф-лы (10)). Это меньше σ, т.е. полученным результатам измерений и их неопределенности можно доверять.

 

§ 3. Практические рекомендации.

При измерениях экспозиции шумового воздействия и анализе их результатов принято масштабировать уровень звукового давления – характеризовать его отношением к опорному звуковому давлению р₀ (20 мкПа). Результат (уровень) получается безразмерным, а дозовая экспозиция выражается в единицах часы (или другие единицы времени). Это удобно, например, при сравнении экспозиций в разных частотных диапазонах.

Целесообразно также поступать и с другими видами ВПФ – измерять их уровни в масштабированных (соответственно – безразмерных) единицах. В качестве масштаба можно выбирать действующие в настоящее время санитарные нормы [19] на уровни ВПФ или на экспозиционные дозы ВПФ. Если удастся принять единые масштабы воздействия ВПФ, это позволит сопоставлять роли различных факторов на различных производствах и в различных отраслях промышленности.

Повторяя приведенные выше (см. п.1.2) рекомендации: следует начать с составления концептуального плана производственного участка. Это графическое (сопровождаемое описанием) представление размещения источников ВПФ и групп КЗ, объединенных в РМ.

На основании плана:

(1) Создается перечень источников ВПФ. Нумерация их индексом k = 1, 2, 3 …K .

(2) Создается перечень рабочих мест (РМ). Нумерация их индексом i = 1, 2, 3 …I .

(3) Создается перечень контрольных зон (КЗ). Нумерация их индексом j = 1, 2, 3 … J .

(4) Составляется таблица (размером I × J) принадлежностей Bij : если j-тая КЗ принадлежит i-тому РМ, то Bij = 1, если нет, то Bij = 0.

(5) Измеряются и фиксируются в таблице (размером J × K) коэффициенты ослабления ВПФ α_kj на трассе от k-того источника к j-той КЗ

(6) Рассчитываются средние коэффициенты ослабления ВПФ A_ki на трассе от k-того источника к i-тому РМ по формуле:

 (14)

(7) Для всех источников измеряется и фиксируется среднесменная доза D_k излучения k-того источника ВПФ.

(8) Вычисляется экспозиционная доза ВПФ на i-том РМ по формуле

  (15)

(9) E_i заносится в итоговую таблицу результатов измерения экспозиционных доз на РМ.

Затруднения могут возникнуть при измерении уровней ВПФ от всех источников во всех КЗ (п. (5) выше). Прежде всего, это большой массив (номинально J × K) измерений. Оптимальным является измерение уровней ВПФ в каждой КЗ при поочередно включаемом и отключаемом отдельном источнике. Если такие измерения сложно организовать, то следует использовать косвенные данные – относительное повышение уровней ВПФ в каждой КЗ при включении источника и понижение при его выключении.

Это наиболее трудоемкая часть дозовых исследований ВПФ. Эту работу, однако, следует провести один раз и в дальнейшем можно использовать результаты по α_jk, пересчитанные в средние коэффициенты ослабления А_ki . Собственно, исследования условий труда сводятся при этом к не столь частым контрольным измерениям стабильности ослабления уровней ВПФ на трассах распространения до РМ.

Практические трудности в значительной степени могут быть уменьшены, если использовать все возможности современной измерительной техники. Это облегчает процесс проведения и обработки измерений и повышает их точность. Современные цифровые приборы, сконструированные на основе микропроцессоров и цифровых технологий, берут на себя выполнение массы рутинных расчетов, приводят к изменениям способов работы с приборами. Именно так (утилитарно), как правило, воспринимаются IT- технологии – как программно-информационный субстрат, призванный уменьшить долю рутинного труда в процессах ввода индивидуальных (в том числе, клинико-диагностических) данных ЗВУТ. Возможность автоматизированного получения выписок, эпикризов, простейших отчетных форм, в частности, сводных сведений. Ясно, что развитие активных информационных систем, обладающих потенциалом математического и аналитического инструментария, позволяет значительно повысить эффективность деятельности в области ОТ. Для отработки различных математических (как правило – статистических) моделей с использованием массивов баз данных необходимы систематические аналитические знания. Не представляет затруднений произвести замеры по всему комплексу нормируемых параметров для всех КЗ, запомнить результаты в памяти вместе с датой, временем и комментарием, а затем провести необходимую дополнительную обработку на компьютере.

 

§ 4. Решения проблем на входе ЦД методами ИИ

Унифицируем обозначения.

R – величина риска

Е – доза воздействия ВПФ

Обе величины связаны с различными объектами, что будет отмечаться соответствующими индексами.

