JoVE Journal > Engineering
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Ergebnisse
Discussion
Offenlegungen
Acknowledgements
Materials
Referenzen
Ingenieurwesen

Análise eficaz das condições de exposição dos seres humanos com dosímetros de corpo na banda de 2,4 GHz

Published: May 02, 2018
doi:
10.3791/56525
, ,
1Telemedicine and e-Health Research Unit,Instituto de Salud Carlos III, 2Signal Theory and Communications, and Telematic Engineering Department,Universidad de Valladolid

Summary

Este estudo descreve um protocolo para medir os níveis de exposição na banda de 2,4 GHz, evitando as incertezas causadas pelo uso de exposimeters pessoais como dispositivos de medição. Estas alterações dos níveis de exposição devem ter em conta, especialmente em conformidade, testes, onde os limites de exposição são definidos de dados não-perturbadas.

Abstract

Um procedimento experimental bem definido é apresentado para avaliar as condições de exposição máxima em um cenário de pior caso, evitando as incertezas causadas pelo uso de exposimeters pessoais (PEMs) como dispositivos de medição: o corpo sombra efeito (BSE), a faixa de sensibilidade limitada e a não-identificação da fonte de radiação. Um limite superior para os níveis de exposição a campos eletromagnéticos em vários compartimentos interiores tem sido medido e simulado. A frequência utilizada para o estudo é 2.4 GHz, que é a banda mais comumente usada nas comunicações internas. Embora valores registrados estão bem abaixo da Comissão Internacional para os níveis de referência de proteção à radiação não-ionizante (ICNIRP), há uma necessidade específica para fornecer os níveis de exposição confiável em ambientes particularmente sensíveis. Em termos de exposição de campo eletromagnético (EMF), foram fixados limites estabelecidos nas normas nacionais e internacionais para a protecção da saúde para condições de exposição imperturbável; ou seja, os dados de exposição real e objectiva que não foram alterados de forma alguma.

Introduction

O uso de redes de área local sem fio (WLAN) tornou-se consideravelmente mais difundido nos últimos anos. Tecnologias sem fio tornaram-se alternativas para acesso fixo tradicional ones, e consequentemente, um grande número de pontos de acesso (AP) foram instalado em áreas residenciais, profissionais e público1,2. Este grande número de dispositivos de comunicação pessoais e AP levou ao interesse substancial dos possíveis riscos relacionados a exposição de campo eletromagnético (EMF)3.

Exposimeters pessoais (PEMs) são dispositivos portáteis para a medição de exposição individual, normalmente usada no campo da epidemiologia. Vários estudos têm detectado incertezas quando usando PEMs em medições de EMF. Esses resultados mostram os efeitos que PEMs têm sobre o nível de confiabilidade nos resultados obtidos4. Algumas soluções foram propostas para minimizar o efeito dessas incertezas, como bom PEM-usando técnicas, intervalos de amostragem pequena e medições de suficiente comprimento5.

Certos autores têm publicado trabalhos sobre a importância de considerar o factor de serviço (ou ciclo de serviço) nas medições de exposição. Em situações reais, dispositivos Wi-Fi nunca transmitem com um ciclo de serviço completo. Sinais de Wi-Fi consistem em rajadas intermitentes de energia de radiofrequência (RF) e períodos sem quaisquer transmissões. Consequentemente, há uma grande proporção das medições de exposição relatado que são muito baixos, muitas vezes caindo abaixo da escala de sensibilidade, e que são registrados como não detecta por PEMs. Vários trabalhos propõem o uso de fatores para obter valores reais através de um cálculo teórico6.

A incerteza do efeito de sombra do corpo humano tem sido abordada com especial interesse, como PEMs são projetados para ser usado pelo usuário, com a presença do utente causando incerteza nos dados registrados. Conhecimento e quantificação de BSE ajudam a fornecer interpretações corretas dos dados de exposição, sem a qual, seria necessária a realização de procedimentos de medição rigorosa. A BSE pode ser evitado através do uso de vários PEMs, localizados em diferentes partes do corpo humano7, ou aplicando-se fatores de correção para os resultados obtidos5,9,10,11,12 . Enquanto isso, em outros casos, o corpo tem sido substituído em técnicas de simulação com o uso de cilindros de13. Alguns trabalhos propõem implementar técnicas de medição específicas para evitar a influência do corpo humano13. O presente estudo propõe uma metodologia de medição que evita a influência do corpo em compartimentos real interiores sem manipular dados de exposição.

