Influence of underground radio wave on human body in coal mine
-
摘要: 5G,WiFi6,UWB,ZigBee等矿井移动通信系统及人员和车辆定位系统等发射的较大功率无线电波会影响煤矿井下作业人员健康,因此,需要研究煤矿井下无线电波对人体的影响。研究了电磁辐射对人体的作用:人体不同部位对电磁辐射吸收能力不同,电磁辐射对人体头部的影响最大。无线电波发射功率限值包括职业暴露限值和公众暴露限值两大类。职业暴露是指作业人员在电磁辐射环境中暴露时间不大于8 h。煤矿井下作业人员的工作时间为每班工作8 h(3班倒)或每班工作6 h(4班倒),因此,煤矿井下无线电波发射功率限值应选择全身职业暴露无线电波发射功率最小的限值6.28 W。为防止煤矿井下无线电波发射引起瓦斯爆炸,GB/T 3836.1—2021《爆炸性环境 第1部分:设备 通用要求》规定煤矿井下无线电波发射功率不大于6 W。因此,取得防爆合格证和矿用安全标志准用证的5G,WiFi6,UWB,ZigBee等矿井移动通信系统及人员和车辆定位系统等,在保证无线发射天线距固定岗位人员大于1 m的条件下,不会对煤矿井下作业人员造成伤害。Abstract: The large-power radio waves emitted by 5G, WiFi6, UWB, ZigBee and other mine mobile communication systems and personnel and vehicle positioning systems will affect the health of underground personnel. Therefore, it is necessary to study the influence of underground radio waves on human body. The influence of electromagnetic radiation on the human body has been studied. Different parts of the human body have different absorption capacities to electromagnetic radiation, and electromagnetic radiation has the greatest impact on the human head. Radio wave emission power limits include occupational exposure limits and public exposure limits. Occupational exposure means that the exposure time of the personnel in the electromagnetic radiation environment is no more than 8 hours. The working time of coal mine underground personnel is 8 hours per shift for 3 shifts or 6 hours per shift for 4 shifts. Therefore, the minimum limit value of 6.28 W of radio wave transmission power for whole-body occupational exposure shall be selected as the limit value of radio wave transmission power in the coal mine. In order to prevent the gas explosion caused by coal mine underground radio wave emission, GB/T 3836.1-2021 Explosive Atmospheres - Part 1: Equipment-General Requirements stipulates that the radio wave transmission power in coal mines shall not be greater than 6 W. Therefore, the 5G, WiFi6, UWB, ZigBee and other mine mobile communication systems and personnel and vehicle positioning systems that have obtained the explosion-proof certificate and the permit for the use of mining safety signs will not cause harm to the underground personnel of the coal mine under the condition that the distance between the wireless transmission antenna and the fixed post personnel is greater than 1 m.
-
Keywords:
