Artykuł metodologiczny

Skuteczna analiza warunków narażenia ludzi za pomocą dozymetrów noszonych na ciele w paśmie 2,4 GHz

DOI:

10.3791/56525

2 maja 2018

W tym artykule

Podsumowanie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie opisuje protokół do pomiaru poziomów ekspozycji w paśmie 2,4 GHz, unikając niepewności spowodowanych użyciem osobistych ekspozymetrów jako urządzeń pomiarowych. Te zmiany poziomów narażenia powinny być brane pod uwagę, w szczególności w badaniach zgodności, w których limity narażenia są określane na podstawie danych niezakłóconych.

Streszczenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Przedstawiono dobrze zdefiniowaną procedurę eksperymentalną, aby ocenić warunki maksymalnej ekspozycji w najgorszym scenariuszu, unikając niepewności spowodowanych użyciem osobistych ekspozymetrów (PEM) jako urządzeń pomiarowych: efekt cienia ciała (BSE), ograniczony zakres czułości i brak identyfikacji źródła promieniowania. Zmierzono i zasymulowano górną granicę poziomów narażenia na pole elektromagnetyczne w kilku pomieszczeniach zamkniętych. Częstotliwość wykorzystana w badaniu to 2,4 GHz, ponieważ jest to najczęściej używane pasmo w komunikacji wewnętrznej. Chociaż zarejestrowane wartości są znacznie niższe od poziomów referencyjnych Międzynarodowej Komisji Ochrony przed Promieniowaniem Niejonizującym (ICNIRP), istnieje szczególna potrzeba zapewnienia wiarygodnych poziomów narażenia w szczególnie wrażliwych środowiskach. Jeśli chodzi o narażenie na pole elektromagnetyczne (EMF), ustalono limity ustanowione w krajowych i międzynarodowych normach ochrony zdrowia dla niezakłóconych warunków narażenia; to znaczy dla rzeczywistych i obiektywnych danych dotyczących narażenia, które nie zostały w żaden sposób zmienione.

Wprowadzenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Korzystanie z bezprzewodowych sieci lokalnych (WLAN) stało się znacznie bardziej powszechne w ostatnich latach. Technologie bezprzewodowe stały się alternatywą dla tradycyjnych stacjonarnych systemów dostępowych, w związku z czym duża liczba punktów dostępowych (AP) została zainstalowana w pomieszczeniach mieszkalnych, zawodowych i publicznych1,2. Ta duża liczba AP i osobistych urządzeń komunikacyjnych doprowadziła do znacznego zainteresowania możliwymi zagrożeniami związanymi z narażeniem na pole elektromagnetyczne (EMF)3.

Osobiste ekspozymetry (PEM) to przenośne urządzenia do pomiaru indywidualnego narażenia, zazwyczaj używane w dziedzinie epidemiologii. W kilku badaniach wykryto niepewności dotyczące stosowania PEM w pomiarach pola elektromagnetycznego. Wyniki te pokazują wpływ, jaki PEM mają na poziom wiarygodności w uzyskanych wynikach4. Zaproponowano pewne rozwiązania mające na celu zminimalizowanie wpływu tych niepewności, takie jak dobre techniki noszenia PEM, małe odstępy czasu między próbkami i pomiary o wystarczającej długości5.

Niektórzy autorzy opublikowali prace na temat znaczenia uwzględniania współczynnika wypełnienia (lub cyklu pracy) w pomiarach ekspozycji. W rzeczywistych sytuacjach urządzenia Wi-Fi nigdy nie nadają danych w pełnym cyklu pracy. Sygnały Wi-Fi składają się z przerywanych impulsów energii o częstotliwości radiowej (RF) i okresów bez żadnej transmisji. W związku z tym istnieje duża część zgłaszanych pomiarów narażenia, które są bardzo niskie, często mieszczą się poniżej zakresu czułości i które są rejestrowane jako niewykryte przez PEM. W kilku pracach proponuje się użycie czynników do uzyskania wartości rzeczywistych za pomocą obliczeń teoretycznych6.

Niepewność efektu cienia ludzkiego ciała została potraktowana ze szczególnym zainteresowaniem, ponieważ PEM-y są przeznaczone do noszenia przez użytkownika, a obecność użytkownika powoduje niepewność w zarejestrowanych danych. Wiedza i określenie ilościowe BSE pomagają w prawidłowej interpretacji danych dotyczących narażenia, bez których konieczne byłoby przeprowadzenie rygorystycznych procedur pomiarowych. BSE można uniknąć, nosząc kilka PEM-ów, umieszczonych na różnych częściach ludzkiego ciała7, lub stosując współczynniki korygujące do uzyskanych wyników5,9,10,11,12. Tymczasem w innych przypadkach ciało zostało podstawione w technikach symulacyjnych za pomocą cylindrów13. W niektórych pracach proponuje się zastosowanie określonych technik pomiarowych w celu uniknięcia wpływu ludzkiego ciała13. W niniejszym badaniu zaproponowano metodologię pomiaru, która pozwala uniknąć wpływu ciała w rzeczywistych pomieszczeniach bez manipulowania danymi dotyczącymi narażenia.

Jedną z cech PEM-ów jest brak identyfikacji źródła promieniowania. PEM mierzą poziomy pola elektrycznego (pola E) w określonych pasmach częstotliwości, ale jeśli kilka źródeł lub urządzeń promieniuje na tej samej częstotliwości, PEM mierzy poziomy pola E bez określania wkładu każdego konkretnego źródła.

Dlatego, ze względu na te źródła niepewności w danych rejestrowanych przez PEM, analiza poziomu ekspozycji wymaga procedur oceny eksperymentalnej i numerycznego przewidywania poziomów EMF w celu uzyskania wiarygodnych wyników. W pracy przedstawiono odpowiednią metodologię, którą można wykorzystać do oceny narażenia na pola elektromagnetyczne (częstotliwość 2,4 GHz) w obudowach wewnętrznych. Stosując tę metodologię, unika się wcześniej wspomnianych niepewności spowodowanych niedoszacowaniem z powodu BSE, przeszacowania spowodowanego niewykryciem oraz niewiarygodności wynikającej z braku identyfikacji źródła promieniowania. Ta zwiększona wiarygodność oznacza, że dane uzyskane przy użyciu proponowanej metody stanowią górną granicę w przypadku niekorzystnych warunków ekspozycji na pole elektromagnetyczne. Limity narażenia ustanowione w krajowych i międzynarodowych normach ochrony zdrowia zostały określone dla niezakłóconych danych dotyczących pola elektromagnetycznego, niezmienionych przez żaden skutek lub czynnik. Proponowana procedura doświadczalna jest odpowiednia z punktu widzenia zgodności badań z przepisami, ponieważ unika się niepewności w zarejestrowanych danych, dostarczając wiarygodnych informacji, które można zestawić z progami narażenia.