Uma característica de PEMs é a não-identificação da fonte de radiação. PEMs medem os níveis de campo elétrico (E-campo) em determinadas faixas de frequência, mas se várias fontes ou dispositivos irradiam na mesma frequência, o PEM mede os níveis de campo E sem identificar a contribuição de cada fonte específica.

Portanto, por causa dessas fontes de incerteza em dados registrados do PEMs, análise do nível de exposição requer procedimentos para a avaliação experimental e a previsão numérica dos níveis EMF para obter resultados fiáveis. Este trabalho apresenta uma metodologia adequada que pode ser usada para avaliar a exposição aos campos (frequência de 2,4 GHz) E em recintos interiores. Usando esta metodologia, as incertezas mencionadas anteriormente causadas por subestimação devido a BSE, superestimação causada por não-detecta, e a falta de confiabilidade da não-identificação da fonte de radiação são evitados. Esta confiabilidade aprimorada significa que os dados obtidos utilizando o método proposto prevê um limite superior no caso de condições adversas na exposição a campos eletromagnéticos. Os limites de exposição estabeleceram no nacional e normas internacionais para a protecção da saúde foram definidas para dados EMF imperturbável, inalterada por qualquer efeito ou agente. O procedimento experimental proposto é adequado em termos de conformidade regulamentar teste, uma vez que as incertezas sejam evitadas nos dados registrados, fornecendo informações confiáveis que podem ser contrastadas com os limites de exposição.

Após a implementação do protocolo experimental, os resultados obtidos foram comparados com os limiares e recomendados de valores de exposição na legislação europeia. Isso foi feito a fim de verificar a conformidade normativa de exposição de campos eletromagnéticos devido a sistemas de acesso Wi-Fi, em ambientes internos típicos, que por sua vez representam contextos comuns do local de trabalho. Atualmente, uma frequência de Wi-Fi de 2.4 GHz é uma das bandas de comunicação para os quais há dados mais amplamente disponíveis em exposição ao público em geral. O interesse político nesta banda específica é devido a preocupações generalizadas em relação a saúde possível efeitos da exposição à energia de RF emitida pelos dispositivos habilitados para wireless em ambientes sensíveis, tais como centros de saúde, hospitais, escolas e até mesmo Ajustes domésticos15.

Este trabalho apresenta um protocolo para fornecer medições imperturbável sobre condições de exposição E-campo, evitando as incertezas associadas com o uso de PEMs. O objetivo deste trabalho é melhorar a utilização de PEMs como instrumentos de medição em ensaios de conformidade.