Все исследование может относиться к отдельным работникам, рабочим коллективам производственного участка, цеха, предприятия, отрасли. После того, как объект определен, принадлежность к нему величины R или Е отмечается индексом i = 1 … I.

Риск заболевания дифференцируется по нозологиям, отмечаемым индексом n = 1 … N. Таким образом, величина Rin – это риск заболевания n-ной нозологии для i-того работника (или работников, принадлежащих к i-той группе).

Доза воздействия также дифференцируется по видам воздействующих ВПФ. Это отмечается индексом h. Таким образом, величина Eih – это доза ВПФ h-того вида, воздействующего на i-того работника (или работников, принадлежащих к i-той группе).

Если на работников действует ВПФ одного вида, то соотношение «доза-эффект», определяющее результат такого воздействия, имеет вид

Ri = f(Ei) (16)

где f - функция активации, вообще говоря – нелинейная. Существует много способов подобрать функцию f оптимально (в заранее определенном смысле) описывающую данные натурных измерений.

При оценке риска развития эффектов ВПФ, как правило, исходят из предположения о наличии порога вредного действия, ниже которого вредные эффекты не обнаруживаются современными методами при заданном времени исследования.

Типичная зависимость «доза-ответ» имеет вид S-образной (сигмоидальной) кривой, левая ветвь которой совмещается с абсциссой в точке, соответствующей нулевому эффекту. Функциональный вид сигмоиды может быть, например, таким:

f(x) = 1 / [ 1 + exp(-x) ] (17)

Проблемы начинаются при совместном воздействии нескольких видов ВПФ на работников.

Вполне оправданным будет предположение об аддитивности воздействия различных ВПФ. В этом случае аргументом функции активации будет взвешенная сумма значений входных сигналов:

R_in = f(X_in) (18)

где

X_in = Σ_h { β_nh * E_ih } (19)

Проблемой становится подбор весовых коэффициентов β_nh, обеспечивающих «правильные» значения рисков при использовании формулы (18) для их расчетов. Так поставленная задача типична для описания нейронных сетей (НС). Этот подход переводит ЦД на новый уровень – искусственного интеллекта [20].

НС не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются [20]. Возможность обучения — одно из главных преимуществ НС перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения НС способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.

Процедура обучения стандартна и неоднократно описана [20] в литературе по НС:

· на вход сети подается обучающий пример (входной вектор);

· сигнал распространяется по нейросети вперед (получаем выход сети);

· вычисляется ошибка (это разница между получившимся и ожидаемым векторами);

· ошибка корректирует веса нейронов на предыдущих слоях;

· происходит обновление весовых коэффициентов в целях уменьшения ошибки.

 

Сфера использования НС – решение аналитических задач, сопоставимых с теми, которые постоянно возникают перед человеческим мозгом. Чаще всего НС помогают быстро получать результаты в следующих областях:

Классификация. НС определяет, соответствует ли анализируемый объект заданным параметрам, и относит его к той или иной группе.

Прогнозирование. На основе изучения входных данных НС предсказывает, как поведет себя система в ближайшее время.

Распознавание. На данный момент эта функция применяется чаще остальных. Современные возможности обеспечены именно умением НС выделять объект среди множества подобных.

 

Заключение

Приведем основные выводы.

(1) Программе ЦД для оценки ПР и последующего расчета финансово-экономического эффекта ОТ, в качестве входных данных необходима информация о заболеваемости в трудовом коллективе. Для сравнения эффективности ОТ на различных предприятиях, отслеживания динамики ПР, прогнозирования финансовых потерь, все, что нужно – это эпидемиологические данные.

(2) Если результаты (зависимость «доза-эффект») работы ЦД предполагается использовать для управления эпидемиологической обстановкой на производстве, то вход ЦД необходимо дополнить информацией с датчиков состояния среды на РМ.

(3) Определение уровня ВПФ можно считать прямым измерением – результат считывается с экрана СИ в соответствии с методикой, внесенной в техническую документацию на СИ. В то же время при анализе соотношения «доза-эффект» используется экспозиционная доза – совокупный индекс воздействия, взвешенное по времени суммирование уровней ВПФ. Дозу определяют по нескольким измерениям с последующим вычислением результата. Это требует специальной методики выполнения дозовых измерений.

