电焊条生产行业职业危害监测评价模型研究

赵同辉，赵蕊，蒋莉

（黑龙江省劳动安全科学技术研究中心 黑龙江 哈尔滨 150040）

摘要：根据电焊条生产行业职业危害特点，选取了粉尘、噪声、气温、湿度、风速五项指标，采用线性回归方法，对三家典型电焊条生产企业的现场监测数据进行了分析，拟合出该行业职业危害监测评价模型，并得出结论：（1）粉尘是电焊条生产行业职业危害的主要因素及职业危害监测评价的重要指标，与以往研究结果进行比较后，进一步验证了研究结果的正确性；（2）建立了以粉尘为主要自变量的两个模型，模型相关系数分别为0?9、0?929，表明模型具有科学性、有效性，为职业危害监测评价提供了又一新方法。

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关键词 ：电焊条生产行业；职业危害；监测评价；模型

中图分类号：X 954文献标识码：A

收稿日期：2014-11-20

基金项目：黑龙江省青年科学基金项目（QC2010101）

第一作者简介：赵同辉（1978-）女，高级工程师，博士，主要从事劳动安全技术方面的研究工作。

我国是世界上第一大焊接材料生产国，生产企业400余家，总产量达120多万t［1-2］。电焊条生产原料种类繁多，化学成分复杂，生产过程中产生大量的粉尘、烟气、毒气、高温、噪声、紫外线、高温电磁场和电离辐射等，这些因素对作业工人的身体、心理和行为等健康状况产生巨大影响。而且，由于我国现行职业安全卫生管理机制不健全、电焊条生产工艺相对落后等原因，致使电焊条生产行业作业工人健康危害严重，罹患职业病（如尘肺病、矽肺病等）的工人人数不断增加，作业工人健康危害的预防与控制工作效果不理想。因此，研究电焊条生产行业科学的监测评价模型是十分必要的。

我国职业危害监管工作起步较晚，所进行的研究多采用层次分析法，以专家打分为基础数据建立监管模型，本文立足于现场检测数据，结合数理统计分析方法，建立电焊条生产行业职业危害监测评价模型，开辟了职业危害监测评价的另一途径。

1建模原则

根据我国作业场所职业危害监管工作的特点，结合电焊条生产行业职业危害的实际情况，本文制定出以下建模原则。

（1）科学性原则：

建立电焊条生产行业职业危害监测评价模型首先要符合科学性原则，一个模型是否能够真实反映客观情况，是否能够准确评价职业危害的等级，建模的科学性是关键。

（2）可行性原则：

建立电焊条生产行业职业危害监测评价模型的目的是获得有效的评价结果，有利于相关部门开展工作，因此，模型中指标的可获取性、模型运算的可操作性等等都是必要条件，也就是说只有保证模型的可行性，该模型才能在实际工作中得到应用。

（3）简便性原则：

电焊条生产行业职业危害因素多，且相互关联，同时将所有的危害因素引入模型，不仅会使计算量增加，而且每个自变量积累的误差也会使误差总量增加，从而影响模型的精度。因此建立模型应本着简便性原则，在客观反映职业危害状况的同时，尽量选取起主要作用的指标拟合模型，采用简便快捷的方法得到评价结果。

2数据来源

本文数据主要来源于大西洋焊接材料有限责任公司、天津大桥焊接材料有限责任公司、天津金桥焊接材料有限责任公司等企业，这些企业生产规模大，技术设备先进，具有代表性。采集数据时间为2011年全年，包括春夏秋冬四季，采集地点气候差异明显，包括南方炎热湿润气候类型、北方寒冷干燥气候类型。检测方法、依据标准见表1，检测仪器设备明细见表2。

本文对实测数据进行了全面的整理、计算，并结合实际职业危害监测评价工作需要，选取粉尘、噪声、气温、湿度、风速五项指标作为自变量，同时，采用MES［3-6］法对各监测工位进行评分得出风险等级值R，并把该项指标引入数理统计分析中作为因变量。

3建模原理及结果分析

3?1建模原理

本文采用多元线性回归分析法中的逐步回归分析方法拟合电焊条生产行业监测评价模型。逐步回归［7-8］法是将向前选择和向后剔除方式结合起来应用，其基本步骤如下：

（1）采用向前选择的方式选择第一个对方程贡献最大的变量，若通不过显著性检验则终止选择；

（2）对未引入过方程的自变量，分别考察它们对方程的贡献；

（3）从中找出最大的变量进行显著性检验，如果不显著计算结束，如果显著则将该自变量正式引入方程；

（4）除方程中刚引入变量以外的其他变量，分别计算它们对方程的贡献；

（5）从中找出最小变量进行显著性检验，如果显著则没有要剔除的变量，回到第一步，否则剔除该变量，再回到第二步。

逐步回归分析法中判断相关程度高低是通过复相关系数（r）和决定系数（r2）来判断：

SST为总离差平方和，SST=SSR+SSE。

复相关系数不取负值，它是y与的相关系数，或y与所有xj构成的整体相关系数。决定系数与回归平方和成正比，比值越大，说明Y与X之间的线性相关程度越高。

3?2结果与分析

首先，对粉尘、噪声、气温、湿度、风速五项电焊条生产行业职业危害指标的相关性进行分析，得到：粉尘与噪声的相关性相对较高，为0?364，达到0?05水平；气温与湿度呈负相关，相关系数-0?377，也达到了0?01水平，因此为保证拟合模型的精度，粉尘和噪声、气温和湿度两组指标不能同时引入模型，以避免误差积累导致精度降低。

由得到的相关性系数可知，五项指标间相关性均不大，说明本文引入分析的指标相对独立性好，有利于进一步拟合较优的数学模型。

其次，将风险等级值R分别与粉尘、噪声、气温、湿度、风速五项指标进行相关性分析，得到：粉尘与风险等级值R的相关性最大，为0?949，达到0?01水平，说明电焊条生产行业中粉尘是关键影响因素；噪声与风险等级值R的相关性次之，为0?306，说明在电焊条生产过程中，噪声给作业工人健康带来的危害也是不容忽视的。相关系数矩阵见表3。

最后，对数据进行逐步回归分析。逐步回归分析是在分析数据的过程中将模型贡献小的自变量逐一剔除，将最终引入的变量拟合为方程的过程，具体分析结果见表4、表5。

逐步回归分析拟合出两个模型，模型中自变量以粉尘为主，进一步验证了粉尘在电焊条生产行业中对职业危害的影响是至关重要的；两个模型的r2值均超过0?900，说明因变量（风险等级值R）与入选的自变量的线性相关程度较高，模型的拟合性能较优，精度较高，进一步进行方差分解及检验，结果显示F值分别为269?211和188?707，说明检验效果十分显著。

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