Monte Carlo simulation implementation to investigate uncertainty in exposure modeling
Artykuł w czasopiśmie
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Wykorzystanie symulacji Monte carlo w ocenie niepewności modelu ekspozycji
|
| Autorzy: | Czarnocki Krzysztof, Szumiło Justyna, Starosławska Elżbieta, Kubiatowski Tomasz, Burdan Franciszek |
| Rok wydania: | 2011 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 4 |
| Wolumen/Tom: | 24 |
| Strony: | 236 - 242 |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | NIE |
| Abstrakty: | polski | angielski |
| W badaniach zastosowano symulację Monte Carlo (MC) w celu uchwycenia wpływu niepewności na przydatność modelu ekspozycji w warunkach zróżnicowanej ekspozycji grup pracowniczych w procesie transportu, demontażu i unieszkodliwiania odpadów zawierających azbest. Dane odnośnie procedur roboczych pozyskiwano zarówno w odniesieniu do pracowników pracujących w warunkach ekspozycji na azbest przez wiele lat, jak również w warunkach nowopowstających stanowisk demontażu i unieszkodliwiania odpadów azbestowych. W odniesieniu do wcześniej opracowanego, przy wykorzystaniu technik deterministycznych modelu i odpowiedniego rozkładu parametrów modelu wykorzystano metodę symulacji MC do opracowania profilów ekspozycji dla dwóch analizowanych stanowisk pracy. Profile ekspozycji okazały się w znacznym stopniu zbieżne, chociaż estymowany średni poziom ekspozycji na jednym z badanych stanowisk okazał się dwukrotnie wyższy niż w drugim. Zatem chociaż wykazano korelację parametrów dwóch analizowanych modelów, wielkości estymowane wykazywały znamienne różnice. Modele znajdują coraz szersze zastosowanie w estymacji ekspozycji. Zróżnicowane warunki pracy rzutują na kształtowanie się estymowanego poziomu ekspozycji. Pozostaje jednak trudność w określeniu na ile występujące zróżnicowanie jest wynikiem nieprecyzyjności modelu a w jakim stopniu uzależnione jest realnie występującymi różnicami pomiędzy grupami zawodowymi. Prezentowana praca ukazuje znaczenie symulacji MC w próbie uchwycenia niedokładności modeli deterministycznych. | |
| This study used Monte Carlo (MC) simulation to examine the influence of uncertainty on an exposure model and to determine whether a diflference exists between workers groups in asbestos wastes transportation and decontamination process. Data on work practices and conditions were gathered in interviews with long-serving employees and pilot monitoring process at the asbestos contaminated sites. With the use of previously developed deterministic modeling techniąues and likely distributions for model parameters, MC simulations generated exposure profiles for the two monitored job conditions. The exposure profiles overlapped considerably, although the average estimated exposure for one job site was approximately double that of the other. However, when the correlation between the model parameters in the two sites was considered, it was concluded that there was a significant difference in the estimates. Models are increasingly being used to estimate exposure. Different work situations inevitably result in different exposure estimates. However, it is difficult to determine whether such differences in estimated exposure between worker groups are simply the result of uncertainty with respect to the model parameters or whether they reflect real differences between occupational groups. This study demonstrates the value of MC simulation in helping define the uncertainty in deterministic model estimates |