Protocol

O protocolo proposto segue as diretrizes do Comitê de ética de pesquisa humana Institute´s de saúde Carlos III. 1. a caixa seleção e teste de controle de ambiente eletromagnético Selecione um gabinete espaçoso, pelo menos 20 m3 em volume, que é grande o suficiente para que a atenuação do sinal é perceptível no PEM dados de log. De preferência, o recinto deve estar vazio, embora isso não seja absolutamente necessário, como pequenos obstáculos, como móveis, não são tidos em conta nos modelos de propagação que são usados para prever os níveis de campo E em recintos interiores16. Desative a interface Wi-Fi de dispositivos nas proximidades, tais como telefones celulares, computadores, laptops, pontos de acesso, etc. Uma incerteza PEM é a identificação de não-específica da fonte de radiação, ou seja, PEMs medem o campo E para cada frequência sem identificar cada dispositivo de transmissão. Portanto, certifique-se que existem sem dispositivos Wi-Fi operando na faixa de 2.4 GHz que poderia interferir com o experimento. Configurar um PEM com uma taxa de amostragem de 4 s com o software específico que é fornecido com o PEM. Coloca o PEM na altura da cintura, embora estas medições preliminares, o local onde o PEM é usado não é relevante. Iniciar o PEM e têm o usuário caminhar de uma extremidade do compartimento para o outro, a um ritmo de cerca de 10 cm/s. níveis de E-campo são os dados registrados pelo PEM, enquanto o usuário está andando. Baixe os dados registrados com o software específico que é fornecido com o PEM. Verifique se todos os dados registrados estão no limite mais baixo da faixa de sensibilidade do PEM, 0.05 V/m para a banda de frequência de 2,4 GHz. Realizar as medições de controle em dias diferentes para garantir a repetibilidade do experimento e obter consistência nos resultados, com não há variações significativas que possam afectar a sua fiabilidade.Nota: Se os ensaios de controlo são verificados em dias diferentes, pode presumir-se uma ausência de fontes de radiação Wi-Fi, e os dados registrados podem ser devidos exclusivamente à contribuição da fonte de radiação do experimento. 2. fixar a posição do dispositivo de medição de Realizar este teste preliminar dos recintos interiores usando três PEMs. As posições de PEMs a três serão avaliadas simultaneamente para corrigir a posição do PEM que melhor evita a influência do utente nos dados registrados. Configurar os três PEMs com uma taxa de amostragem de 4 s utilizando o software de configuração fornecido com cada PEM. Coloque o dosímetro primeiro na parte inferior das costas na região lombar, onde o corpo está màxima a proteger o PEM. Coloque o segundo dosímetro na altura da cintura, em linha de visada (LoS) com a fonte de radiação. Coloque o terceiro dosímetro um metro longe do usuário (na extremidade de um tubo inserido pelo usuário para seu ombro) onde será afetada pela BSE. Use um tubo da caixa de 1 m de comprimento; por exemplo, um titular do mapa. Os locais dos três PEMs são mostrados na Figura 1. Use um ponto de acesso real como uma fonte de radiação. Ligue os PEMs simultaneamente apenas antes de efectuar as medições.Nota: Uma pequena diferença entre os dados dos PEMs diferentes pode ocorrer; Isto não será relevante para os resultados. Geralmente esta lacuna é sobre 2 ou 3 amostras, e o número total de amostras é de cerca de 300. Que o usuário caminhe lentamente em direção e, em seguida, longe da fonte de radiação em um ritmo de 10 cm/s, com o AP, situado à frente e atrás do usuário, respectivamente. Figura 2 é um diagrama do compartimento do experimental e mostra as direções dos caminhos predefinidos e as posições das PEMs. Baixe os dados dos PEMs. 3. fonte de radiação Para a fonte de radiação usada na etapa 4, use um gerador de sinal analógico conectado a uma antena de biconical com um cabo de baixa perda. A antena biconical é uma antena de banda larga cobrindo a faixa de frequência de 80 MHz a 3 GHz. Configurar o gerador de sinal analógico para gerar um sinal contínuo, sem modulação, e com a frequência de 2.437 MHz, como este é um dos mais comumente usado frequências por sistemas de acesso Wi-Fi. Configurar o poder do sinal gerado com um equivalente isotrópico irradiada (EIRP) de 100 mW, a EIRP máxima que é permitido na Europa. Coloque a antena de biconical no centro de um dos lados do recinto (Figura 2) para facilitar a realização do experimento em condições dinâmicas. Alinhe a antena biconical com o usuário, para que o usuário enfrenta diretamente a fonte, a fim de detectar a subestimação da BSE máxima dos dados registrados pela sem linha de visada (NLoS) PEM, em relação aos níveis registrados pelo PEM afetada pela BSE. 4. metodologia de medição Realizar medições usando dois PEMs. Configurar os PEMs com um período de amostragem de 4 s com o software de configuração fornecido com cada PEM. Centralizar o dosímetro primeiro na parte de trás, NLoS completamente com a fonte de radiação, e onde o corpo está màxima a proteger o PEM. Coloque o dosímetro segundo a uma distância de 1 m longe do usuário (no final do tubo realizado pelo usuário para seu ombro) para evitar a influência do corpo humano. Esta posição foi determinada na etapa 2. As posições de ambas as PEMs são indicadas na Figura 3. Coloque a antena de biconical na posição vertical. Ligue os PEMs simultaneamente apenas antes de efectuar as medições. Como na etapa 2.6, um pequeno espaço aqui não será relevante para os resultados. Que o usuário caminhe lentamente do lado oposto do corredor em direção a fonte de radiação, de acordo com a rota definida, mostrada na Figura 3, em um ritmo lento contínuo de aproximadamente 10 cm/s. Enquanto o usuário está andando, o PEM está registrando os dados E-campo. Baixe os dados dos PEMs usando o software fornecido. Repita as etapas de 4.5, 4.6 e 4.7 com a antena de biconical na posição horizontal, a fim de detectar a influência do tipo de polarização. 5. Ray modelagem de rastreamento Desenvolver ou utilizar software de ray tracing, baseado na teoria de imagem (uma estratégia utilizada em técnicas de ray tracing para analisar a propagação dos campos eletromagnéticos16) a fim de verificar a eficácia da metodologia, comparando experimental e resultados simulados. O modelo deve prever os níveis de campo E nos espaços vazios e permitem a interação de ondas eletromagnéticas com o meio ambiente. Ao desenvolver este software, siga estes passos: Desenvolver o modelo em diferentes estágios para produzir caminhos 3D baseados na geração de imagens 2D, em planos verticais e horizontais. Calcule o campo E como a soma de vetor de raio principal e outras contribuições devido às reflexões e difrações das ondas eletromagnéticas que são registradas em cada ponto de avaliação dentro do ambiente circundante. Calcule o valor do campo E em um ponto de avaliação como a soma vetorial de todas as contribuições (raios) da fonte após um determinado número máximo de interações com o meio ambiente. Use o número de reflexões nas paredes do recinto como um parâmetro de entrada, com 10 como o valor máximo de11. Empregar uma extensão do coeficiente de difração heurística do Holm para modelagem de difração, como proposto por Netchaiev e Constantinou e usado em Rodríguez et al . 10 Como parâmetros de configuração, usar os recursos da instalação experimental: as dimensões e a permissividade e a condutividade dos materiais que fazem parte de cada recinto sendo testado. 1 tabela11 mostra os parâmetros electromagnéticos dos materiais utilizados na simulação. O coeficiente de reflexão associado com materiais condutores tem maior magnitude. O valor dos coeficientes de reflexão de mídia não-magnético e não condutor é alto o suficiente para influenciar E-campo, calculado como a soma da principal contribuição do raio direto e as outras contribuições de difrações e reflexões. Apresente-se como parâmetros de configuração as propriedades da antena de biconical, o padrão de radiação e polarização. Apresente-se como parâmetros de configuração da frequência (2.437 MHz) e poder (20 dBm) do gerador de sinal analógico. Execute o programa após corretamente, incluindo todas as entradas. Quantificar os resultados em intervalos de 0,01 V/m, com o objetivo de emular as condições de trabalho do PEM. Substituir os resultados que estão abaixo do limite mais baixo de sensibilidade do PEM, com um valor de 0.05 V/m, a fim de reproduzir a não-detecta registrados pelos PEMs.