Po wdrożeniu protokołu eksperymentalnego, uzyskane wyniki zostały porównane z progami i zalecanymi wartościami ekspozycji w prawodawstwie europejskim. Zostało to zrobione w celu sprawdzenia zgodności z przepisami dotyczącymi narażenia na pola elektromagnetyczne spowodowane przez systemy Wi-Fi w typowych środowiskach wewnętrznych, które z kolei reprezentują typowe konteksty w miejscu pracy. Obecnie częstotliwość Wi-Fi 2,4 GHz jest jednym z pasm komunikacyjnych, dla których dostępne są szerzej dostępne dane dotyczące narażenia ogółu społeczeństwa. Polityczne zainteresowanie tym konkretnym pasmem wynika z powszechnych obaw dotyczących możliwych skutków zdrowotnych narażenia na energię RF emitowaną przez urządzenia obsługujące łączność bezprzewodową w wrażliwych środowiskach, takich jak ośrodki zdrowia, szpitale, szkoły, a nawet gospodarstwa domowe15.

Ta praca przedstawia protokół zapewniający niezakłócone pomiary warunków ekspozycji na pole E, unikając niepewności związanych z użyciem PEM. Celem tych prac jest poprawa wykorzystania PEM jako urządzeń pomiarowych w testach zgodności.

Protokół

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Proponowany protokół jest zgodny z wytycznymi komisji etycznej ds. badań na ludziach Instytutu Zdrowia Carlosa III.

1. Test wyboru obudowy i kontroli środowiska elektromagnetycznego

  1. Wybierz przestronną obudowę o objętości co najmniej 20m3, która jest na tyle duża, że w danych zarejestrowanych przez PEM zauważalne jest zanikanie sygnału. Najlepiej, aby obudowa była pusta, chociaż nie jest to absolutnie konieczne, ponieważ małe przeszkody, takie jak meble, nie są brane pod uwagę w modelach propagacji, które są używane do przewidywania poziomów pola E w obudowach wewnętrznych16.
  2. Wyłącz interfejs Wi-Fi pobliskich urządzeń, takich jak telefony komórkowe, komputery, laptopy, punkty dostępowe itp. Jedną z niepewności PEM jest niespecyficzna identyfikacja źródła promieniowania, co oznacza, że PEM mierzą pole E dla każdej częstotliwości bez identyfikacji każdego urządzenia nadawczego. Dlatego upewnij się, że w paśmie 2,4 GHz nie działają żadne urządzenia Wi-Fi, które mogłyby zakłócać eksperyment.
  3. Skonfiguruj jeden PEM z częstotliwością próbkowania 4 s za pomocą określonego oprogramowania, które jest dostarczane z PEM.
  4. Umieść PEM na wysokości talii, chociaż w tych wstępnych pomiarach miejsce, w którym PEM jest noszony, nie ma znaczenia.
  5. Uruchom PEM i poproś użytkownika, aby przeszedł z jednego końca obudowy na drugi, w tempie około 10 cm/s. Poziomy pola E to dane rejestrowane przez PEM podczas chodzenia.
  6. Pobierz zarejestrowane dane za pomocą określonego oprogramowania, które jest dostarczane z PEM. Sprawdź, czy wszystkie zarejestrowane dane znajdują się w dolnej granicy zakresu czułości PEM, 0.05 V/m dla pasma częstotliwości 2.4 GHz.
  7. Pomiary kontrolne należy wykonywać w różnych dniach, aby zapewnić powtarzalność eksperymentu i uzyskać spójność wyników, bez znaczących różnic, które mogłyby wpłynąć na ich wiarygodność.
    UWAGA: Jeśli testy kontrolne są weryfikowane w różnych dniach, można założyć brak źródeł promieniowania Wi-Fi, a zarejestrowane dane mogą wynikać wyłącznie z udziału źródła promieniowania w eksperymencie.

2. Ustalanie pozycji urządzenia pomiarowego

  1. Przeprowadź ten wstępny test w jednej z obudów wewnętrznych przy użyciu trzech PEM. Pozycje trzech PEM będą oceniane jednocześnie w celu ustalenia pozycji PEM, która najlepiej unika wpływu użytkownika na zarejestrowane dane.
  2. Skonfiguruj trzy PEM z częstotliwością próbkowania 4 s za pomocą oprogramowania konfiguracyjnego dostarczonego z każdym PEM.
  3. Umieść pierwszy dozymetr w dolnej części pleców w okolicy lędźwiowej, gdzie ciało maksymalnie osłania PEM. Umieść drugi dozymetr na wysokości pasa, w linii wzroku (LoS) ze źródłem promieniowania.
  4. Umieścić trzeci dozymetr w odległości jednego metra od użytkownika (na końcu rurki trzymanej przez użytkownika na ramieniu) w miejscu, w którym nie będzie on narażony na BSE. Użyj tuby kartonowej o długości 1 m; np. posiadacz mapy. Lokalizacje trzech PEM są pokazane w Rysunek 1.
  5. Użyj prawdziwego punktu dostępowego jako źródła promieniowania.
  6. Włącz PEM jednocześnie tuż przed wykonaniem pomiarów.
    UWAGA: Może wystąpić niewielka przerwa między danymi różnych PEM; Nie będzie to miało wpływu na wyniki. Zwykle ta przerwa wynosi około 2 lub 3 próbek, a całkowita liczba próbek wynosi około 300.
  7. Niech użytkownik powoli idzie w kierunku, a następnie oddala się od źródła promieniowania w tempie 10 cm/s, z punktem dostępowym umieszczonym odpowiednio przed i za użytkownikiem. Rysunek 2 to diagram eksperymentalnej obudowy i pokazuje kierunki predefiniowanych ścieżek oraz pozycje PEM-ów.
  8. Pobierz dane z PEM.

