ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ОЦЕНКИ РИСКОВ, СВЯЗАННЫХ С ХИМИЧЕСКИ ОПАСНЫМИ ВЕЩЕСТВАМИ

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ОЦЕНКИ РИСКОВ, СВЯЗАННЫХ С ХИМИЧЕСКИ ОПАСНЫМИ ВЕЩЕСТВАМИ

Авторы публикации

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 18 (116), Май ‘23

Дата публикации 14.05.2023

Поделиться

Данная статья посвящена мониторингу и оценке рисков, связанных с химически опасными веществами. В тексте описываются различные методы мониторинга, а также методы оценки рисков. Автор подчеркивает важность мониторинга и оценки рисков для обеспечения безопасного использования опасных веществ и минимизации негативного воздействия на здоровье человека и окружающую среду. Также в статье рассматриваются новые технологии, такие как методы машинного обучения и геоинформационные системы, которые могут помочь повысить эффективность и точность мониторинга и оценки риска. Статья заключается в исследовании и анализе инновационных технологий в области мониторинга и оценки риска опасных химических веществ.

Одним из ключевых способов минимизации рисков, связанных с химически опасными веществами, является мониторинг и оценка рисков. Мониторинг включает в себя регулярное тестирование и анализ веществ для выявления любых изменений или потенциальных рисков. Это может быть сделано с помощью отбора проб и анализа воздуха, воды, почвы или других образцов окружающей среды. Оценка риска включает в себя оценку потенциальных рисков, связанных с воздействием конкретного вещества. Это включает в себя такие факторы, как токсичность вещества, доза и продолжительность воздействия, а также способ воздействия (например, вдыхание, проглатывание или контакт с кожей).

Необходимость мониторинга и оценки рисков очевидна. Воздействие химически опасных веществ может вызвать острые или хронические последствия для здоровья, начиная от раздражения и аллергических реакций и заканчивая раком, репродуктивными проблемами и неврологическими расстройствами. Воздействие также может нанести вред экосистемам и дикой природе. Мониторинг и оценка рисков могут помочь выявить потенциальные опасности и предотвратить негативное воздействие на здоровье и окружающую среду.

Перечислим методы исследования: дедуктивная логика помогла на основе рассмотренных изданиях в разных странах сделать общий вывод о перспективах ИИ и ГИС  в мониторинге и оценки рисков. Анализ исследований зарубежных экспертов проводится достаточно широко для очертания образа будущего и обобщения перспектив применения новых технологий.

Цель данной статьи заключается в исследовании и анализе инновационных технологий, которые используются в области мониторинга и оценки риска опасных химических веществ.

Мониторинг и оценка рисков являются важнейшими компонентами многих нормативных актов и стандартов в отношении опасных веществ, включая согласованную на международном уровне систему классификации и маркировки химических веществ Организации Объединенных Наций [1] и регламент Европейского Союза по регистрации, оценке, разрешению и ограничению химических веществ [2]. Эти акты подчеркивают важность регулярного мониторинга и оценки рисков для обеспечения безопасного использования опасных веществ и минимизации негативного воздействия на здоровье человека и окружающую среду.

Мониторинг химически опасных веществ имеет решающее значение для обеспечения безопасного обращения, использования и утилизации этих веществ. Существует несколько типов методов мониторинга, используемых для оценки уровней опасных веществ в окружающей среде, а также воздействия этих веществ на отдельных лиц и группы населения. Тремя основными типами мониторинга являются непрерывный, периодический и случайный мониторинг.

Непрерывный мониторинг предполагает регулярное и продолжающееся измерение содержания опасных веществ в окружающей среде или в определенном месте. Этот тип мониторинга часто используется в промышленных условиях, где опасные вещества производятся или используются в больших количествах. Непрерывный мониторинг может помочь выявить потенциальные опасности и позволить принять немедленные меры по снижению рисков.

Периодический мониторинг включает регулярный и запланированный сбор проб из определенных мест для оценки уровней опасных веществ в окружающей среде. Этот тип мониторинга часто используется в ситуациях, когда существует известный или предполагаемый источник опасных веществ, таких как загрязненный участок. Периодический мониторинг может помочь отслеживать изменения уровней опасных веществ с течением времени и оценивать эффективность усилий по восстановлению.

Выборочный мониторинг включает в себя незапланированный и непредсказуемый сбор проб из различных мест для оценки уровней опасных веществ в окружающей среде. Этот тип мониторинга часто используется для оценки потенциального воздействия опасных веществ на отдельных лиц и группы населения. Выборочный мониторинг может дать более полную картину распределения опасных веществ в окружающей среде и выявить потенциальные источники воздействия.

