Name: effective analysis of human exposure conditions with body-worn dosimeters in the 2.4 ghz band
Uploaded: 2018-05-02T12:30:00
Duration: 6 min 43 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Effective Analysis of Human Exposure Conditions with Body-worn Dosimeters in the 2.4 GHz Band at JoVE.com

Questo lavoro è stato supportato dal progetto "Caratterizzazione elettromagnetica in ambienti intelligenti di assistenza sanitaria" e il loro coinvolgimento in personali, professionali e di salute ambientale, (1285-15/DGPY, PI14CIII/00056) e con le risorse umane della progetto "Rete piattaforma per il sviluppo della telemedicina in Spagna" (DGPY-1301/08-1-TS-3), entrambi finanziamento Sub-Directorate-General per la valutazione della ricerca e promozione (Carlos III Health Institute).

Il protocollo proposto segue le linee guida del comitato etico di Carlos III salute PIMS ricerca umana.
1. recinzione selezione e Test di controllo dell'ambiente elettromagnetico
<ol><li>Selezionare un ampio recinto, almeno 20 m3 di volume, che è abbastanza grande che segnale dissolvenza è evidente nei dati PEM registrato. Preferibilmente, il recinto deve essere vuoto, anche se questo non è assolutamente necessario come piccoli ostacoli, come ad esempio mobili, non sono prese in considerazione per i modelli di propagazione che sono utilizzati per stimare i livelli di campo E in contenitori indoor16.</li>
	<li>Disattivare l'interfaccia Wi-Fi dei dispositivi nelle vicinanze, come ad esempio telefoni cellulari, computer, computer portatili, punti di accesso, ecc. Un fattore di incertezza PEM è l'identificazione non specifico della sorgente di radiazione, vale a dire PEMs misurare il campo E per ogni frequenza senza identificare ogni dispositivo trasmittente. Pertanto, assicurarsi che non sono presenti periferiche Wi-Fi operano a 2,4 GHz che potrebbero interferire con l'esperimento.</li>
	<li>Configurare un PEM con una frequenza di campionamento di 4 s con lo specifico software che viene fornito con il PEM.</li>
	<li>Posto il PEM all'altezza della vita, anche se in queste misure preliminari, la posizione in cui è indossato il PEM non è rilevante.</li>
	<li>Avviare il PEM e hanno l'utente a piedi da un'estremità del recinto verso l'altro, a un ritmo di circa 10 cm/s. campo E livelli sono i dati registrati dal PEM mentre l'utente sta camminando.</li>
	<li>Scaricare i dati registrati con il software specifico che viene fornito con il PEM. Verifica che tutti i dati registrati sono al limite più basso del campo di sensibilità del PEM, 0,05 V/m per la banda di frequenza di 2,4 GHz.</li>
	<li>Eseguire le misure di controllo in giorni diversi per garantire la ripetibilità dell'esperimento e per ottenere la coerenza nei risultati, senza variazioni significative che potrebbero influire sulla loro affidabilità. Nota: Se i test di controllo vengono verificati in giorni diversi, un'assenza di sorgenti di radiazioni Wi-Fi può essere presupposto, e i dati registrati possono essere dovuti esclusivamente il contributo della fonte di radiazione dell'esperimento.</li>
</ol>2. Fissare la posizione del dosatore
<ol><li>Eseguire questo test preliminare in uno dei recinti interni utilizzando tre PEMs. Le posizioni della tre PEMs verranno valutate simultaneamente per fissare la posizione del PEM che meglio consente di evitare l'influenza di chi lo indossa nei dati registrati.</li>
	<li>Configurare il tre PEMs con una frequenza di campionamento di 4 s utilizzando il software di configurazione fornito con ciascun PEM.</li>
	<li>Posizionare il dosimetro primo sulla parte inferiore della schiena nella zona lombare, dove il corpo è al massimo schermatura i PEM. Posizionare il dosimetro secondo all'altezza della vita, in linea di vista (LoS) con la fonte di radiazione.</li>
	<li>Posizionare il dosimetro terzo un metro di distanza l'utente (all'estremità di un tubo tenuto dall'utente a loro spalla) dove sarà influenzata dalla BSE. Utilizzare un tubo di cartone di 1 m di lunghezza; ad esempio, un titolare di mappa. Le posizioni della tre PEMs sono mostrate nella Figura 1.</li>
	<li>Utilizzare un punto di accesso reale come una sorgente di radiazione.</li>
	<li>Accendere il PEMs contemporaneamente solo prima di effettuare le misurazioni. Nota: Può verificarsi un piccolo spazio tra dati diversi PEMs; Questo non sarà rilevante per i risultati. Di solito questo divario è circa 2 o 3 campioni, e il numero totale di campioni è di circa 300.</li>
	<li>Richiedere all'utente di camminare lentamente verso, quindi lontano dalla sorgente di radiazione ad un ritmo di 10 cm/s, con l'AP situata davanti e dietro l'utente, rispettivamente. Figura 2 è un diagramma del recinto sperimentale e Mostra le indicazioni dei percorsi predefiniti e le posizioni della PEMs.</li>
	<li>Scaricare i dati dal PEMs.</li>
</ol>3. sorgente di radiazione
<ol><li>Per la fonte di radiazione utilizzata nel passaggio 4, utilizzare un generatore di segnale analogico collegato ad un'antenna biconica con un cavo a bassa perdita. L'antenna biconica è un'antenna a banda larga che copre la gamma di frequenza di 80 MHz a 3 GHz.</li>
	<li>Configurare il generatore di segnale analogico per generare un segnale continuo, senza modulazione, e alla frequenza di 2.437 MHz, come questo è uno dei più comunemente utilizzati frequenze di sistemi Wi-Fi.</li>
	<li>Configurare la potenza del segnale generato con un equivalente isotropico irradiata (EIRP) di 100 mW, l'EIRP massima che è consentito in Europa.</li>
	<li>Posizionare l'antenna biconica al centro di un lato del recinto (Figura 2) per facilitare la realizzazione dell'esperimento in condizioni dinamiche.</li>
	<li>Allineare l'antenna biconica con l'utente, in modo che l'utente affronta direttamente la fonte, al fine di rilevare la massima sottovalutazione di BSE nei dati registrati da non-linea di vista (NLoS) PEM, rispetto ai livelli registrati dal PEM inalterato da BSE.</li>
</ol>4. metodologia di misurazione
<ol><li>Effettuare misurazioni utilizzando due PEMs. Configurare il PEM con un periodo di campionamento di 4 s con il software di configurazione fornito con ciascun PEM.</li>
	<li>Centrare il dosimetro primo sulla parte posteriore, completamente NLoS con la fonte di radiazione, e dove il corpo è al massimo schermatura i PEM.</li>
	<li>Posizionare il dosimetro secondo ad una distanza di 1 m di distanza l'utente (all'estremità del tubo tenuto dall'utente a loro spalla) al fine di evitare l'influenza del corpo umano. Questa posizione è stata determinata nel passaggio 2. Le posizioni di entrambi PEMs sono indicate nella Figura 3.</li>
	<li>Posizionare l'antenna biconica in posizione verticale.</li>
	<li>Accendere il PEMs contemporaneamente solo prima di effettuare le misurazioni. Come descritto al punto 2.6, un piccolo spazio qui non sarà rilevante per i risultati.</li>
	<li>Disporre l'utente camminare lentamente dal lato opposto del corridoio verso la sorgente di radiazione, secondo l'itinerario definito illustrato nella Figura 3, ad un ritmo lento continuo di circa 10 cm/s. Mentre l'utente sta camminando, il PEM è registrazione dei dati di campo E.</li>
	<li>Scaricare i dati dal PEMs utilizzando il software fornito.</li>
	<li>Ripetere i passaggi da 4.5, 4.6 e 4.7 con l'antenna biconica in posizione orizzontale, al fine di rilevare l'influenza del tipo di polarizzazione.</li>
</ol>5. Ray Tracing modellazione