3. Źródło promieniowania

  1. Jako źródło promieniowania użyte w kroku 4 użyj generatora sygnału analogowego podłączonego do anteny dwustożkowej za pomocą o niskiej stratności. Antena dwustożkowa to antena szerokopasmowa obejmująca zakres częstotliwości od 80 MHz do 3 GHz.
  2. Skonfiguruj generator sygnału analogowego tak, aby generował sygnał ciągły, bez modulacji i na częstotliwości 2,437 MHz, ponieważ jest to jedna z najczęściej używanych częstotliwości przez systemy Wi-Fi.
  3. Skonfiguruj generowany sygnał z równoważną izotropową mocą promieniowania (EIRP) wynoszącą 100 mW, maksymalną EIRP dozwoloną w Europie.
  4. Umieść dwustożkową antenę na środku jednej strony obudowy (Rysunek 2), aby ułatwić realizację eksperymentu w warunkach dynamicznych.
  5. Ustawić dwustożkową antenę w stosunku do użytkownika, tak aby użytkownik był zwrócony bezpośrednio w stronę źródła, w celu wykrycia maksymalnego niedoszacowania BSE w zarejestrowanych danych przez PEM bez linii wzroku (NLoS) w odniesieniu do zarejestrowanych poziomów przez PEM, na które BSE nie ma wpływu.

4. Metodologia pomiaru

  1. Wykonaj pomiary przy użyciu dwóch PEM. Skonfiguruj PEM z okresem próbkowania wynoszącym 4 sekundy za pomocą oprogramowania konfiguracyjnego dostarczonego z każdym PEM.
  2. Wyśrodkuj pierwszy dozymetr z tyłu, całkowicie NLoS ze źródłem promieniowania i tam, gdzie ciało maksymalnie ekranuje PEM.
  3. Drugi dozymetr należy umieścić w odległości 1 m od użytkownika (na końcu rurki trzymanej przez użytkownika na ramieniu), aby uniknąć wpływu ludzkiego ciała. Pozycja ta została określona w kroku 2. Pozycje obu PEM są wskazane w Rysunek 3.
  4. Umieść antenę dwustożkową w pozycji pionowej.
  5. Włącz PEM jednocześnie tuż przed wykonaniem pomiarów. Podobnie jak w kroku 2.6, niewielka różnica w tym miejscu nie będzie miała znaczenia dla wyników.
  6. Niech użytkownik idzie powoli z przeciwnej strony korytarza w kierunku źródła promieniowania, zgodnie ze zdefiniowaną trasą pokazaną na Rysunek 3, w ciągłym powolnym tempie około 10 cm/s. Podczas gdy użytkownik idzie, PEM rejestruje dane pola elektronicznego.
  7. Pobierz dane z PEM-ów za pomocą dostarczonego oprogramowania.
  8. Powtórz kroki 4.5, 4.6 i 4.7 z anteną dwustożkową w pozycji poziomej, aby wykryć wpływ typu polaryzacji.

5. Modelowanie śledzenia promieni

  1. Opracowanie lub wykorzystanie oprogramowania do śledzenia promieni w oparciu o teorię obrazu (strategia stosowana w technikach śledzenia promieni do analizy propagacji pól elektromagnetycznych16) w celu sprawdzenia skuteczności metodologii poprzez porównanie wyników eksperymentalnych i symulowanych. Model powinien przewidywać poziomy pola elektromagnetycznego w pustych przestrzeniach i umożliwiać interakcję fal elektromagnetycznych z otaczającym środowiskiem. Podczas tworzenia tego oprogramowania wykonaj następujące kroki:
    1. Opracuj model w różnych etapach, aby stworzyć ścieżki 3D na podstawie generowania obrazu 2D, zarówno w płaszczyźnie pionowej, jak i poziomej. Oblicz pole E jako sumę wektorową promienia głównego i innych oddziaływań wynikających z odbić i dyfrakcji fal elektromagnetycznych, które są rejestrowane w każdym punkcie oceny w otaczającym środowisku. Oblicz wartość pola E w punkcie oceny jako sumę wektorową wszystkich wkładów (promieni) ze źródła po określonej maksymalnej liczbie interakcji ze środowiskiem. Użyj liczby odbić na ścianach obudowy jako parametru wejściowego, gdzie 10 jest wartością maksymalną11.
    2. Zastosowanie rozszerzenia heurystycznego współczynnika dyfrakcji Holma do modelowania dyfrakcyjnego, zaproponowanego przez Nechayeva i Constantinou oraz użytego w Rodríguez et al.10
  2. Jako parametry konfiguracyjne należy wykorzystać cechy układu doświadczalnego: wymiary oraz przenikalność elektryczną i przewodność materiałów, które stanowią część każdej badanej obudowy. Tabela 111 pokazuje parametry elektromagnetyczne materiałów użytych w symulacji. Współczynnik odbicia związany z materiałami przewodzącymi ma większą wielkość. Wartość współczynników odbicia ośrodków niemagnetycznych i nieprzewodzących jest na tyle wysoka, że wpływa na pole E, obliczane jako suma głównego wkładu promienia bezpośredniego i innych wkładów dyfrakcji i odbić.
  3. Jako parametry konfiguracyjne wprowadź właściwości anteny dwustożkowej, charakterystykę promieniowania i polaryzację.
  4. Jako parametry konfiguracyjne wprowadź częstotliwość (2,437 MHz) i moc (20 dBm) generatora sygnału analogowego.
  5. Uruchom program po prawidłowym uwzględnieniu wszystkich danych wejściowych.
  6. Określić ilościowo wyniki w odstępach 0,01 V/m w celu odtworzenia warunków pracy PEM.
  7. Zastąp wyniki, które są poniżej najniższej granicy czułości PEM, wartością 0,05 V/m, w celu odtworzenia niewykrytych wartości zarejestrowanych przez PEM.