Representative Results

Quatro compartimentos interiores de diferentes tamanhos foram selecionados para realizar as medições experimentais, cujos volumes foram 63 m3 (dimensões 12 × 1.26/3 × 2,45 m), 162 m3 (27.15 × 1,93 × 3,1 m), m 573 (9 × 2,56 × 2,47 m) e 63 m3 (10 × 2,56 × 2,47 m). A largura do compartimento do primeiro não era constante. Nos recintos primeiros e o segundo, o comprimento do caminho predefinido foi 12 m. Nos recintos terceiros e quarto, o comprimento do caminho predefinido foi da dimensão máxima, ou seja, 9 e 10 m, respectivamente. Um fator que afeta a BSE é o tipo de materiais fazendo até os recintos interiores, como exposição níveis aumentam no caso de ambientes com materiais condutores. Especificamente, os cercos que usamos foram compostos de materiais não-reflexiva. Nessas condições, a BSE torna-se relevante, como os raios reflectidos registrados pelo PEM sob BSE são mais fracos que no caso de materiais condutores. Os resultados obtidos na fase preliminar estão resumidos na Figura 4, que compara os dados registrados pelos três PEMs (um na parte de trás, outro na parte dianteira e o terceiro situado 1 m de distância), enquanto o usuário estava caminhando em direção e longe do campo E AP.. níveis registrados pelo PEM gasta em LoS com a fonte de radiação são muito semelhantes aos gravada pelo PEM, localizado a 1 m de distância do utente, ambos em LoS com a fonte de radiação, embora seja apreciável que o PEM em contacto com o corpo registra níveis inferiores7 . Para ambos os caminhos, níveis coletados por PEMs desgastados na área de sombra são inferiores a dados recolhidos por PEMs desgastadas e não gastas em LoS. E-campo níveis registrados pelos PEMs em cada posição foram muito semelhantes em ambos os caminhos, mas havia algumas diferenças. Considerando o caminho longe do AP, análise de (FDTD) de domínio do tempo finito-diferença mostrou que ondas incidentes podem curvar o usuário do corpo e atingir o PEM desgastado no lado oposto, e mesmo o PEM situado a 1 m de distância, onde a EEB é mais fraca. Este efeito é mais significativo em ambientes internos, como a região sombreada do corpo é pequena. Foi por isso que os dados registrados por PEMs, situados a 1 m longe do usuário em ambos os caminhos foram semelhantes às condições expostas. Em relação as PEMs desgastados, o efeito do acoplamento com o corpo provoca uma distorção no padrão de radiação de PEM (RD) que afeta posteriormente os dados registrados. No entanto, como os dados registrados por PEMs gastas em LoS tendem a ser semelhantes, mas mais baixo do que os dados registrados por PEMs situado a 1 m de distância, ele pode concluir que, em condições de LoS, o corpo humano tem uma influência insignificante em comparação com as distorções devido a BSE. Como visto na Figura 4, em todas as posições do PEM campo E níveis tendem a ser mais baixo para o caminho em direção a AP, onde a posição do usuário é frontal para a fonte de radiação. Na faixa de GHz, a SAR em todo o corpo (SARWB) é ligeiramente mais elevado sob uma onda de avião frontalmente incidente devido à morfologia humana: áreas maiores de pele e superfícies mais ásperos (dedos, pés, queixo, rosto) estão contidas no lado frontal do corpo. Campo E efetivamente pode prejudicar estas partes do corpo pequeno, que são locais de SAR típico pico no intervalo GHz17. A transmissão do AP é descontínua, então muitos dos níveis registrados pelos PEMs não atingem o limiar de sensibilidade mais baixo, e o número de não-detecta se torna demasiado grande. A percentagem de não-detecta considerado como aceitável é inferior a 60%, onde a substituição pode ser aceitável, como explicado por Helsel18. Apesar dos resultados mostrados na Figura 4, o número máximo de não-detecta é de 50%, perto do nível aceito de 60%, os testes com um AP são confiáveis o suficiente para confirmar que 1 m é uma distância ideal para evitar a BSE. Portanto, a posição do PEM situado a 1 m longe do usuário é ideal para registrar níveis confiáveis de exposição ao campo E e não é afetada pela subestimação causada pela influência do corpo. Tendo em conta estas considerações, as medições foram realizadas em quatro ambientes selecionados, em polarizações horizontais e verticais e seguindo a metodologia descrita na seção anterior: com dois PEMs, usado pelo usuário e, em NLoS e