Выбор метода мониторинга будет зависеть от конкретной ситуации и желаемых результатов. Непрерывный мониторинг может быть более целесообразным в промышленных условиях, в то время как периодический мониторинг может быть более целесообразным на загрязненных участках. Выборочный мониторинг может быть полезен для оценки уровней воздействия в сообществах или группах населения.

В промышленном секторе широко распространено использование опасных химических веществ, и несчастные случаи могут привести к серьезным последствиям. Например, взрыв на заводе по производству пестицидов в Бхопале в 1984 году привел к гибели более 3000 человек и серьезным последствиям для здоровья тысяч людей. Для предотвращения таких аварий решающее значение имеют непрерывный мониторинг и оценка рисков.

Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) становятся все более популярными в различных областях, включая оценку рисков и мониторинг химически опасных веществ. Эти методы продемонстрировали большой потенциал в повышении точности и эффективности мониторинга и оценки рисков.

Одним из наиболее значительных преимуществ машинного обучения и искусственного интеллекта является их способность анализировать большие и сложные наборы данных. Это позволяет проводить всестороннюю оценку рисков и более точные прогнозы потенциальных опасностей. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут извлекать уроки из прошлых данных и со временем повышать их точность, что делает их ценными инструментами для непрерывного мониторинга.

Например, в исследовании [4] использовались алгоритмы машинного обучения для прогнозирования опасности для здоровья 1300 опасных химических веществ. Результаты показали, что подход к машинному обучению превзошел традиционные методы и смог идентифицировать ранее неизвестные опасности. В другом исследовании, [3], система искусственного интеллекта использовалась для мониторинга качества воздуха и обнаружения опасных загрязнителей в режиме реального времени. Система достигла высоких показателей точности и смогла своевременно выдавать предупреждения для предотвращения потенциальных рисков для здоровья.

Однако важно отметить, что методы машинного обучения и искусственного интеллекта по-прежнему имеют ограничения, и их результаты всегда должны проверяться экспертами. Как отмечают специалисты [4], "использование машинного обучения и искусственного интеллекта для мониторинга и оценки рисков должно дополнять экспертное суждение, а не заменять его".

Геоинформационные системы (ГИС) зарекомендовали себя как эффективные инструменты мониторинга и оценки рисков, связанных с различными опасными веществами. ГИС позволяет интегрировать пространственные данные, которые включают местоположение источников загрязнения, демографические данные, условия окружающей среды и данные об инфраструктуре. Такая интеграция данных может помочь в выявлении потенциальных путей воздействия, оценке рисков для здоровья человека и окружающей среды и разработке стратегий управления.

Согласно исследованию [5], ГИС используется для различных ситуаций, таких как определение районов, подверженных риску воздействия опасных веществ, прогнозирование рассеивания загрязняющих веществ и оценка потенциального воздействия стихийных бедствий на здоровье человека и окружающую среду. Кроме того, ГИС может помочь в разработке планов реагирования на чрезвычайные ситуации, определяя области, требующие особого внимания, и соответствующим образом распределяя силы и средства.

В заключение, машинное обучение и искусственный интеллект обладают большим потенциалом для улучшения мониторинга и оценки рисков, связанных с химически опасными веществами. Однако, они всегда должны использоваться в сочетании с экспертным заключением и традиционными методами для обеспечения точных и надежных результатов. Кроме того, использование ГИС для мониторинга и оценки риска опасных веществ доказало свою эффективность. ГИС обеспечивает интеграцию пространственных данных и может помочь в выявлении потенциальных путей воздействия опасности, оценке рисков для здоровья человека и окружающей среды и разработке стратегий управления.

Список литературы

  1. United Nations. (2015). Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals (GHS).
  2. European Chemicals Agency. (2021). Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH). Retrieved from https://echa.europa.eu/regulations/reach
  3. Zare, A., Saha, S. K., & Li, Y. (2020). An AI framework for real-time air pollution monitoring and prediction. Environmental Pollution, 265, 114981.
  4. Qiu, X., Ren, Y., Guo, Z., & Xiang, Y. (2021). Risk assessment of hazardous chemicals based on machine learning and expert judgment: A review. Journal of Hazardous Materials, 401, 123329.
  5. Doherty, S., Huang, R., Pinto, A., & Coull, B. (2017). Geographical information systems for exposure assessment in environmental epidemiology. Current environmental health reports, 4(2), 166-174.
Справка о публикации и препринт статьи
предоставляется сразу после оплаты
Прием материалов
c по
Осталось 6 дней до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary
Публикация за 24 часа
Узнать подробнее
Акция
Cкидка 20% на размещение статьи, начиная со второй
Бонусная программа
Узнать подробнее