Wyniki

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Do przeprowadzenia pomiarów eksperymentalnych wybrano cztery pomieszczenia wewnętrzne o różnych rozmiarach, których kubatury wynosiły 63 m3 (wymiary 12 × 1,26/3 × 2,45 m), 162 m3 (27,15 × 1,93 × 3,1 m), 57 m3 (9 × 2,56 × 2,47 m) i 63 m3 (10 × 2,56 × 2,47 m). Szerokość pierwszej obudowy nie była stała. W pierwszym i drugim pomieszczeniu długość predefiniowanej ścieżki wynosiła 12 m. W trzecim i czwartym pomieszczeniu długość predefiniowanej trasy miała maksymalny wymiar, czyli odpowiednio 9 i 10 m. Jednym z czynników wpływających na BSE jest rodzaj materiałów, z których wykonane są obudowy wewnętrzne, ponieważ poziom narażenia wzrasta w przypadku środowisk z materiałami przewodzącymi. W szczególności zastosowane przez nas obudowy były wykonane z materiałów nieodblaskowych. W tych warunkach BSE staje się istotne, ponieważ promienie odbite rejestrowane przez PEM w warunkach BSE są słabsze niż w przypadku materiałów przewodzących.

Wyniki uzyskane w fazie wstępnej są podsumowane w Rysunek 4, który porównuje dane zarejestrowane przez trzy PEM (jeden z tyłu, drugi z przodu, a trzeci umieszczony w odległości 1 m), podczas gdy użytkownik szedł w kierunku i od AP. Poziomy pola E rejestrowane przez zużyty PEM w LoS ze źródłem promieniowania są bardzo podobne do tych zarejestrowanych przez PEM znajdujący się w odległości 1 m od punktu dostępowego. noszący, zarówno w LoS ze źródłem promieniowania, chociaż zauważalne jest, że PEM w kontakcie z ciałem rejestruje niższe poziomy7. W przypadku obu ścieżek poziomy zebrane przez zużyte PEM w obszarze zacienienia są niższe niż dane zebrane przez zużyte i niezużyte PEM w LoS.

Poziomy pola E rejestrowane przez PEM w każdej pozycji były bardzo podobne w obu ścieżkach, ale były pewne różnice. Biorąc pod uwagę drogę oddalania się od punktu dostępowego, analiza w dziedzinie czasu o skończonej różnicy (FDTD) wykazała, że fale padające mogą zaginać się wokół użytkownika ciała i docierać do zużytego PEM po przeciwnej stronie, a nawet PEM znajdującego się w odległości 1 m, gdzie BSE jest słabsze. Efekt ten jest bardziej znaczący w środowiskach wewnętrznych, ponieważ zacieniony obszar ciała jest mały. Z tego powodu dane rejestrowane przez PEM-y znajdujące się w odległości 1 m od użytkownika na obu ścieżkach były zbliżone do warunków narażonych.

Jeśli chodzi o zużyte PEM, efekt sprzężenia z ciałem powoduje zniekształcenie we wzorcu promieniowania PEM (RD), które następnie wpływa na zarejestrowane dane. Ponieważ jednak dane rejestrowane przez zużyte PEM w LoS są zwykle podobne, ale niższe niż dane rejestrowane przez PEM znajdujące się w odległości 1 m, można wnioskować, że w warunkach LoS ciało ludzkie ma znikomy wpływ w porównaniu z zakłóceniami spowodowanymi BSE.

Jak widać na Rysunek 4, we wszystkich pozycjach PEM poziomy pola E wydają się być niższe dla ścieżki w kierunku punktu dostępowego, gdzie pozycja użytkownika jest zwrócona przodem do źródła promieniowania. W zakresie GHz SAR w całym ciele (SARWB) jest nieco wyższy pod falą płaszczyznową padającą frontalnie ze względu na morfologię człowieka: większe obszary skóry i bardziej szorstkie powierzchnie (palce u stóp, stopy, podbródek, twarz) znajdują się po przedniej stronie ciała. Pole E może skutecznie uderzać w te małe części ciała, które są typowymi szczytowymi lokalizacjami SAR w zakresie GHz17.

Transmisja z AP jest nieciągła, więc wiele poziomów zarejestrowanych przez PEM nie osiąga dolnego progu czułości, a liczba niewykrytych staje się zbyt duża. Odsetek niewykrytych elementów uznawanych za dopuszczalne wynosi poniżej 60%, gdzie podstawienie może być dopuszczalne, jak wyjaśniono w Helsel18. Chociaż w wynikach pokazanych na Rysunek 4, maksymalna liczba niewykrytych wynosi 50%, blisko akceptowalnego poziomu 60%, testy z AP są wystarczająco wiarygodne, aby potwierdzić, że 1 m to optymalna odległość, aby uniknąć BSE.

Dlatego pozycja PEM znajdującego się w odległości 1 m od użytkownika jest optymalna do rejestrowania wiarygodnych poziomów ekspozycji na pole E, i nie ma na nią wpływu niedoszacowanie spowodowane wpływem ciała. Biorąc pod uwagę powyższe rozważania, pomiary wykonano w czterech wybranych środowiskach, zarówno w polaryzacji poziomej, jak i pionowej oraz zgodnie z metodologią opisaną w poprzednim rozdziale: z dwoma PEM-ami, jednym noszonym przez użytkownika i w NLoS, a drugim umieszczonym w odległości 1 m od użytkownika i w LoS ze źródłem promieniowania.

Rysunek 5 i Rysunek 6 pokazują poziomy pola E w pierwszej i drugiej obudowie, w skali półlogarytmicznej i w obu polaryzacjach wzdłuż ścieżki do źródła promieniowania składającego się z dwustożkowej anteny i generatora sygnału. Niedoszacowanie BSE jest bezpośrednio zależne od wielkości środowiska: niedoszacowanie jest większe w drugiej obbudowie, a z kolei efekt jest większy w pomieszczeniach zewnętrznych, a nie wewnętrznych. Warto zauważyć, że niedoszacowanie BSE jest większe przy polaryzacji pionowej niż poziomej, ponieważ typ polaryzacji głównego źródła promieniowania wpływa na stopień wpływu BSE. W celu uniknięcia dużej liczby niewykrytych w przypadku cienia bez dalszej obróbki zarejestrowanych danych, pomiary w obu polaryzacjach powtórzono z mocą transmisji 25 dBm (316,12 mW) w drugiej obudowie. Rysunek 6 przedstawia przeskalowane pomiary do 20 dB w obu polaryzacjach oraz w skali półlogarytmicznej, aby dostrzec poziomy pola E w przypadku cienia. W przypadku polaryzacji poziomej uniknięto niewykrytych przypadków, chociaż w polaryzacji pionowej odsetek ten jest nadal znaczny.