a segunda situada 1 m longe do usuário e em LoS com a fonte de radiação. Figura 5 e Figura 6 mostram os níveis de campo E nos recintos primeiros e o segundo, em uma escala logarítmica semi e em ambas as polarizações ao longo do caminho em direção a fonte de radiação composto por uma antena de biconical e um gerador de sinal. A subestimação da BSE é diretamente dependente do tamanho do ambiente: a subestimação é maior no segundo compartimento, e por sua vez, o efeito é maior em recintos ao ar livre, ao invés de interior,. É notável que a subestimação da BSE é maior com vertical do que com polarização horizontal, desde que o tipo de polarização da fonte principal de radiação afeta o grau de influência da BSE. Para evitar o elevado número de não-detecta no caso da sombra sem um tratamento adicional dos dados registrados, as medições em ambas as polarizações foram repetidas com uma potência de transmissão de 25 dBm (316.12 mW) no segundo compartimento. A Figura 6 apresenta as medições rescaled a 20 dB tanto polarizações, em uma escala semi logarítmica para perceber os níveis de campo E no caso de sombra. No caso de polarização horizontal, o não-detecta ter sido evitada, embora em polarização vertical, a porcentagem é ainda considerável. Foram realizadas medidas em ambas as polarizações em todos os recintos sob condições de teste. A Figura 5 mostra os resultados do primeiro recinto, sombreados dados sendo semelhante em ambas as polarizações. No entanto, os resultados do segundo compartimento, a maior, mostrado na Figura 6, a diferença de dados sombreados em ambas as polarizações é mais notável do que na Figura 5. De forma a quantificar a diferença de dados sombreados em ambas as polarizações em cada compartimento, a tabela 2 apresenta o fator de polarização (PF) que relaciona as relações entre os meios de dados não-sombreada e sombreados em ambas as polarizações, conforme é mostrado em (1) : (1) Da tabela 2 pode deduzir-se que quanto maior o recinto é, quanto maior as diferenças encontradas entre os dados não-sombreada e sombreados para a polarização vertical. Os resultados deste estudo mostram uma subestimação mais significativa na vertical do que na polarização horizontal, porque para frequências em torno de 2.100 MHz, o SAR localizada em membros inferiores e cabeça/tronco é maior para a polarização vertical, em uma posição de pé e quando ondas de prejudicar o corpo partir do dianteiro ou traseiro17. Além disso, o usuário não é pequeno em comparação com o comprimento de onda, então a polarização vertical é a pior nível em termos de absorção do incidente de onda24. Quando o eixo principal do corpo humano é paralelo ao vetor campo elétrico (o que acontece quando a polarização da antena biconical é vertical), a taxa de absorção específica (SAR) do corpo humano atinge valores máximos19. Teoricamente, as ondas polarizadas verticalmente em grande parte são blindadas pelo corpo humano, em comparação com as ondas de polarização horizontal. Isto é devido ao fato de que na polarização vertical, campo E oscila paralelo ao eixo longo do utente8. Como a polarização da antena é um factor decisivo para a BSE, a polarização correcta é vertical, a fim de detectar a influência máxima da presença do usuário sobre as medições do PEM desgastado e NLoS20. Os níveis de exposição obtidos nos quatro recintos sob condições de teste são mostrados na Figura 7 em uma escala logarítmica semi. Os resultados da simulação são mostrados juntamente com as medições em cada ponto da rota predefinida, demonstrando que os dois tipos de dados variam da mesma forma em relação à sua distância da fonte de radiação. Tabela 3 resume os níveis de campo E medidos e simulados, respectivamente. Para cada recinto interior a média, desvio padrão e valores máximos e mínimos são fornecidos. É interessante notar a semelhança entre os valores estatísticos dos dados experimentais e simulados. A similaridade entre cada par de séries de dados experimentais e simulados também foi verificada em termos do p-valor obtido com o teste de Kolmogorov-Smirnov (KS). Os p-valores são mostrados na tabela 3. Os p-valores foram sempre maiores do que o nível de significância de 0,05, para que haja uma correspondência adequada entre cada par de séries de dados experimentais e simulados. Além disso, também foi confirmado através