<ol><li>Sviluppare o utilizzare software di ray tracing basato sulla teoria dell'immagine (una strategia usata in ray-tracing tecniche per l'analisi della propagazione dei campi elettromagnetici16) al fine di verificare l'efficacia della metodologia di confronto sperimentale e risultati simulati. Il modello dovrebbe prevedere i livelli di campo E gli spazi vuoti e consentire l'interazione delle onde elettromagnetiche con l'ambiente circostante. Durante lo sviluppo di questo software, attenersi alla seguente procedura:<ol>
<li>Sviluppare il modello in diverse fasi al fine di produrre percorsi 3D basati sulla generazione di immagine 2D, nel piano verticale ed orizzontale. Calcolare il campo E-come la somma vettoriale del raggio principale e altri contributi a causa delle riflessioni e diffrazione delle onde elettromagnetiche che vengono registrate in ogni punto di valutazione all'interno dell'ambiente circostante. Calcolare il valore di campo E in punto di valutazione come la somma vettoriale di tutti i contributi (raggi) dall'origine dopo un determinato numero massimo di interazioni con l'ambiente. Utilizzare il numero di riflessioni sulle pareti del contenitore come parametro di input, con 10 come valore massimo11.</li>
		<li>Utilizzare un'estensione di coefficiente di diffrazione euristico di Holm per la modellazione di diffrazione, come proposto da Nechayev e Constantinou e usati in Rodríguez et al. 10
</li>
	</ol>
</li>
	<li>Come parametri di configurazione, utilizzare le funzionalità dell'apparato sperimentale: le dimensioni e la costante dielettrica e conducibilità dei materiali che fanno parte di ogni enclosure in fase di test. Tabella 111 Mostra i parametri elettromagnetici dei materiali utilizzati nella simulazione. Il coefficiente di riflessione connesso con materiali conduttivi ha una magnitudo superiore. Il valore dei coefficienti di riflessione di supporti amagnetici e non conduttori è abbastanza alto da influenzare il campo, calcolato come la somma del contributo principale del raggio diretto e gli altri contributi da diffrazioni e riflessioni.</li>
	<li>Introdurre come parametri di configurazione le proprietà dell'antenna biconica, il diagramma di radiazione e polarizzazione.</li>
	<li>Introdurre come parametri di configurazione della frequenza (2.437 MHz) e potenza (20 dBm) del generatore di segnale analogico.</li>
	<li>Eseguire il programma dopo aver inserito correttamente tutti gli ingressi.</li>
	<li>Quantificare i risultati a intervalli di 0,01 V/m, con lo scopo di emulare le condizioni di lavoro del PEM.</li>
	<li>Sostituire i risultati che sono sotto il limite più basso di sensibilità PEM con un valore di 0,05 V/m, al fine di riprodurre il non rilevati registrati dal PEMs.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Aguirre, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+estimation+of+electromagnetic+dosimetric+values+from+non-ionizing+radiofrequency+fields+in+conventional+road+vehicle+environments.">Analysis of estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in conventional road vehicle environments.</a> Electromagn. Biol. and Med. 34 (1), 19-28 (2015).</li><li>Aguirre, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimation+of+electromagnetic+dosimetric+values+from+non-ionizing+radiofrequency+fields+in+an+indoor+commercial+airplane+environment.">Estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in an indoor commercial airplane environment.</a> Electromagn. Biol. and Med. 33 (4), 252-263 (2014).</li><li>Barbiroli, M., Carciofi, C., Guiducci, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+population+and+occupational+exposure+to+Wi-Fi+systems:+Measurements+and+simulations.">Assessment of population and occupational exposure to Wi-Fi systems: Measurements and simulations.</a> IEEE Trans. Electromagn. Compat. 53 (1), 219-228 (2011).</li><li>Knafl, U., Lehmann, H., Riederer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electromagnetic+field+measurements+using+personal+exposimeters.">Electromagnetic field measurements using personal exposimeters.</a> Bioelectromagnetics. 29 (2), 160-162 (2008).</li><li>Bolte, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lessons+learnt+on+biases+and+uncertainties+in+personal+exposure+measurement+surveys+of+radiofrequency+electromagnetic+fields+with+exposimeters.">Lessons learnt on biases and uncertainties in personal exposure measurement surveys of radiofrequency electromagnetic fields with exposimeters.</a> Environ. Int. 94, 724-735 (2016).</li><li>Bechet, P., Miclaus, S., Bechet, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improving+the+accuracy+of+exposure+assessment+to+stochastic-like+radiofrequency+signals.">Improving the accuracy of exposure assessment to stochastic-like radiofrequency signals.</a> IEEE Trans. Electromag. Comp. 54 (5), 1169-1177 (2012).</li><li>Najera Lopez, A., Gonzalez-Rubio, J., Villalba Montoya, J. M., Arribas, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+multiple+exposimeters+to+evaluate+the+influence+of+the+body+when+measuring+personal+exposition+to+radio+frequency+electromagnetic+fields.">Using multiple exposimeters to evaluate the influence of the body when measuring personal exposition to radio frequency electromagnetic fields.</a> COMPEL. 34 (4), 1063-1069 (2015).</li><li>Bolte, J. F. B., van der Zande, G., Kamer, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Calibration+and+uncertainties+in+personal+exposure+measurements+of+radiofrequency+electromagnetic+fields.">Calibration and uncertainties in personal exposure measurements of radiofrequency electromagnetic fields.</a> Bioelectromagnetics. 32 (8), (2011).</li><li>Blas, J., Lago, F. A., Fern&#225;ndez, P., Lorenzo, R. 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J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Statistical+perturbations+in+personal+exposure+meters+caused+by+the+human+body+in+dynamic+outdoor+environments.">Statistical perturbations in personal exposure meters caused by the human body in dynamic outdoor environments.</a> Bioelectromagnetics. 32 (3), 209-217 (2011).</li><li>De Miguel-Bilbao, S., Garc&#237;a, J., Ramos, V., Blas, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+human+body+influence+on+exposure+measurements+of+electric+field+in+indoor+enclosures.">Assessment of human body influence on exposure measurements of electric field in indoor enclosures.</a> Bioelectromagnetics. 36 (2), 118-132 (2015).</li><li>Neubauer, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+association+between+exposure+determined+by+radiofrequency+personal+exposimeters+and+human+exposure:+A+simulation+study.">The association between exposure determined by radiofrequency personal exposimeters and human exposure: A simulation study.</a> Bioelectromagnetics. 31 (7), 535-545 (2010).</li><li>Ghaddar, M., Talbi, L., Denidni, T. A., Sebak, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+conducting+cylinder+for+modeling+human+body+presence+in+indoor+propagation+channel.">A conducting cylinder for modeling human body presence in indoor propagation channel.</a> IEEE Trans. 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Total Environ. 468, 1028-1033 (2014).</li><li>Fang, M., Malone, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experimental+verification+of+a+radiofrequency+power+model+for+Wi-Fi+technology.">Experimental verification of a radiofrequency power model for Wi-Fi technology.</a> Health Phys. 98 (4), 574-583 (2010).</li><li>Miclaus, S., Bechet, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electromagnetic+field+strength+in+proximity+of+WLAN+devices+during+data+and+video+file+transmission.">Electromagnetic field strength in proximity of WLAN devices during data and video file transmission.</a> Electron. 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Gli autori non hanno nulla a rivelare.