Pomiary w obu polaryzacjach zostały przeprowadzone we wszystkich obudowach w warunkach testowych. Rysunek 5 pokazuje wyniki pierwszego obudowy, zacienione dane są podobne w obu polaryzacjach. Jednak z wyników drugiej obudowy, największej, pokazanej na Rysunek 6, różnica zacienionych danych w obu polaryzacjach jest bardziej zauważalna niż w Rysunek 5.

Aby określić ilościowo różnicę danych zacienionych w obu polaryzacjach w każdej obudowie, Tabela 2 przedstawia współczynnik polaryzacji (PF), który odnosi się do proporcji między średnimi danych niezacienionych i zacienionych w obu polaryzacjach, jak pokazano w (1):

figure-results-1(1)

Z Tabeli 2 można wywnioskować, że im większa jest obudowa, tym większe są różnice między danymi bez cienia a zacienionymi dla polaryzacji pionowej. Wyniki tego badania wskazują na bardziej znaczące niedoszacowanie w polaryzacji pionowej niż poziomej, ponieważ dla częstotliwości około 2100 MHz zlokalizowany SAR w kończynach i głowie/tułowiu jest wyższy w polaryzacji pionowej, w pozycji stojącej i gdy fale uderzają w ciało z przodu lub z tyłu17. Ponadto użytkownik nie jest mały w porównaniu z długością fali, więc polaryzacja pionowa jest na najgorszym poziomie pod względem absorpcji padającej fali24. Gdy główna oś ludzkiego ciała jest równoległa do wektora pola elektrycznego (co ma miejsce, gdy polaryzacja dwustożkowej anteny jest pionowa), współczynnik absorpcji specyficznej (SAR) ludzkiego ciała osiąga maksymalne wartości19. Teoretycznie fale spolaryzowane pionowo są w dużej mierze ekranowane przez ludzkie ciało, w porównaniu z falami spolaryzowanymi poziomo. Wynika to z faktu, że w polaryzacji pionowej pole E oscyluje równolegle do długiej osi użytkownika8. Ponieważ polaryzacja anteny jest kluczowym czynnikiem w BSE, właściwa polaryzacja jest pionowa, w celu wykrycia maksymalnego wpływu obecności użytkownika na pomiary zużytego PEM oraz w NLoS20.

Poziomy ekspozycji uzyskane w czterech pomieszczeniach w warunkach testowych są pokazane w Rysunek 7 w skali półlogarytmicznej. Wyniki symulacji są przedstawiane razem z pomiarami w każdym punkcie predefiniowanej trasy, co pokazuje, że oba rodzaje danych różnią się w ten sam sposób w zależności od odległości od źródła promieniowania.

Tabela 3 podsumowuje odpowiednio zmierzone i symulowane poziomy pola E. Dla każdej obudowy wewnętrznej podaje się średnią, odchylenie standardowe oraz wartości maksymalne i minimalne. Warto zwrócić uwagę na podobieństwo między wartościami statystycznymi danych eksperymentalnych i symulowanych. Podobieństwo między każdą parą eksperymentalnych i symulowanych serii danych zostało również sprawdzone pod względem wartości p uzyskanej za pomocą testu Kołmogorowa-Smirnowa (KS). Wartości p przedstawiono w tabeli 3. Wartości p były zawsze większe niż poziom istotności 0,05, więc istnieje odpowiednie dopasowanie między każdą parą eksperymentalnych i symulowanych serii danych. Ponadto za pomocą testu KS potwierdzono również, że funkcja rozkładu skumulowanego (CDF) każdej serii, eksperymentalnej lub symulowanej, zawsze jest zgodna z logarytmicznie normalnym rozkładem statystycznym w obu polaryzacjach.

Rysunek 7 pokazuje zmierzone i symulowane dane w pomieszczeniach używanych do testów oraz zgodność z progami ustalonymi w prawodawstwie europejskim opartym na ICNIRP, które stanowi podstawę wielu standardów ekspozycji stosowanych obecnie na całym świecie w kontekstach ogólnych, domowych i zawodowych. W przypadku populacji ogólnej granica narażenia na promieniowanie niejonizujące na częstotliwości 2,4 GHz wynosi 61 V/m. Wartość 61 V/m ustanowiona w ICNIRP nie jest najbardziej restrykcyjnym limitem pod względem narażenia ludzi. Inne standardy istnieją na całym świecie: w Ameryce Północnej IEEE ustanawia mniej restrykcyjne limity: 66,7 V/m dla niekontrolowanych środowisk, odpowiednik dla ogółu społeczeństwa w ICNIRP. Ponadto w Europie Wschodniej obowiązują bardziej restrykcyjne przepisy, takie jak w przypadku Rosji, gdzie najsurowsza granica dla ogółu populacji wynosi 3,14 V/m. W Rysunek 7, pomiary porównane z progiem ICNIRP nie są dotknięte niepewnościami PEM, co zapewnia wiarygodność wyciągniętych wniosków w odniesieniu do zgodności z przepisami.

figure-results-2
Rysunek 1: Lokalizacja PEM-ów podczas eksperymentu.

figure-results-3
Rysunek 2: Predefiniowane ścieżki testów kontrolnych, w kierunku i od źródła promieniowania, oraz położenie trzech dozymetrów.

figure-results-4
Rysunek 3: Predefiniowana ścieżka pomiaru wykonywanego w czterech obudowach, w kierunku źródła promieniowania i pozycji dozymetrów. Pokazana jest długość obszaru badawczego w obrębie pierwszej i drugiej obudowy, wynosząca 12 m.

figure-results-5
Rysunek 4: CDF wyników trzech PEM w różnych pozycjach. Wyniki są wyświetlane w odległości 1 m, noszone przez użytkownika w LoS i noszone przez użytkownika w NLoS dla obu predefiniowanych ścieżek - w kierunku i od źródła promieniowania.