do teste de KS que a função de distribuição cumulativa (CDF) de cada série, experimental ou simulado, segue sempre a distribuição lognormal estatística em ambas as polarizações. A Figura 7 mostra os dados medidos e simulados nos recintos interiores sendo usados para o teste e a conformidade com os limites estabelecidos na legislação europeia baseada o ICNIRP, que constitui a base de muitos padrões de exposição atualmente aplicado em todo o mundo em gerais, domésticos e profissionais de contextos. No caso da população em geral, o limite de exposição à radiação não-ionizante na frequência 2.4 GHz é 61 V/m. O valor de V/m 61 estabelecido no ICNIRP não é o limite mais restritivo em termos de exposição humana. Existem outras normas ao redor do mundo: América do Norte, IEEE estabelece limites menos restritivos: 66,7 V/m para ambientes não-controlados, o equivalente para o público em geral no ICNIRP. Além disso, a regulamentação mais restritiva existe na Europa Oriental, como é o caso da Rússia, onde o limite mais rigorosos para a população em geral é 3,14 V/m. Na Figura 7, as medições em comparação com o limiar ICNIRP não são afetadas pelas incertezas da PEM, proporcionando confiabilidade nas conclusões extraídas no que respeita à conformidade do regulamento. Figura 1 : Localização dos PEMs durante o experimento. Figura 2 : Caminhos de testes de controle, rumo e longe da fonte de radiação e posição dos três dosímetros predefinidos. Figura 3 : Caminho predefinido da medição realizada nos quatro recintos, em direção a fonte de radiação e posições dos dosímetros. O comprimento da área de teste dentro do primeiros e segundo cercos, 12m, é mostrado. Figura 4 : CDFs dos resultados as três PEMs em posições diferentes. Os resultados são apresentados 1 m de distância, gasto pelo usuário no LoS e desgastado pelo usuário em NLoS para ambos os caminhos predefinidos-rumo e longe da fonte de radiação. Figura 5 : Dados experimentais obtidos no recinto primeiro3 63 m. Dados são mostrados para (um) vertical e (b) polarização horizontal, com e sem influência de corpo, com uma potência de transmissão de 100 mW. Os dados são mostrados em função do número de amostras registrados pelo PEM, enquanto o usuário está caminhando em direção a fonte. Os resultados são mostrados em uma escala logarítmica semi. Figura 6 : Dados experimentais obtidos no 162 m 3 segundo compartimento. Dados são mostrados para (um) vertical e (b) polarização horizontal, com e sem influência de corpo, com uma potência de transmissão de 25 dBm (316.12 mW) e redimensionada para 20 dBm (100 mW). Os dados são mostrados como uma função do número de amostras registrados pelo PEM, enquanto o usuário está caminhando em direção a fonte. Os resultados são mostrados em uma escala logarítmica semi. Figura 7 : Medido e simulado níveis do campo E para a polarização vertical de. Os níveis são mostrados para o (a) primeiro (63 m3), (b) segunda (162 m3), (c) terceira (57 m3) e (d) quarto (63 m3) cercos. Os níveis são mostrados como uma função da percentagem do limite de exposição de ICNIRP de 61 V/m para a população em geral e para a banda de 2,4 GHz. Os dados são mostrados como uma função do número de amostras registrados pelo PEM, enquanto o usuário está caminhando em direção a fonte. Material Condutividade Relativo (S/m) permissividade Teto – cartão 0.001 2.5 Chão – mármore 0.00022 7 Paredes laterais 0.005 3 Metal 100 3 Vidro 1E-10 6 Madeira 0,0006 2 Tabela 1: Eletromagnéticos parâmetros utilizados na simulação. Gabinete Volume de Polarização (m3) Fator de 1 63 1.0635 2 162 1.3325 3 57 1.0235 4 63 1.0590 Tabela 2: Fator de polarização para cada compartimento, calculado como a relação entre os meios de dados não-sombra e sombras. Os tamanhos dos recintos são indicados. Gabinete Tamanho Dizer (V/m) STD (V/m) Max (V/m) Min (V/m) p-valor p-valor (m3) Exp Sim Exp Sim Exp Sim Exp Sim PolV PolH 1 63 0,27 0,29 0.17 0.22 1.45 1.36 0.05 0.05 0.7296 0.8924 2 162 0.22 0,24 0.2 0.23 1,47 1.41 0.05 0.05 0.4579 0.3802 3 57 0.25 0,26 0.15 0.17 1.18 0.9 0.05 0.05 0.3740 0.3452 4 63 0.23 0.25 0.20 0.21 1.24 1.18 0.05 0.05 0.4679 0.4263 Tabela 3: Valores estatísticos principais dos resultados experimentais e simulados nos quatro recintos sob condições de teste para a polarização vertical e horizontal. Os tamanhos dos recintos são indicados.