L'aspetto di questo protocollo che è essenziale per la raccolta affidabile di dati di esposizione, senza l'influenza delle incertezze PEM, è la posizione del PEM. Il PEM deve essere situato 1 m lontano dall'utente al fine di evitare la sottovalutazione causata dall'influenza del corpo, e in modo implicito, per evitare un numero elevato di non rilevati nei dati registrati. Ci sono aspetti del protocollo che può essere modificato; modifiche e limitazioni della tecnica proposta sono valutati come segue.
Lo strumento di misurazione selezionato per eseguire l'esperimento è il PEM, che è stato utilizzato in numerosi studi per l'analisi dell'esposizione EMF in ambienti esterni, in modo dinamico e in ampie aree geografiche24,25, 26. Sebbene i dati misurati con il MEF non sono così accurati come le misure fornite da un analizzatore di spettro (SA), numerosi studi epidemiologici utilizzano PEMs grazie alla loro maneggevolezza e misura tasso26, 4 s sono il periodo di campionamento minimo. PEMs utilizzati nel lavoro hanno un limite minimo di gamma di sensibilità di 0,05 V/m. PEMs più moderni sono stati commercializzati con vaste gamme di sensibilità, 0.005 V/m, essendo il limite più basso per la banda di frequenza di 2,4 GHz, quindi il numero di non-rileva sarà più basso quando il corpo è schermatura i PEM. Tuttavia, questo fatto non è rilevante per questo esperimento, poiché i risultati ottenuti senza l'incertezza BSE erano sempre maggiori di 0,05 V/m. Ci sono altri modelli di PEMs con periodi di campionamento inferiori, ma il modello utilizzato in questo esperimento è stato selezionato perché è facilmente trasportabile sul corpo, all'altezza della vita, dove il corpo è al massimo schermatura i PEM.
In esperimenti preliminari, un AP Wi-Fi operanti a banda di 2,4 GHz frequenza Wi-Fi è stato impiegato come una sorgente di radiazione. Dopo aver valutato la potenza emessa dalla AP con un SA, un controllo è stato effettuato per confermare che i pacchetti di informazioni non sono state trasmesse continuamente e che ci sono stati periodi di tempo senza trasmissione27,28. Di conseguenza, una parte sostanziale dei livelli di campi elettromagnetici RF erano inferiori al limite di rilevazione (0,05 V/m) della PEMs. Il duty cycle minimo AP Wi-Fi è stato risolto dai segnali di beacon e circa 0.01%. Nel frattempo, un segnale continuo, con il limite del ciclo di dovere superiore del 100%, riproduce le condizioni di esposizione nel caso peggiore, evitando l'incertezza non rilevati. Per questo motivo, un generatore di segnale e un'antenna biconica sono stati utilizzati come sorgenti di radiazioni per generare un'onda continua di 100 mW di potenza, alla frequenza di Wi-Fi e senza modulazione.
I livelli di campo E, nei quattro recinti interni selezionati, sono stata prevista con un software di ray tracing basato sulla teoria dell'immagine. La valutazione dei risultati sperimentali utilizzando un'altra tecnica sperimentale, ad esempio un SA con una sonda, non è stata considerata, dal momento che l'obiettivo è quello di analizzare l'influenza della BSE e altre incertezze PEM e non del PEM capacità di operare come un altro dispositivo di misurazione. Le limitazioni della teoria dell'immagine sono a causa delle condizioni ambientali non ideali, vale a dire, quando le superfici riflettenti non sottile, piatto o planare. I risultati del modello di propagazione raccolgono l'incertezza dei coefficienti di riflessione quando sono le condizioni ambientali non ideali. Quando le superfici sono limitate nella misura, è possibile eliminare i raggi che non intercettano con loro. Aumenta il numero di riflessioni, aumenta la dimensione dell'ellissoide di Fresnel e l'approssimazione è peggio. Tuttavia, i raggi da riflessioni multiple saranno più debole e hanno meno influenza sui risultati finali.
L'approccio naïve è applicata per risolvere l'incertezza della non rilevati. Questo metodo consiste nella sostituzione dei valori inferiori al limite di gamma di sensibilità con il più basso limite di rilevamento29. Esistono altri metodi per correggere l'incertezza di non rilevati con la sostituzione dei dati registrati. La regressione robusta il metodo statistiche (ROS) ordine predice i valori rilevati, considerando che essi seguono una distribuzione lognormale. Altri metodi possono essere applicati ai dati, ma le stime sempre presentano un margine di errore. Il metodo di sostituzione dal limite inferiore di rilevamento è stato utilizzato, come la sostituzione di un valore fisso permette di identificare la non rilevati. Inoltre, questa regione del CDFs non presenta differenze significative tra i diversi casi sotto analisi.
L'incertezza dell'effetto ombra del corpo umano dovrà essere affrontata con particolare interesse, dato che PEMs sono progettati per essere indossati dall'utente, e la presenza di chi lo indossa è la causa di questa incertezza. Inoltre, la sottovalutazione di BSE può comportare un aumento in non rilevati. La BSE può anche essere evitata tramite l'uso di diversi PEMs su diverse parti del corpo30,31; in media i dati registrati di due PEMs situati sui lati opposti del corpo conduce ad una sottovalutazione più piccola e una più piccola incertezza rispetto ai dati registrati di un singolo PEM5. Un altro metodo alternativo è di prendere in considerazione l'alterazione dei livelli di esposizione a causa della BSE nell'interpretazione dei dati di esposizione e di applicare fattori di correzione appropriata. Tuttavia, questi devono essere determinati individualmente in funzione dell'attività e l'ambiente e sono molto complessi per applicare correttamente. Inoltre, la tecnica utilizzata in questo studio propone un modo pratico per evitare la BSE che richiede solo un singolo PEM, evitando l'elaborazione dei dati.
Prendendo in considerazione i progressi nella tecnologia mobile e l'interesse per l'attenuazione del corpo umano in futuro 5G (Quinta generazione) radio sistemi32, la tecnica presentata in questo studio può essere utilizzato per valutare l'esposizione umana alle reti di nuova generazione evitando le incertezze di cui sopra.