figure-results-6
Rysunek 5: Dane eksperymentalne uzyskane w pierwszym pomieszczeniu o powierzchni 63 m3. Przedstawiono dane dla (a) polaryzacji pionowej i (b) poziomej, z wpływem ciała i bez wpływu, o mocy nadawczej 100 mW. Dane są wyświetlane w zależności od liczby próbek zarejestrowanych przez PEM, gdy użytkownik idzie w kierunku źródła. Wyniki są przedstawione w skali półlogarytmicznej.

figure-results-7
Rysunek 6: Dane eksperymentalne uzyskane w pomieszczeniu o długości 162 mi 3 sekundy. Dane są wyświetlane dla (a) polaryzacji pionowej i (b) poziomej, z wpływem ciała i bez niego, o mocy transmisji 25 dBm (316,12 mW) i przeskalowane do 20 dBm (100 mW). Dane są wyświetlane jako funkcja liczby próbek zarejestrowanych przez PEM, gdy użytkownik idzie w kierunku źródła. Wyniki są przedstawione w skali półlogarytmicznej.

figure-results-8
Rysunek 7: Zmierzone i symulowane poziomy pola E dla polaryzacji pionowej. Poziomy są pokazane dla (a) pierwszej (63 m3), (b) drugiej (162 m3), (c) trzeciej (57 m3) i (d) czwartej (63 m3). Poziomy są przedstawione jako funkcja procentowego udziału wartości granicznej narażenia ICNIRP wynoszącej 61 V/m dla populacji ogólnej i dla pasma 2,4 GHz. Dane są wyświetlane jako funkcja liczby próbek zarejestrowanych przez PEM, gdy użytkownik idzie w kierunku źródła.

pkt. pkt. szt.
Materiałprzewodność krewny
(S/m)przenikalność elektryczna
Sufit – płyta wiórowa0,001Rozdział 2.5
Podłoga – Marmur0,000227
Ściany boczne0,0053
metal1003
szkło1E-106
drewno0,0006cyfra arabska

Tabela 1: Parametry elektromagnetyczne użyte w symulacji.

TGL TGL TGL zł
ObudowagłośnośćPolaryzacji
(m3)czynnik
1Rozdział 631,0635
cyfra arabskaRozdział 1621,3325
3571,0235
4Rozdział 631,0590

Tabela 2: Współczynnik polaryzacji dla każdej obudowy, obliczony jako stosunek między średnimi danymi nie-cieniowymi i cieniowymi. Podane są rozmiary obudów.

pkt. pkt. pkt. pkt. TGL TGL pkt. pkt. pkt. pkt. TGL pkt. pkt. pkt. pkt. TGL pkt. pkt. pkt. pkt. pkt. TGL TGL
ObudowarozmiarŚrednia (V/m)Std (V/m)Max (V/m)Min (V/m)Wartość pWartość p
(m3)ExpSimExpSimExpSimExpSimPolVPolH
1Rozdział 630,270,290,170,22Godzina 1,451,360,050,050,72960,8924
cyfra arabskaRozdział 1620,220,240,20,23Pytanie 1,47Rozdział 1,410,050,050,45790,3802 ziarna
3570,250,260,150,17Pytanie 1,180,90,050,050,37400,3452
4Rozdział 630,230,250,200,21Pytanie 1,24Pytanie 1,180,050,050,46790,4263

Tabela 3: Główne wartości statystyczne wyników eksperymentalnych i symulowanych w czterech obudowach w warunkach testowych dla polaryzacji pionowej i poziomej. Podane są rozmiary obudów.

Dyskusja

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Aspektem tego protokołu, który ma zasadnicze znaczenie dla wiarygodnego gromadzenia danych dotyczących narażenia, bez wpływu niepewności PEM, jest lokalizacja PEM. PEM musi znajdować się w odległości 1 m od użytkownika, aby uniknąć niedoszacowania spowodowanego wpływem ciała, a pośrednio, aby uniknąć dużej liczby niewykrytych danych w zarejestrowanych danych. Istnieją aspekty protokołu, które można zmienić; Modyfikacje i ograniczenia proponowanej techniki ocenia się w następujący sposób.

Przyrządem pomiarowym wybranym do przeprowadzenia eksperymentu jest PEM, który został wykorzystany w licznych badaniach do analizy ekspozycji na pole elektromagnetyczne w środowiskach zewnętrznych, dynamicznie i na dużych obszarach geograficznych 24,25,26. Chociaż dane mierzone za pomocą PEM nie są tak dokładne, jak pomiary dostarczane przez analizator widma (SA), wiele badań epidemiologicznych wykorzystuje PEM ze względu na ich łatwą obsługę i szybkość pomiaru26, przy czym 4 s to minimalny okres próbkowania. Stosowane w pracy PEM-y mają minimalny limit czułości w zakresie 0,05 V/m. Bardziej nowoczesne PEM zostały wprowadzone na rynek z szerszymi zakresami czułości, przy czym 0,005 V/m jest najniższą granicą dla pasma częstotliwości 2,4 GHz, więc liczba niewykrytych będzie mniejsza, gdy korpus ekranuje PEM. Fakt ten nie ma jednak znaczenia dla tego eksperymentu, ponieważ uzyskane wyniki bez niepewności BSE były zawsze większe niż 0,05 V/m. Istnieją inne modele PEM z krótszymi okresami próbkowania, ale model użyty w tym eksperymencie został wybrany, ponieważ można go łatwo przenosić na ciele, na wysokości talii, gdzie ciało maksymalnie osłania PEM.

We wstępnych eksperymentach jako źródło promieniowania wykorzystano punkt dostępowy Wi-Fi działający w paśmie częstotliwości Wi-Fi 2,4 GHz. Po ocenie mocy emitowanej przez AP za pomocą SA przeprowadzono kontrolę w celu potwierdzenia, że pakiety informacyjne nie były przesyłane w sposób ciągły i że były okresy czasu bez transmisji27,28. W związku z tym znaczna część poziomów pola elektromagnetycznego RF była poniżej granicy wykrywalności (0,05 V/m) PEM. Minimalny cykl pracy punktu dostępowego Wi-Fi był ustalany przez sygnały beacon i wynosił około 0,01%. Tymczasem sygnał ciągły, z górną granicą cyklu pracy wynoszącą 100%, odtwarza najgorsze warunki ekspozycji, unikając jednocześnie niepewności niewykrywalnej. Z tego powodu jako źródła promieniowania zastosowano generator sygnału i antenę dwustożkową do generowania fali ciągłej o mocy 100 mW, na częstotliwości Wi-Fi i bez modulacji.