Discussion

O aspecto do presente protocolo que é essencial para a confiável coleta de dados de exposição, sem a influência das incertezas PEM, é o local do PEM. O PEM deve estar situado a 1 m longe do usuário a fim de evitar a subestimação causada pela influência do corpo, e, implicitamente evitar um número elevado de não detecta os dados registrados. Há aspectos do protocolo que podem ser alterados; modificações e limitações da proposta técnica são avaliadas da seguinte forma.

O instrumento de medição selecionado para realizar a experiência é o PEM, que tem sido usado em inúmeros estudos de análise de exposição EMF em ambientes ao ar livre, dinamicamente e em grandes áreas geográficas24,25, 26. Embora dados medidos com os PEMs não são tão precisos como as medições fornecidas por um analisador de espectro (SA), numerosos estudos epidemiológicos usam PEMs devido a sua fácil manipulação e medição taxa26, 4 s, sendo o período de amostragem mínimo. As PEMs usados no trabalho tem um limite mínimo de gama de sensibilidade de 0,05 V/m. PEMs mais modernas tem sido comercializados com intervalos de maior sensibilidade, 0.005 V/m, sendo o limite mais baixo para a banda de frequência de 2,4 GHz, para que o número de não-detecta será menor quando o corpo está protegendo o PEM. No entanto, este fato não é relevante para este experimento, uma vez que os resultados obtidos sem a incerteza BSE foram sempre superiores a 0,05 V/m. Existem outros modelos de PEMs com períodos de amostragem mais baixos, mas o modelo utilizado neste experimento foi selecionado porque é facilmente transportável no corpo, na altura da cintura, onde o corpo está màxima a proteger o PEM.

Em experimentos preliminares, um AP de Wi-Fi operando na banda de frequências de Wi-Fi de 2.4 GHz foi empregado como uma fonte de radiação. Depois de avaliar a potência emitida pelo AP com uma SA, foi realizada uma verificação para confirmar que os pacotes de informação não foram transmitidos continuamente e que havia períodos de tempo sem transmissão27,28. Como consequência, uma parte substancial dos níveis de RF EMF estavam abaixo do limite de detecção (0.05 V/m) dos PEMs. O ciclo de dever mínimo Wi-Fi AP fixou-se por sinais de farol e foi de cerca de 0,01%. Enquanto isso, um sinal contínuo, com o limite do ciclo de dever superior de 100%, reproduz as condições de exposição, evitando a incerteza não detecta. Por esta razão, um gerador de sinal e uma antena de biconical foram usados como fontes de radiação para gerar uma onda contínua de 100 mW de potência, na frequência Wi-Fi e sem modulação.