L'uso di reti locali wireless (WLAN) è diventato notevolmente più diffuso negli ultimi anni. Le tecnologie wireless sono diventate alternative al tradizionale accesso fisso quelli, e di conseguenza, un gran numero di punti di accesso (AP) è stato installato in aree residenziali, professionali e pubbliche1,2. Questo gran numero di AP e dispositivi di comunicazione personale ha portato al sostanziale interesse per i possibili rischi correlati a campo elettromagnetico (EMF) esposizione3.
Exposimeters personali (PEMs) sono dispositivi portatili per la misurazione dell'esposizione individuale, in genere utilizzato nel campo dell'epidemiologia. Diversi studi hanno rilevato incertezze quando si utilizza PEMs in misure EMF. Questi risultati mostrano gli effetti che PEMs hanno sul livello di affidabilità in risultati ottenuti4. Sono state proposte alcune soluzioni per minimizzare l'effetto di queste incertezze, come buona tecniche PEM-indossa, intervalli di campionamento piccolo e misurazioni di sufficiente lunghezza5.
Alcuni autori hanno pubblicato il lavoro sull'importanza di considerare il fattore di utilizzo (o ciclo) nelle misurazioni dell'esposizione. In situazioni del mondo reale, i dispositivi Wi-Fi non trasmettono mai con un ciclo di lavoro completo. I segnali Wi-Fi sono costituiti intermittente scoppia di energia a radiofrequenza (RF) e periodi senza alcuna trasmissione. Di conseguenza, c'è una grande percentuale di misurazioni dell'esposizione ha segnalato che sono molto basse, spesso cadendo sotto la gamma di sensibilità, e che sono registrati come non rilevati da PEMs. Diverse opere proporre l'utilizzo di fattori per ottenere valori reali tramite un calcolo teorico6.
L'incertezza dell'effetto ombra del corpo umano è stato affrontato con particolare interesse, come PEMs sono progettati per essere indossati dall'utente, con la presenza di chi lo indossa, causando incertezza nei dati registrati. Conoscenza e quantificazione di BSE contribuire a fornire interpretazioni corrette dei dati di esposizione, senza la quale sarebbe necessario effettuare le procedure di misurazione rigorosa. La BSE può essere evitata tramite l'uso di diversi PEMs, situati in punti diversi del corpo umano7, o applicando i fattori di correzione ai risultati ottenuti5,9,10,11,12 . Nel frattempo, in altri casi, il corpo è stato sostituito in tecniche di simulazione con l'uso di cilindri13. Alcune opere proporre l'attuazione di tecniche di misurazione specifici al fine di evitare l'influenza del corpo umano13. Il presente studio propone una metodologia di misurazione che evita l'influenza del corpo in vera e propria coperta recinti senza manipolare dati di esposizione.
Una caratteristica di PEMs è la non-identificazione della sorgente di radiazioni. PEMs misurare i livelli di campo elettrico (E-) in determinate bande di frequenza, ma se diverse fonti o dispositivi irradiano alla stessa frequenza, il PEM misura i livelli di campo E senza identificare il contributo da ogni fonte particolare.
Di conseguenza, a causa di queste fonti di incertezza nei dati registrati degli PEMs, analisi a livello di esposizione richiede procedure per la valutazione sperimentale e la previsione numerica del livello di EMF per ottenere risultati affidabili. Questo lavoro presenta una metodologia adeguata che può essere utilizzata per valutare l'esposizione al E-campi (frequenza di 2,4 GHz) in Custodie di coperta. Utilizzando questa metodologia, le incertezze già citate causate da sottovalutazione a causa della BSE, sopravvalutazione causato da non rilevati, e l'inaffidabilità del non-identificazione della sorgente di radiazione sono evitati. Questa maggiore affidabilità significa che i dati ottenuti utilizzando il metodo proposto forniscono un limite superiore nel caso di condizioni avverse nell'esposizione EMF. I limiti di esposizione stabiliti a livello nazionale e gli standard internazionali per la tutela della salute sono stati definiti per i dati EMF imperturbati, inalterato da qualsiasi effetto o agente. La procedura sperimentale proposta è appropriata in termini di regolamentazione delle prove conformità, poiché le incertezze sono evitate nei dati registrati, fornendo informazioni attendibili che possono essere in contrasto con le soglie di esposizione.
Dopo aver implementato il protocollo sperimentale, i risultati ottenuti sono stati confrontati alle soglie e raccomandati i valori di esposizione nella legislazione europea. Questo è stato fatto al fine di verificare la conformità alle normative di esposizione EMF a causa di sistemi Wi-Fi, in ambienti interni tipici, che a loro volta rappresentano contesti di lavoro comuni. Attualmente, frequenza di 2.4 GHz Wi-Fi è una delle band di comunicazione per il quale è più ampiamente disponibili dati sull'esposizione al pubblico in generale. L'interesse politico in questa banda specifica è a causa di diffuse preoccupazioni per quanto riguarda la salute possibili effetti dell'esposizione all'energia RF emessi da dispositivi wireless in ambienti sensibili, come ad esempio centri di cura, ospedali, scuole e anche impostazioni della famiglia15.
Questo lavoro presenta un protocollo per fornire misure imperturbate riguardanti condizioni di esposizione E-campo, evitando le incertezze associate all'uso di PEMs. Lo scopo di questo lavoro è quello di migliorare l'uso di PEMs come dispositivi di misura nelle prove di conformità.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="970">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Personal exposimeter</td>
			<td style="width:151px;">SATIMO</td>
			<td style="width:207px;">EME SPY 121/100</td>
			<td style="width:397px;">Worn personal exposimer to log expsure data</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Personal exposimeter</td>
			<td style="width:151px;">ANTENNESSA</td>
			<td style="width:207px;">EME SPY 121/120</td>
			<td>Worn personal exposimer to log expsure data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Wi-Fi Access Point</td>
			<td style="width:151px;">CISCO</td>
			<td style="width:207px;">Aironet 1130</td>
			<td>Wi-Fi access point, vertial polarization&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Analog Signal Generator&#160;</td>
			<td style="width:151px;">AGILENT</td>
			<td>N5181A MXG&#160;</td>
			<td>Analog Signal Generator&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Precision Conical Dipole&#160;</td>
			<td>SEIBERSDORF&#160;</td>
			<td>PCD 8250</td>
			<td>Broadband antenna 80 MHz - 3 GHz. Dipole-like radiation pattern that is omnidirectional in the horizontal plane</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Cable</td>
			<td style="width:151px;">ROHDE &#38; SCHWARZ</td>
			<td style="width:207px;">LARG-214/U&#160;</td>
			<td>Low loss cable</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