Poziomy pola E w czterech wybranych obudowach wewnętrznych zostały przewidziane za pomocą oprogramowania do śledzenia promieni w oparciu o teorię obrazu. Ocena wyników doświadczalnych przy użyciu innej techniki doświadczalnej, takiej jak SA z sondą, nie została uwzględniona, ponieważ celem jest analiza wpływu BSE i innych niepewności PEM, a nie zdolności PEM do działania jako innego urządzenia pomiarowego. Ograniczenia teorii obrazu wynikają z nieidealnych warunków środowiskowych, to znaczy, gdy powierzchnie odbijające nie są cienkie, płaskie lub płaskie. Wyniki modelu propagacji zbierają niepewność współczynników odbicia, gdy warunki środowiskowe nie są idealne. Gdy powierzchnie mają ograniczoną rozciągłość, możliwe jest wyeliminowanie promieni, które się z nimi nie przenikają. Wraz ze wzrostem liczby odbić zwiększa się rozmiar elipsoid Fresnela, a przybliżenie jest gorsze. Jednak promienie z wielokrotnych odbić będą słabsze i będą miały mniejszy wpływ na końcowe wyniki.

Naiwne podejście jest stosowane do rozwiązania niepewności niewykrytych. Metoda ta polega na podstawieniu wartości poniżej granicy zakresu czułości dolną granicą wykrywalności29. Istnieją inne metody korygowania niepewności niewykrytych danych poprzez podstawienie zarejestrowanych danych. Metoda solidnej regresji w statystyce kolejności (ROS) przewiduje niewykryte wartości, biorąc pod uwagę, że są one zgodne z rozkładem logarytmiczno-normalnym. Do danych można zastosować inne metody, ale szacunki zawsze mają margines błędu. Zastosowano metodę podstawiania przez dolną granicę wykrywalności, ponieważ podstawienie przez ustaloną wartość pozwala na identyfikację tych, którzy nie są wykrywani. Ponadto ten region CDF nie przedstawia istotnych różnic między kilkoma analizowanymi przypadkami.

Ze szczególnym zainteresowaniem należy zająć się kwestią niepewności związanej z efektem cienia w ciele ludzkim, biorąc pod uwagę, że PEM są przeznaczone do noszenia przez użytkownika, a przyczyną tej niepewności jest obecność osoby noszącej. Ponadto niedoszacowanie BSE może wiązać się ze wzrostem liczby przypadków niewykrytych. BSE można również uniknąć, nosząc kilka PEM na różnych częściach ciała30,31; Uśrednienie zarejestrowanych danych z dwóch PEM znajdujących się po przeciwnych stronach ciała prowadzi do mniejszego niedoszacowania i mniejszej niepewności niż zarejestrowane dane pojedynczego PEM5. Inną alternatywną metodą jest uwzględnienie zmiany poziomów narażenia spowodowanych BSE w interpretacji danych dotyczących narażenia oraz zastosowanie odpowiednich współczynników korygujących. Muszą one być jednak ustalane indywidualnie w zależności od działalności i środowiska, a ich prawidłowe zastosowanie jest bardzo skomplikowane. Ponadto technika zastosowana w tym badaniu proponuje praktyczny sposób uniknięcia BSE, który wymaga tylko jednego PEM, unikając przetwarzania danych.

Biorąc pod uwagę postęp w technologii mobilnej oraz zainteresowanie tłumieniem ludzkiego ciała w przyszłych systemach radiowych 5G (piątej generacji)32, technika przedstawiona w niniejszym badaniu może być wykorzystana do oceny narażenia ludzi na sieci nowej generacji, unikając wyżej wymienionych niepewności.

Oświadczenia

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ta praca była wspierana przez projekt "Charakterystyka elektromagnetyczna w inteligentnych środowiskach opieki zdrowotnej i ich zaangażowanie w zdrowie osobiste, zawodowe i środowiskowe," (DGPY-1285/15, PI14CIII/00056), oraz przez zasoby ludzkie projektu "Platforma sieciowa dla rozwoju telemedycyny w Hiszpanii" (DGPY-1301/08-1-TS-3), oba finansowane przez Poddyrekcję Generalną ds. Oceny i Promocji Badań (Instytut Zdrowia Carlosa III).

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Osobisty ekspozymetrSATIMOEME SPY 121/100Zużyty osobisty ekspozymetr do rejestrowania danych expsure
Osobisty ekspozymetrANTENNESSAEME SPY 121/120Zużyty osobisty ekspozymer do rejestrowania danych expsure
Punkt dostępowy Wi-FiCISCOAironet 1130Punkt dostępowy Wi-Fi, polaryzacja pionowa 
Generator sygnału analogowego AGILENTN5181A MXG Generator sygnału analogowego 
Precyzyjny dipol stożkowy SEIBERSDORF PCD 8250Antena szerokopasmowa 80 MHz - 3 GHz. Dipolowy wzór promieniowania, który jest dookólny w płaszczyźnie poziomej
ROHDE & SCHWARZLARG-214/U o niskiej stratności