Previram-se os níveis de campo E, nos quatro recintos interiores selecionados, com um software de ray tracing, baseado na teoria da imagem. A avaliação dos resultados experimentais usando outra técnica experimental, como uma SA com uma sonda, não foi considerada, uma vez que o objetivo é analisar a influência da BSE e outras incertezas do PEM e não do PEM a capacidade de operar como um outro dispositivo de medição. As limitações da teoria de imagem são devido às condições ambientais não-ideal, ou seja, quando as superfícies reflectoras não são finas, planas ou planar. Os resultados do modelo de propagação coletam a incerteza dos coeficientes de reflexão, quando as condições ambientais forem não-ideal. Quando as superfícies são limitadas em extensão, é possível eliminar os raios que não interceptar com eles. À medida que aumenta o número de reflexões, aumenta o tamanho dos elipsoides de Fresnel, e a aproximação é pior. No entanto, os raios de reflexões múltiplas serão mais fraco e tem menos influência sobre os resultados finais.

A abordagem ingénua é aplicada para resolver a incerteza do não detecta. Este método consiste da substituição dos valores abaixo do limite de alcance de sensibilidade com a baixa de limite de deteção29. Existem outros métodos para corrigir a incerteza de não-detecta com a substituição de dados registrados. A regressão robusta no método de estatísticas (ROS) ordem prevê os valores detectados, Considerando que eles seguem uma distribuição lognormal. Outros métodos podem ser aplicados aos dados, mas as estimativas sempre apresentam uma margem de erro. O método de substituição pelo limite de detecção inferior tem sido utilizado, a substituição por um valor fixo permite a identificação da não detecta. Além disso, esta região do CDFs não apresenta diferenças relevantes entre os vários casos sob análise.

A incerteza do efeito de sombra do corpo humano deve ser tratada com especial interesse, dado que PEMs são projetados para ser usado pelo usuário, e a presença do utente é a causa da incerteza. Além disso, a subestimação da BSE pode envolver um aumento em não detecta. A BSE também pode ser evitado através do uso de vários PEMs em diferentes partes do corpo30,31; em média os dados registrados de dois PEMs situados em lados opostos do corpo leva a uma subestimação de menor e uma incerteza menor do que os dados registrados de um único PEM5. Outro método alternativo é levar em conta a alteração dos níveis de exposição devido a BSE na interpretação dos dados de exposição e aplicar fatores de correção apropriados. No entanto, estes têm a determinar individualmente em função da atividade e o ambiente e são muito complexas para aplicar corretamente. Além disso, a técnica utilizada neste estudo propõe uma maneira prática para evitar a BSE que requer apenas um único PEM, evitando o processamento de dados.

Tendo em conta os avanços em tecnologia móvel e o interesse na atenuação do corpo humano no futuro 5g (quinta geração) rádio sistemas32, a técnica apresentada neste estudo pode ser usado para avaliar a exposição humana a redes de nova geração evitando as incertezas acima mencionadas.

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabalho foi apoiado pelo projeto “Caracterização eletromagnética em ambientes inteligentes de cuidados de saúde” e o seu envolvimento pessoal, ocupacional e saúde ambiental, (DGPY-1285/15, PI14CIII/00056) e com os recursos humanos da projeto “Rede plataforma para o desenvolvimento da telemedicina na Espanha” (DGPY-1301/08-1-TS-. 3), ambos financiamento de Sub-Directorate-General para avaliação de pesquisa e promoção (Instituto de saúde Carlos III).

Materials

Personal exposimeter SATIMO EME SPY 121/100 Worn personal exposimer to log expsure data
Personal exposimeter ANTENNESSA EME SPY 121/120 Worn personal exposimer to log expsure data
Wi-Fi Access Point CISCO Aironet 1130 Wi-Fi access point, vertial polarization 
Analog Signal Generator  AGILENT N5181A MXG  Analog Signal Generator 
Precision Conical Dipole  SEIBERSDORF  PCD 8250 Broadband antenna 80 MHz – 3 GHz. Dipole-like radiation pattern that is omnidirectional in the horizontal plane
Cable ROHDE & SCHWARZ LARG-214/U  Low loss cable
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Referenzen

  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).

Tags

Exposure MeasurementDosimeters2.4 GHz BandBody ShadowingExposimetersRegulatory ComplianceUnperturbed Exposure ConditionsIndoor EnclosureRadiation SourceTest SubjectLumbar AreaWaist HeightCarton TubeShoulder HeightWalking SpeedData Collection

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Diesen Artikel zitieren
de Miguel-Bilbao, S., Blas, J., Ramos, V. Effective Analysis of Human Exposure Conditions with Body-worn Dosimeters in the 2.4 GHz Band. J. Vis. Exp. (135), e56525, doi:10.3791/56525 (2018).
Zitat herunterladen
Nachdrucke und Berechtigungen

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image