effective analysis of human exposure conditions with body-worn dosimeters in the 2.4 ghz band

Una procedura sperimentale ben definita è proposto per valutare le condizioni di massima esposizione nello scenario peggiore, evitando le incertezze dovute all'utilizzo di personale exposimeters (PEMs) come dispositivi di misura: il corpo ombra effetto (BSE), la gamma di sensibilità limitata e la non-identificazione della sorgente di radiazioni. Un limite superiore per i livelli di esposizione ai campi elettromagnetici in diversi recinti interni è stato misurato e simulato. La frequenza utilizzata per lo studio è di 2,4 GHz, come è la banda più comunemente usata nella comunicazione interna. Anche se i valori registrati sono ben di sotto della Commissione internazionale per i livelli di riferimento di protezione dalle radiazioni Non ionizzanti (ICNIRP), c'è una particolare necessità di fornire livelli di esposizione affidabili all'interno di ambienti particolarmente sensibili. In termini di esposizione a campi elettromagnetici (EMF), sono stati impostati limiti stabiliti nelle norme nazionali e internazionali per la tutela della salute per condizioni di esposizione senza scomporsi; vale a dire, i dati di esposizione reale e oggettiva che non sono stati alterati in alcun modo.

Coperta quattro contenitori di diverse dimensioni sono stati selezionati per eseguire le misure sperimentali, in cui i volumi erano 63 m3 (dimensioni di 12 × 1.26/3 × 2,45 m), 162 m3 (27,15 × 1,93 × 3,1 m), 57 m3 (9 × 2,56 × 2,47 m) e 63 m3 (10 × 2.56 x 2,47 m). La larghezza del recinto prima non era costante. Nei recinti primi e la secondo, la lunghezza del percorso predefinito era 12 m. Nei recinti terzi e quarto, era la lunghezza del percorso predefinito della dimensione massima, vale a dire, 9 e 10 m, rispettivamente. Un fattore che influenza la BSE è il tipo di materiali che rendono fino i recinti interni, come l'esposizione i livelli aumentano nel caso di ambienti con materiali conduttivi. In particolare, i recinti che abbiamo usato sono stati composti di materiali non riflettenti. In quelle condizioni, la BSE diventa rilevante, come i raggi riflessi registrati da PEM sotto BSE sono più deboli nel caso di materiali conduttivi.
I risultati ottenuti nella fase preliminare sono riassunti nella Figura 4, che mette a confronto i dati registrati dal tre PEMs (una sul retro, un'altra nella parte anteriore e il terzo situato 1 m distanza) mentre l'utente stava camminando verso e lontano dal campo di E AP.. i livelli registrati dal PEM consumato a LoS con la fonte di radiazione sono molto simili a quelli registrati da PEM situato 1 m di distanza l'indossatore, entrambi a LoS con la fonte di radiazione, anche se è apprezzabile che il PEM a contatto con il corpo registra livelli inferiori7 . Per entrambi i percorsi, livelli raccolti da PEMs consumato nella zona ombra sono inferiori i dati raccolti da PEMs logori e non consumato in LoS.
Livelli di campo E registrati da PEMs in ogni posizione erano molto simili in entrambi i percorsi, ma c'erano alcune differenze. Considerando il percorso lontano da AP, differenze finite dominio del tempo (FDTD) analisi ha mostrato che onde incidenti possono piegare intorno l'utente corpo e raggiungere il PEM consumato sul lato opposto, e anche il PEM situato 1 m di distanza, dove la BSE è più debole. Questo effetto è più significativo in ambienti interni, come la regione ombreggiata del corpo è piccola. Questo era il motivo per cui i dati registrati da PEMs situato 1 m lontano dall'utente in entrambi i percorsi erano simili alle condizioni esposte.
Per quanto riguarda il PEMs consumato, l'effetto dell'accoppiamento con il corpo provoca una distorsione nel modello di radiazione PEM (RD) che successivamente colpisce i dati registrati. Tuttavia, come i dati registrati da consumato PEMs a LoS tendono ad essere simili, ma inferiori a quanto i dati registrati da PEMs situato 1 m di distanza, si può concludere che, in condizioni di LoS, il corpo umano ha un'influenza trascurabile in confronto con le distorsioni a causa della BSE.
Come si vede nella Figura 4, in tutte le posizioni di PEM E-campo livelli tendono ad essere inferiori per il percorso verso l'AP, dove si trova la posizione di utente frontale per la fonte di radiazione. Nella gamma GHz, il SAR nel corpo intero (SARWB) è leggermente più alto sotto un'onda piana incidente frontalmente a causa della morfologia umana: più grandi zone della pelle e le superfici più ruvide (dita dei piedi, piedi, mento, fronte) sono contenute sul lato frontale del corpo. Il campo E può efficacemente incidono su queste parti di corpo piccolo, che sono luoghi di SAR tipico picco nella gamma GHz17.
La trasmissione da AP è discontinua, così molti dei livelli registrati dal PEMs non raggiungono la soglia di sensibilità inferiore, e il numero di non-rileva diventa troppo grande. La percentuale di non-rileva considerato come accettabile è inferiore al 60%, dove la sostituzione potrebbe essere accettabile, come spiegato da Helsel18. Anche se i risultati mostrati nella Figura 4, il numero massimo di non-rileva è 50%, vicino al livello accettato del 60%, i test con un AP sono abbastanza affidabili per confermare che quella 1m è una distanza ottima per evitare la BSE.
Pertanto, la posizione del PEM situato 1 m lontano dall'utente è ottima per l'accesso affidabili livelli di esposizione al campo E e non è influenzata dalla sottovalutazione causata dall'influenza del corpo. Tenendo conto di queste considerazioni, le misurazioni sono state eseguite negli ambienti selezionati quattro, in orizzontale e verticale polarizzazioni e seguendo la metodologia descritta nella sezione precedente: con due PEMs, quello indossato dall'utente e in NLoS e il secondo situato 1 m lontano dall'utente e a LoS con la fonte di radiazione.
