天津儿童冬季PM2.5室内暴露与个体暴露特征及来源

2011年11─12月使用颗粒物个体采样泵对天津42名儿童(9~12岁)的PM_2.5暴露进行了研究,分别采集了冬季儿童PM_2.5个体暴露和家庭室内暴露的滤膜样品. 使用ICP-MS/OES方法分析了室内暴露和个体暴露PM_2.5载荷的元素. 结果表明:天津儿童冬季PM_2.5个体暴露浓度(以ρ计)平均值为(129.3±66.6)μg/m3,室内暴露浓度平均值为(114.0±61.7)μg/m3. 个体暴露和室内暴露各元素质量浓度之和分别占ρ(PM_2.5)的19.4%和17.1%. 相关分析指出,PM_2.5室内暴露浓度和个体暴露浓度在0.01水平上显著相关. 回归分析表明,大多数元素的个体暴露浓度与室内暴露浓度呈正相关. 由EF(富集因子)分析可知,Zn、Pb、Cu、Cr、Ni、Sn、As、Sb、Cd、Tl、Bi、W、Mo在个体暴露和室内暴露样品中明显富集. 由主成分分析可知,天津儿童冬季PM_2.5室内暴露来源可能为燃煤和机动车尾气的混合源、燃油飞灰、土壤尘、建筑尘;而个体暴露来源除上述人为源外,还包括工业尘.      

被动式个体采样器在环境监测中的应用

本文报道了用被动式个体采样器监测空气小常见污染物ＮＯ２,ＳＯ２．提出了样品测定之前对每种污染物的具体实验要求。对济南市有关场所空气进行了监测。总结了个体采样器的优点。     

春雨润物细无声——扬中市三茅镇安全文化建设彰显成效

三茅镇地处扬中市市中心,总面积113.30平方公里,辖29个行政村,10个社区,总人口11．49万;现有生产经营单位263家,个体工商户1500多家。点多、面广、线长,给安全生产管理工作带来很大困难。     

煤炭企业个体防护装备采购实践

神东煤炭集团多年来通过广泛征集员工意见、与厂家合作、产品试验等方式,建立了一套成熟的个体防护装备采购系统,能够满足不同作业环境下,员工对个体防护装备的需求,为员工的健康保驾护航。     

淮安清江浦区 “四清”工作法助力安全生产

淮安清江浦区以“底数清、保障清、流程清、责任清”为工作抓手,探索总结了安全生产管理提质增效“四清”工作法。监管底数清。清江浦区共有私营企业13050户,个体工商户55817户,规上企业333家,其中涉及化工品的企业6家,区应急管理局作为安全生产综合监管部门,要求每一名工作人员做到对规上企业名称、地址、法人姓名、经营情况熟记于心。     

多作业场景下个体防护装备自动检测研究

为实现对企业作业现场人员个体防护装备(Personal Protective Equipment, PPE)正确穿戴的精准监管，采用YOLOv5模型和单阶段目标检测算法，设计并开发了一种辅助作业现场PPE自动检测与研判的管理系统。通过对某企业工作全流程的调研和分析，明确了存在遮挡物、密集多目标、远距离目标及光照不均匀4类典型的作业场景及检测环境特征。基于不同作业场景下的监控设备完成数据采集，并建立了4种PPE的数据集。通过YOLOv5目标检测模型的训练和测试，融合现有的监控平台，实现了作业过程人员PPE使用情况的动态、快速研判。研究表明，系统对目前企业典型作业场景PPE使用情况的检测平均精确度为99.5%,同时兼顾了检测速度和运行成本，有效提升了企业现场安全管理效能。     

环球要刊

美国Safety+Health2022年1月刊人工智能在安全领域的应用人工智能进入生活后,在安全领域也有了具体应用。人工智能嵌入视频设备,可识别个体防护装备的佩戴情况和人机交互情况,配合可穿戴设备,还能绘制风险地图,监测作业人员位置和疲劳度。自然语言处理能分析事故报告和安全文档,通过语言判断人的情绪。     

组织安全支持与个体安全行为的关系:一项元分析

用元分析对国内外组织安全支持与个体安全行为的关系进行探究，通过文献数据库筛选出符合元分析研究标准的文献共31篇，样本文献调查对象总量为16 237。出版偏误检验结果反映元分析受到出版偏误影响的可能性极小；异质性检验结果表明元分析采用随机效应模型更加合适；主效应检验结果显示组织安全支持与个体安全行为之间的关系显著。组织安全支持促进了个体安全行为的产生。最后基于员工、企业、政府和社会提出改善煤矿行业安全行为的对策建议和管理实践。     

应急救援人员个体防护装备未来发展趋势

由北京朗泰华科技发展中心、北京泰尔安科技有限公司联手撰写的《应急救援人员个体防护装备研发及应川研究报告》从火灾扑救防护装备技术、呼吸道防护装备技术、化学防护服技术、生物防护装备技术、核辐射防护服技术、防爆防弹服技术、抢险救援个体防护装备技术等方面,介绍了应急救援人员个体防护装备的应用情况和发展趋势。该报告已在2020国际安全和应急博览会(ISEE 2020,9月9-11日,杭州)上发布。本文选摘该报告“未来发展趋势”方面的一些内容,以飨读者。     

针对特定驾驶员的疲劳驾驶检测方法

疲劳驾驶是导致交通事故的重大诱因，而降低交通事故发生概率是交通系统的重要研究方向之一，结合当下的车辆驾驶实际情况，提出了针对特定司机的疲劳检测方法。该检测方法首先存储该车司机正常状态下的面部信息，然后利用多任务卷积神经网络(Multi-Task Convolutional Neural Network, MTCNN)检测摄像头所读取画面中的人脸，返回人脸的位置信息，其次通过全梯度下降树算法根据人脸位置信息得到驾驶人面部特征点，利用特征点中存储的信息判断眼部与嘴部的状态，最终与被检测司机的正常状态对比，根据设定的条件阈值来判断其是否疲劳。与其他检测方法相比，该方法只针对车辆的常驻司机，符合大部分车辆极少更换驾驶人的情况，并且成功消除了个体差异，提高了准确率。