Bibliografia

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Aguirre, E., et al. Analysis of estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in conventional road vehicle environments. Electromagn. Biol. and Med. 34 (1), 19-28 (2015).
  2. Aguirre, E., et al. Estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in an indoor commercial airplane environment. Electromagn. Biol. and Med. 33 (4), 252-263 (2014).
  3. Barbiroli, M., Carciofi, C., Guiducci, D. Assessment of population and occupational exposure to Wi-Fi systems: Measurements and simulations. IEEE Trans. Electromagn. Compat. 53 (1), 219-228 (2011).
  4. Knafl, U., Lehmann, H., Riederer, M. Electromagnetic field measurements using personal exposimeters. Bioelectromagnetics. 29 (2), 160-162 (2008).
  5. Bolte, J. F. Lessons learnt on biases and uncertainties in personal exposure measurement surveys of radiofrequency electromagnetic fields with exposimeters. Environ. Int. 94, 724-735 (2016).
  6. Bechet, P., Miclaus, S., Bechet, A. C. Improving the accuracy of exposure assessment to stochastic-like radiofrequency signals. IEEE Trans. Electromag. Comp. 54 (5), 1169-1177 (2012).
  7. Najera Lopez, A., Gonzalez-Rubio, J., Villalba Montoya, J. M., Arribas, E. Using multiple exposimeters to evaluate the influence of the body when measuring personal exposition to radio frequency electromagnetic fields. COMPEL. 34 (4), 1063-1069 (2015).
  8. Bolte, J. F. B., van der Zande, G., Kamer, J. Calibration and uncertainties in personal exposure measurements of radiofrequency electromagnetic fields. Bioelectromagnetics. 32 (8), (2011).
  9. Blas, J., Lago, F. A., Fernández, P., Lorenzo, R. M., Abril, E. J. Potential exposure assessment errors associated with bodyworn RF dosimeters. Bioelectromagnetics. 28 (7), 573-576 (2007).
  10. Rodríguez, B., Blas, J., Lorenzo, R. M., Fernández, P., Abril, E. J. Statistical perturbations in personal exposure meters caused by the human body in dynamic outdoor environments. Bioelectromagnetics. 32 (3), 209-217 (2011).
  11. De Miguel-Bilbao, S., García, J., Ramos, V., Blas, J. Assessment of human body influence on exposure measurements of electric field in indoor enclosures. Bioelectromagnetics. 36 (2), 118-132 (2015).
  12. Neubauer, G., et al. The association between exposure determined by radiofrequency personal exposimeters and human exposure: A simulation study. Bioelectromagnetics. 31 (7), 535-545 (2010).
  13. Ghaddar, M., Talbi, L., Denidni, T. A., Sebak, A. A conducting cylinder for modeling human body presence in indoor propagation channel. IEEE Trans. Antennas Propag. 55 (11), 3099-3103 (2007).
  14. Thielens, A., et al. Personal distributed exposimeter for radio frequency exposure assessment in real environments. Bioelectromagnetics. 34 (7), 563-567 (2013).
  15. De Miguel-Bilbao, S., et al. Analysis of exposure to electromagnetic fields in a healthcare environment: Simulation and experimental study. Health Phys. 105 (5), S209-S222 (2013).
  16. Catedra, M. F., et al. Efficient ray-tracing techniques for three-dimensional analyses of propagation in mobile communications: application to picocell and microcell scenarios. IEEE Antennas Propagat. Mag. 40 (2), 15-28 (1998).
  17. Uusitupa, T., Laakso, I., Ilvonen, S., Nikoskinen, K. SAR variation study from 300 to 5000 MHz for 15 voxel models including different postures. Phys. Med. Biol. 55 (4), 1157-1176 (2010).
  18. Helsel, D. R. Fabricating data: How substituting values for nondetects can ruin results and what can be done about it. Chemosphere. 65 (11), 2434-2439 (2006).
  19. Ahlbom, A., et al. Guidelines for limiting exposure to time-varying electric, magnetic, and electromagnetic fields (up to 300 GHz). Health Phys. 74 (4), 494-522 (1998).
  20. De Miguel-Bilbao, S., Ramos, V., Blas, J. Assessment of polarization dependence of body shadow effect on dosimetry measurements in 2.4 GHz band. Bioelectromagnetics. 38 (4), 315-321 (2017).
  21. Lopez-Iturri, P., De Miguel-Bilbao, S., Aguirre, E., Azpilicueta, L., Falcone, F., Ramos, V. Estimation of radiofrequency power leakage from microwave ovens for dosimetric assessment at nonionizing radiation exposure levels. Biomed. Res. Int. 603260, 1-14 (2015).
  22. De Miguel-Bilbao, S., et al. Evaluation of electromagnetic interference and exposure assessment from s-health solutions based on Wi-Fi devices. Biomed. Res. Int. 784362, 1-9 (2015).
  23. Vermeeren, G., Joseph, W., Martens, L. Whole-body SAR in spheroidal adult and child phantoms in realistic exposure environment. Electron. Lett. 44 (13), 1-2 (2008).
  24. Beekhuizen, J., Vermeulen, R., Kromhout, H., Bürgi, A., Huss, A. Geospatial modelling of electromagnetic fields from mobilephone base stations. Sci. Total Environ. 445, 202-209 (2013).
  25. Gonzalez-Rubio, J., Najera, A., Arribas, E. Comprehensive personal RF-EMF exposure map and its potential use in epidemiological studies. Environ. Res. 149, 105-112 (2016).
  26. Urbinello, D., Huss, A., Beekhuizen, J., Vermeulen, R., Röösli, M. Use of portable exposure meters for comparing mobile phone base station radiation in different types of areas in the cities of Basel and Amsterdamn. Sci. Total Environ. 468, 1028-1033 (2014).
  27. Fang, M., Malone, D. Experimental verification of a radiofrequency power model for Wi-Fi technology. Health Phys. 98 (4), 574-583 (2010).
  28. Miclaus, S., Bechet, P. Electromagnetic field strength in proximity of WLAN devices during data and video file transmission. Electron. Lett. 50 (19), 1397-1399 (2014).
  29. Röösli, M., et al. Statistical analysis of personal radiofrequency electromagnetic field measurements with nondetects. Bioelectromagnetics. 29 (6), 471-478 (2008).
  30. Thielens, A., et al. On-body calibration and measurements using a personal, distributed exposimeter for wireless fidelity. Health Phys. 108 (4), 407-418 (2015).
  31. Thielens, A., et al. On-body calibration and processing for a combination of two radio frequency personal exposimeters. Radiat. Prot. Dosim. 163 (1), 58-69 (2015).
  32. Zhao, X., et al. Attenuation by human bodies at 26-and 39.5-GHz millimeter wavebands. IEEE Antennas Wireless Propag. Lett. 16, 1229-1232 (2017).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Efekt ekranowania przez cia oosobiste dozymetryekspozycja na pole elektromagnetycznetesty w pomieszczeniach zamkni tychpomiar r d a promieniowaniaprotok rozmieszczenia dozymetr wanaliza nat enia pola elektrycznegowarunki ekspozycji niezak conejtesty zgodno ci z normami regulacyjnymi

Powiązane artykuły