Figura 5 e Figura 6 mostrano i livelli di campo E nei recinti primi e la secondo, in una scala semi-logaritmica e in entrambe le polarizzazioni lungo il percorso verso la sorgente di radiazione composto da un'antenna biconica e un generatore di segnale. La sottovalutazione di BSE è direttamente dipenda sul formato dell'ambiente: la sottovalutazione è maggiore nel secondo recinto, e a sua volta, l'effetto è maggiore in recinti all'aperto, piuttosto che al coperto,. È notevole che la sottovalutazione di BSE è più grande con verticale rispetto con polarizzazione orizzontale, poiché il tipo di polarizzazione della fonte di radiazione principale influisce il grado di influenza della BSE. Al fine di evitare l'elevato numero di non-rileva nel caso di ombra senza un ulteriore trattamento di dati registrati, le misurazioni in entrambe le polarizzazioni sono state ripetute con una potenza di trasmissione di 25 dBm (316.12 mW) nel secondo recinto. Figura 6 presenta le misurazioni riscalate a 20 dB in entrambe le polarizzazioni e in una scala semi-logaritmica per percepire i livelli di campo E nel caso di ombra. Nel caso di polarizzazione orizzontale, il non rilevati hanno evitato, anche se in polarizzazione verticale, la percentuale è ancora notevole.
Tutte le custodie in condizioni di prova sono state effettuate in entrambe le polarizzazioni. La figura 5 Mostra i risultati del primo recinto, ombreggiato i dati sono simili in entrambe le polarizzazioni. Tuttavia, dai risultati del secondo recinto, quello più grande, illustrato nella Figura 6, la differenza di nascosti dati in entrambe le polarizzazioni è più importante di nella Figura 5.
Al fine di quantificare la differenza dei dati ombreggiati in entrambe le polarizzazioni in ogni recinto, la tabella 2 presenta il fattore di polarizzazione (PF) che riguarda i rapporti tra le medie dei dati non ombreggiato e si nasconde in entrambe le polarizzazioni, come è mostrato nella (1) :
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/56525/56525eq1v2.jpg">(1)
Dalla tabella 2 si può dedurre che il maggiore è il recinto è, maggiore le differenze riscontrate tra i dati non ombreggiato e ombreggiati per polarizzazione verticale. I risultati di questo studio mostrano una sottovalutazione più significativa in verticale che in polarizzazione orizzontale, perché per frequenze circa 2.100 MHz, il SAR localizzato nelle membra e testa/tronco è superiore per polarizzazione verticale, in posizione eretta e quando onde incidono sul corpo dal anteriore o posteriore17. Inoltre, l'utente non è piccolo in confronto alla lunghezza d'onda, quindi la polarizzazione verticale è a un livello peggiore in termini di assorbimento del onda incidente24. Quando l'asse principale del corpo umano è parallelo al vettore del campo elettrico (il che accade quando la polarizzazione dell'antenna biconica è verticale), il tasso di assorbimento specifico (SAR) del corpo umano raggiunge valori massimi19. Teoricamente, le onde polarizzate verticalmente in gran parte sono schermate dal corpo umano, in confronto le onde polarizzate orizzontalmente. Questo è dovuto al fatto che in polarizzazione verticale, il campo E oscilla parallelamente all'asse lungo dell' indossatore8. Come la polarizzazione dell'antenna è un fattore chiave per la BSE, la corretta polarizzazione è verticale, al fine di rilevare la massima influenza della presenza dell'utente sulle misurazioni del PEM usurato e NLoS20.
I livelli di esposizione ottenuti nei quattro recinti in condizioni di prova sono mostrati nella Figura 7 in una scala semi-logaritmica. I risultati della simulazione sono indicati con le misurazioni in ogni punto del percorso predefinito, dimostrando che entrambi i tipi di dati variano nello stesso modo in relazione alla loro distanza dalla fonte di radiazione.
La tabella 3 riassume i livelli di campo E misurati e simulati, rispettivamente. Per ogni enclosure coperta la media, deviazione standard e i valori massimo e minimi sono forniti. Vale la pena notare la somiglianza tra i valori statistici dei dati sperimentali e simulati. La somiglianza tra ogni coppia di serie di dati sperimentali e simulate aver verificata anche in termini del p-valore ottenuto con il test di Kolmogorov-Smirnov (KS). I p-valori sono indicati nella tabella 3. Il p-valori erano sempre maggiori il livello di significatività di 0,05, c'è una corrispondenza adeguata tra ogni coppia di serie di dati sperimentali e simulate. Inoltre, è anche stato confermato mediante il test di KS che la funzione di distribuzione cumulativa (CDF) di ogni serie, sperimentale o simulati, segue sempre la distribuzione lognormale di statistica in entrambe le polarizzazioni.