(4) Предлагаемые в настоящее время методики измерения по определенным жестко заданным алгоритмам некорректны, из-за того, что работники подвергаются нерегулярному воздействию ВПФ, с нерегулярно чередующимися сменами режимов на непостоянных РМ, состоящих из набора КЗ. Единственная реальная возможность получить в этих условиях сколько-нибудь адекватную информацию о дозе воздействия ВПФ – это использовать подход, изначально рассматривающий проблему оценки доз как статистическую задачу и применяющий вероятностные методы ее анализа.

(5) Такой подход описан в работе. Предложена пошаговая инструкция выполнения измерений экспозиционной дозы в ходе исследования «профессионального маршрута» отдельного работника. Результаты допускают объединение для трудовых коллективов цехов, предприятий, отрасли.

(6) Помимо среднего значения дозы здесь можно оценить неопределенность результатов как инструментальную (типа А, обусловленную погрешностями СИ), так и организационную неопределенность типа В, обусловленную отклонениями дизайна измерений от «идеальной» схемы. Предлагаемый статистический метод оценки дозы воздействия ВПФ является, по существу, единственным вполне общим подходом, позволяющим оценить неопределенность типа В.

(7) Для комплексного анализа входной информации ЦД должен использовать набор программ, каждая из которых решает специализированные задачи и, кроме того, может работать в связке с другими программами из этого набора. Применительно к проблеме «доза-эффект» необходимо инкорпорировать в единую дозу множественные воздействия. В рамках простейшего предположения об аддитивности воздействия необходимо определить весовые коэффициенты, с которыми экспозиции отдельных ВПФ входят в результирующую суммарную дозу.

(8) Последняя задача решается методом построения и последующего обучения нейросети. Это выводит ЦД ОТ в область искусственного интеллекта со специфическими проблемами и методами их решения.

 

Библиография

1. Федорович Г. В., Цифровой двойник охраны труда. Начала. // БиОТ, 2022 г., № 1, с.15 – 29.

2. ГОСТ 12.0.003-2015 Опасные и вредные производственные факторы. Классификация. М.: Стандартинформ, 2014, 49 С.

3. Федорович Г. В. Зависимость «доза-эффект» в гигиене труда (Риск-ориентированный подход). Saarbrucken, Deutschland: Palmarium Academic Publishing, ISBN-13: 978-620-2-38060-7. 2017: 201 Стр.

4. Измеров Н.Ф. (ред.), Профессиональная патология. Национальное руководство. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2011, 784 Стр.

5. Артамонова В.Г., Мухин Н.А. Профессиональные болезни – М.: Медицина, 2004, 479 Стр.

6. Федорович Г. В. Рациональная эпидемиология профессиональных заболеваний (Модели и методы). — Saarbrucken, Deutschland: Palmarium Academic Publishing,

ISBN-13: 978-3-639-82722-4. 2014: 343 Стр.

7. ILO introductory report: Global trends and challenges on occupational safety and health, Report, XIX World Congress on Safety and Health at Work, Istanbul, 2011.

8. Приказ Минздравсоцразвития РФ, Об утверждении перечня профессиональных заболеваний; от 27.04.2012 г. № 417н.

9. Тихонов В.И., Миронов В.А. Марковские процессы. - М.: Советское радио, 1977; 488 Cтр.

10. Федорович Г.В. Аппарат теории цепей Маркова в профэпидемиологии // БиОТ, 2013 г. № 1, с. 61-65.

11. Федорович Г. В. Опыт моделирования динамики профзаболеваний // БиОТ, 2013 г. № 3, с. 12 – 16.

12. Р 2.2.2006 – 05. Руководство по гигиенической оценке факторов рабочей среды и трудового процесса. М.: Минздрав России, 2005, 142 Стр.

13. ГОСТ Р ИСО 9612-2013 Акустика. Измерения шума для оценки его воздействия на человека. Метод измерений на рабочих местах. М.: Стандартинформ, 2014, 49 Стр.

14. Федорович Г. В. О гигиенических основаниях нормирования шума // БиОТ. 2015. № 3. С. 57–63.

15. ГОСТ Р 56906-2016 Организация рабочего пространства М.: Стандартинформ, 2017, 15 Стр.

16. А. Н. Ширяев. Вероятность, М.: МЦНМО, 2007, 968 Стр.

17. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ, 2002, 543 Стр.

18. ГОСТ 34100.3-2017 Неопределенность измерения. М.: Стандартинформ, 2018, 35 Стр.

19. Гигиенические нормативы и требования к обеспечению безопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания: СанПиН 1.2.3685-21 от 28.01.2021 г.

20. С. Хайкин Нейронные сети. Полный курс. М,: Вильямс, 2018, 1104 Стр.

ISBN 978-5-8459-2069-0