La figura 7 Mostra i dati misurati e simulati nei recinti interni viene utilizzati per il testing e il rispetto delle soglie stabilite nella legislazione europea basata sull'ICNIRP, che costituisce la base di molti standard di esposizione attualmente applicato in tutto il mondo in contesti generali, domestici e professionali. Nel caso di popolazione in generale, il limite di esposizione a radiazioni non ionizzanti alla frequenza di 2,4 GHz è di 61 V/m. Il valore di 61 V/m, stabilito nell'ICNIRP non è il limite più restrittivo in termini di esposizione umana. Esistono altri standard di tutto il mondo: in America del Nord, IEEE stabilisce limiti meno restrittivi: 66,7 V/m per ambienti non controllati, l'equivalente per il grande pubblico in ICNIRP. In più, più restrittivo regolamento esiste in Europa orientale, come il caso della Russia dove il limite più severe per la popolazione generale è 3.14 V/m. In Figura 7, le misurazioni rispetto alla soglia di ICNIRP non sono interessate dalle incertezze del PEM, garantendo affidabilità nelle conclusioni del estratte in rapporto al rispetto del regolamento.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56525/56525fig1.jpg"> Figura 1 : Posizione di PEMs durante l'esperimento.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56525/56525fig2.jpg"> Figura 2 : Percorsi di test di controllo, direzione e distanza dalla sorgente di radiazione e posizione dei tre dosimetri predefiniti.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56525/56525fig3.jpg"> Figura 3 : Percorso predefinito della misurazione eseguita nei quattro recinti, verso le sorgenti di radiazione e le posizioni dei dosimetri. La lunghezza della zona di prova all'interno di recinti primi e la seconda, 12 m, è mostrata.
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56525/56525fig4.jpg"> Figura 4 : CDFs dei risultati del tre PEMs in diverse posizioni. Risultati sono mostrati 1 m di distanza, consumato dall'utente a LoS e indossati dall'utente in NLoS per entrambi i percorsi predefiniti-verso e lontano dalla fonte di radiazione.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56525/56525fig5.jpg"> Figura 5 : Dati sperimentali ottenuti nella prima enclosure3 63 m. I dati sono verticale indicato per (a) e (b) polarizzazione orizzontale, con e senza influenza di corpo, con una potenza di trasmissione di 100 mW. I dati sono visualizzati in funzione del numero di campioni registrati dal PEM mentre l'utente sta camminando verso la sorgente. I risultati sono mostrati in una scala semi-logaritmica.
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56525/56525fig6.jpg"> Figura 6 : Dati sperimentali ottenuti in 162 m 3 secondo recinto. I dati sono verticale indicato per (a) e (b) polarizzazione orizzontale, con e senza influenza di corpo, con una potenza di trasmissione di 25 dBm (316.12 mW) e riscalato a 20 dBm (100 mW). I dati sono visualizzati in funzione del numero di campioni registrati dal PEM mentre l'utente sta camminando verso la sorgente. I risultati sono mostrati in una scala semi-logaritmica.
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56525/56525fig7.jpg"> Figura 7 : Misurato e simulato i livelli del campo E per polarizzazione verticale. I livelli sono indicati per il (un) primo (63 m.3), (b) seconda (162 m3), (c), terzo (57 m3) e (d)-quarta recinzioni (63 m3). I livelli sono indicati in funzione della percentuale dei valori limite ICNIRP di 61 V/m per la popolazione generale e per la banda a 2,4 GHz. I dati sono visualizzati in funzione del numero di campioni registrati dal PEM mentre l'utente sta camminando verso la sorgente.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td rowspan="2">Materiale</td>
			<td>Conducibilità</td>
			<td>Relativa</td>
		</tr>
<tr>
<td>(S/m)</td>
			<td>costante dielettrica</td>
		</tr>
<tr>
<td>Soffitto – truciolare</td>
			<td>0,001</td>
			<td>2.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>Piano – marmo</td>
			<td>0.00022</td>
			<td>7</td>
		</tr>
<tr>
<td>Pareti laterali</td>
			<td>0,005</td>
			<td>3</td>
		</tr>
<tr>
<td>Metallo</td>
			<td>100</td>
			<td>3</td>
		</tr>
<tr>
<td>Vetro</td>
			<td>1E-10</td>
			<td>6</td>
		</tr>
<tr>
<td>Legno</td>
			<td>0,0006</td>
			<td>2</td>
		</tr>
</tbody></table>Tabella 1: Parametri elettromagnetici utilizzati nella simulazione.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td rowspan="2">Recinzione</td>
			<td>Volume</td>
			<td>Polarizzazione</td>
		</tr>
<tr>
<td>(m3)</td>
			<td>Fattore di</td>
		</tr>
<tr>
<td>1</td>
			<td>63</td>
			<td>1.0635</td>
		</tr>
<tr>
<td>2</td>
			<td>162</td>
			<td>1.3325</td>
		</tr>
<tr>
<td>3</td>
			<td>57</td>
			<td>1.0235</td>
		</tr>
<tr>
<td>4</td>
			<td>63</td>
			<td>1.0590</td>
		</tr>
</tbody></table>Tabella 2: Fattore di polarizzazione per ogni enclosure, calcolato come il rapporto tra le medie dei dati non-ombra e ombra. Sono indicate le dimensioni dei recinti.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td rowspan="2">Recinzione</td>
			<td>Dimensioni</td>
			<td colspan="2">Dire (V/m)</td>
			<td colspan="2">STD (V/m)</td>
			<td colspan="2">Max (V/m)</td>
			<td colspan="2">Min (V/m)</td>
			<td>valore di p</td>
			<td>valore di p</td>
		</tr>
<tr>
<td>(m3)</td>
			<td>Exp</td>
			<td>SIM</td>
			<td>Exp</td>
			<td>SIM</td>
			<td>Exp</td>
			<td>SIM</td>
			<td>Exp</td>
			<td>SIM</td>
			<td>PolV</td>
			<td>PolH</td>
		</tr>
<tr>
<td>1</td>
			<td>63</td>
			<td>0,27</td>
			<td>0,29</td>
			<td>0,17</td>
			<td>0.22</td>
			<td>1.45</td>
			<td>1.36</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.7296</td>
			<td>0.8924</td>
		</tr>
<tr>
<td>2</td>
			<td>162</td>
			<td>0.22</td>
			<td>0,24</td>
			<td>0.2</td>
			<td>0.23</td>
			<td>1.47</td>
			<td>1.41</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.4579</td>
			<td>0.3802</td>
		</tr>
<tr>
<td>3</td>
			<td>57</td>
			<td>0.25</td>
			<td>0,26</td>
			<td>0.15</td>
			<td>0,17</td>
			<td>1.18</td>
			<td>0.9</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.3740</td>
			<td>0.3452</td>
		</tr>
<tr>
<td>4</td>
			<td>63</td>
			<td>0.23</td>
			<td>0.25</td>
			<td>0.20</td>
			<td>0.21</td>
			<td>1.24</td>
			<td>1.18</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.4679</td>
			<td>0.4263</td>
		</tr>
</tbody></table>Tabella 3: Dei risultati sperimentali e simulati nei quattro recinti condizioni di prova per polarizzazione verticale e orizzontale i valori statistici Main. Sono indicate le dimensioni dei recinti.

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Effective Analysis of Human Exposure Conditions with Body-worn Dosimeters in the 2.4 GHz Band

Efficace analisi delle condizioni di esposizione umana con dosimetri indossabili nella banda 2,4 GHz

Questo studio descrive un protocollo per misurare i livelli di esposizione nella banda 2,4 GHz, evitando le incertezze causate dall'utilizzo di personale exposimeters come dispositivi di misura. Queste alterazioni dei livelli di esposizione dovrebbero essere tenute conto, soprattutto nel rispetto delle prove, dove i limiti di esposizione sono definiti da dati non perturbato.

A well-defined experimental procedure is put forward to evaluate maximum exposure conditions in a worst-case scenario whilst avoiding the uncertainties ...

Research

JoVE Journal

Engineering

Detection and Recovery of Palladium, Gold and Cobalt Metals from the Urban Mine Using Novel Sensors/Adsorbents Designated with Nanoscale Wagon-wheel-shaped Pores

Rilevamento e recupero di palladio, oro e metalli di cobalto dalla miniera urbana Utilizzando novelli Sensori / Adsorbenti designate con nanoscala Wagon a forma di ruote pori

Developing low-cost, efficient processes for recovering and recycling palladium, gold and cobalt metals from urban mine remains a significant challenge in ...

Ricerca

Ingegneria

A Cost-effective and Reliable Method to Predict Mechanical Stress in Single-use and Standard Pumps

Un metodo conveniente e affidabile per prevedere lo stress meccanico in monouso e pompe standard

Pumps are mainly used when transferring sterile culture broths in biopharmaceutical and biotechnological production processes. However, during the pumping ...

Development of an Experimental Setup for the Measurement of the Coefficient of Restitution under Vacuum Conditions

Sviluppo di un apparato sperimentale per la misura del coefficiente di restituzione sotto vuoto Condizioni

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their ...

Quantification of Hydrogen Concentrations in Surface and Interface Layers and Bulk Materials through Depth Profiling with Nuclear Reaction Analysis

La quantificazione delle concentrazioni di idrogeno in superficie e di interfaccia Livelli e materiale sfuso attraverso profili di profondità con l&#39;analisi reazione nucleare

Nuclear reaction analysis (NRA) via the resonant 1H(15N,&#945;&#947;)12C reaction is a highly effective method of depth profiling that quantitatively and ...

Simulation of Human-induced Vibrations Based on the Characterized In-field Pedestrian Behavior

Simulazione di vibrazioni indotte dall&#39;uomo Sulla base della caratterizzato campo pedonale Comportamento

For slender and lightweight structures, vibration serviceability is a matter of growing concern, often constituting the critical design requirement. With ...

In Situ Visualization of the Phase Behavior of Oil Samples Under Refinery Process Conditions

In Situ Visualization of the Phase Behavior of Oil Samples Under Refinery Process Conditions

In Situ Visualizzazione del comportamento di fase dei campioni di olio Sotto raffineria condizioni di processo

To help address production issues in refineries caused by the fouling of process units and lines, we have developed a setup as well as a method to ...

A Novel Biaxial Testing Apparatus for the Determination of Forming Limit under Hot Stamping Conditions

Una nuova apparecchiatura biassiale test per la determinazione del limite di formatura in stampa a caldo Condizioni

The hot stamping and cold die quenching process is increasingly used to form complex shaped structural components of sheet metals. Conventional ...

Visually Based Characterization of the Incipient Particle Motion in Regular Substrates: From Laminar to Turbulent Conditions

Visivamente basato caratterizzazione del moto delle particelle incipiente in substrati regolare: da laminare a condizioni turbolente

Two different experimental methods for determining the threshold of particle motion as a function of geometrical properties of the bed from laminar to ...

Methods of Ex Situ and In Situ Investigations of Structural Transformations: The Case of Crystallization of Metallic Glasses

Methods of Ex Situ and In Situ Investigations of Structural Transformations: The Case of Crystallization of Metallic Glasses

Metodi di Ex Situ ed In Situ indagini sulle trasformazioni strutturali: il caso di cristallizzazione dei vetri metallici

We demonstrate the use of two nuclear-based analytical methods that can follow the modifications of microstructural arrangement of iron-based metallic ...