- mine radio wave /
- occupational health and safety /
- electromagnetic radiation safety /
- 5G /
- WiFi6 /
- UWB /
- occupational exposure
-
0. 引言
随着智慧矿山的发展,利用图像对矿井安全进行监控得到了广泛应用[1]。然而受煤矿井下光源分布不均、整体光线弱等影响,监控图像呈亮度低、不清晰等特点,给后续的图像分析带来较大困难[2]。因此,增强矿井图像的亮度和清晰度对煤矿安全具有重要意义。
目前,针对矿井低照度图像增强大多采用Retinex算法,其中多尺度Retinex(Multi-Scale Retinex,MSR)算法对矿井图像亮度增强有较好的效果,但容易造成图像产生光晕和色彩失真等问题。张立亚等[3]提出了一种融合双边滤波和MSR算法的井下图像增强方法,能有效减少光晕模糊的现象,但图像边缘不够清晰。Hu Haokun等[4]提出了基于形态学Retinex算子的低照度图像增强算法,能有效提高图像清晰度,但算法较为复杂,需设置参数多。智宁等[5]采用引导滤波提取光照分量来对Retinex算法进行改进,但对光晕处理效果不佳。李晓宇等[6]通过引入快速引导滤波改进Retinex算法,实现了矿井图像的亮度增强,但对图像暗部细节增强不明显。Mu Qi等[7]在引导滤波的基础上提出了一种加权引导滤波(Weighted Guided Filtering,WGIF)算法,通过引入权重因子改进引导滤波的权重,降低了光晕的影响,然而WGIF算法中基于图像局部方差的权重估计[8]对于低照度图像的边缘增强效果并不明显。
针对上述算法存在的不足,本文提出了一种基于TopHat加权引导滤波(TopHat Weighted Guided Filtering,THWGIF)的Retinex算法(以下简称THWGIF−Retinex算法),并用于矿井图像增强。该算法通过引入TopHat变换改进WGIF的权重因子,实现光照分量提取,可提升图像边缘的清晰度,避免产生光晕现象;采用自适应Gamma校正函数对图像的光照分量和饱和度分量进行增强,可改善图像细节信息和色彩失真情况,有效提高矿井图像质量。
1. THWGIF−Retinex算法
采用THWGIF−Retinex算法对矿井图像进行增强,流程如图1所示,具体步骤如下:
(1) 将输入图像从RGB空间转换到HSV空间[9],并将其分离成色调(H)、饱和度(S)、亮度(V)3个通道分量。
(2) 通过THWGIF算法对亮度分量进行光照分量提取;分别对光照分量和饱和度分量进行自适应Gamma校正,得到校正后的光照分量和饱和度分量。
(3) 根据步骤(2)得到的校正后光照分量,采用Retinex算法求得反射分量。
(4) 将色调分量、校正后饱和度分量、反射分量进行通道合并后转回RGB空间,输出增强图像。
1.1 光照分量提取
引导滤波是一种能保持图像边缘的滤波技术[10],将其应用到矿井图像增强中可保留图像细节。假设引导图像与输出图像存在局部线性关系:
$$ {q}_{i}{{ = a}}_{{k}}{I}_{i}{{+ b}}_{{k}}\;\; \forall i\in {\omega }_{{k}} $$ (1) 式中:
$ {q_i} $ 为输出图像中第$ i $ 个像素点的值;$ {{{a}}_{{k}}} $ ,$ {{{b}}_{{k}}} $ 为以像素$ {{k}} $ 为中心的滤波窗口$ {\omega _{{k}}} $ 的线性系数;$ {I_i} $ 为引导图像中第$ i $ 个像素点的值。采用最小二乘法对
$ {{{a}}_{{k}}} $ 和$ {{{b}}_{{k}}} $ 进行求解,代价函数为$$ { E}\left({{a}}_{{k}},{{b}}_{{k}}\right)={\displaystyle \sum\limits_{i{ }\in { }{\omega }_{{k}}}\left[{\left({{a}}_{{k}}{I}_{i}{{+ b}}_{{k}}-{p}_{i}\right)}^{2}+\varepsilon {{a}}_{{k}}{}^{2}\right]} $$ (2) 式中:
$ {p_i} $ 为输入图像中第$ i $ 个像素点的值;$ \varepsilon $ 为正则化参数,其对滤波效果有较大影响。由于引导滤波对所有窗口均选取相同的
$ \varepsilon $ ,未考虑窗口的像素差异,导致图像边缘不清晰。WGIF选取窗口内的方差作为边缘权重因子,用于调节$ \varepsilon $ ,使有明显纹理区域的图像方差更大,对应的权值也更高,从而更好地保留图像边缘信息[11-12]。但方差大不代表图像的边缘信息强,对于井下低照度图像,仅通过计算方差很难得到合适的边缘权重因子。TopHat变换是图像处理中一种形态学变换方式,能够完成较暗背景图像中局部较亮区域的提取[13]。当光照较强时图像边缘有所模糊,通过TopHat变换处理后,光亮区域的边缘效果会有所提升[14]。
为进一步提高边缘检测的准确性,本文将TopHat变换融合到边缘权重因子计算中:
$$ {\varphi _n}{\text{ = }}\frac{1}{N}\sum\limits_{n = 1}^N {\frac{{T\left( m \right) + \alpha }}{{T\left( n \right) + \alpha }}} $$ (3) 式中:
$ {\varphi _n} $ 为边缘权重因子;N为引导图像的像素点个数;$ T\left( m \right) $ 为经过TopHat变换后的图像以像素点$ m $ 为窗口中心的均值;$ T\left( n \right) $ 为引导图像以像素点$ n $ 为窗口中心的均值;$ \alpha $ 为常数,取值$ 1 \times {10^{ - 4}} $ 。对于图像亮度较高的区域,边缘权重因子较大,则对应的
$ \varepsilon $ 较小,能更好地保留亮度较高区域的图像边缘信息。对于图像亮度较低的区域,边缘权重因子较小,则对应的$ \varepsilon $ 较大,对低照度区域有更好的平滑效果。THWGIF对应的代价函数为
$$ { E}\left( {{{{a}}_{{k}}}{{,}}{{{b}}_{{k}}}} \right){{ = }}\sum\limits_{i{{ }} \in {{ }}{\omega _{{k}}}} {\left[ {{{\left( {{{{a}}_{{k}}}{{{I}}_i}{{ + }}{{{b}}_{{k}}}} \right)}^2} + \frac{\varepsilon }{{{\varphi _n}}}{{{a}}_{{k}}}^2} \right]} $$ (4) THWGIF在保持WGIF优势的基础上,能有效减少图像光晕,具有更好的图像边缘保持效果。本文采用THWGIF对光照分量进行提取:
$$ {F}\left( {x,y} \right) = G\left( {I,{r_i},\varepsilon ,s} \right) $$ (5) 式中:
$ {F}\left( {x,y} \right) $ 为根据引导图像 I估计出的光照分量;$ G\left( \bullet \right) $ 为作用于引导图像I的THWGIF运算;$ {r_i} $ 为引导滤波窗口大小;$ s $ 为下采样倍数。WGIF和THWGIF算法对同一幅矿井图像的滤波效果对比如图2所示。可看出在平滑效果相近的前提下,THWGIF算法能更好地保留图像边缘信息。
1.2 光照分量及饱和度分量校正
煤矿大多采用矿灯对矿井进行照明,光源集中在某几处地方,使得图像部分区域过亮,难以观测到暗区域的信息,影响视觉效果。为解决该问题,本文采用自适应Gamma校正函数对光照分量进行增强,使图像不仅在亮度上有所提高,并保证亮度分布更加均匀[15-16]。
$$ Z\left( {x,y} \right) = 255{\left( {\frac{{F\left( {x,y} \right)}}{{255}}} \right)^\gamma } $$ (6) 式中:
$ Z\left( {x,y} \right) $ 为经过校正后的光照分量;$ \gamma $ 为自适应Gamma校正系数。$ \gamma $ 是影响图像亮度的关键。选取不同$ \gamma $ 时的图像增强效果如图3所示。当$ \gamma $ =0.2时,图像出现亮度过饱和的现象;当$ \gamma $ =0.5时,图像暗区域的亮度有明显增强效果,且图像亮区域没有出现过度增强的现象;当$ \gamma $ =0.8时,图像整体亮度增强不明显。因此本文采用的光照分量校正系数为0.5。在HSV空间模型中,当亮度增加,饱和度就会有所降低。为保证图像的饱和度细节不丢失,在对光照分量进行增强后,图像的饱和度分量也要进行相应的增强。本文采用自适应Gamma校正函数对饱和度分量进行增强,经实验可得,当饱和度校正系数为1.1时,图像增强效果最佳。
1.3 反射分量获取
Retinex算法是一种以颜色恒常性为基础的图像增强方法。该算法认为物体的颜色不是由反射光的绝对值决定的,而是由物体的反射能力决定的。
$$ L(x,y) = R(x,y) * F(x,y) $$ (7) 式中:
$ L(x,y) $ 为原始图像;$ R(x,y) $ 为反射分量,通常具有大量的高频信息。为求解反射分量,一般先将式(7)转换到对数域,再移项使原始图像与光照分量相减:
$$ \ln R(x,y) = \ln L(x,y) - \ln F(x,y) $$ (8) 对
$ \ln R(x,y) $ 进行指数运算,得到最终的反射分量。2. 实验分析
选取煤矿井下低照度图像,从主观评价和客观评价2个方面对MSR算法、WGIF−Retinex算法及本文THWGIF−Retinex算法对图像增强效果进行对比。
2.1 主观评价
不同算法下无强光直射的矿井图像增强效果及灰度直方图分别如图4和图5所示,不同算法下有强光直射的矿井图像增强效果及灰度直方图分别如图6和图7所示。
从图4可看出,对于无强光直射的矿井低照度原始图像1,经MSR算法增强后的图像亮度有所增强,但图像细节丢失,整体色彩偏浅;经WGIF−Retinex算法增强后的图像整体亮度较为均匀,在饱和度方面有较好的改善,但图像边缘较为模糊;经THWGIF−Retinex算法增强后的图像与经WGIF−Retinex算法增强后的图像相比,色彩还原度较高,且图像边缘更清晰,视觉效果明显增强。从图6可看出,对于有强光直射的矿井低照度原始图像2,经MSR算法增强后的图像在光源处存在光晕现象;经WGIF−Retinex算法和THWGIF−Retinex算法增强后的图像对光晕有很好的改善效果,且经THWGIF−Retinex算法增强后的图像在还原暗区域的细节信息和清晰度上优于WGIF−Retinex算法增强后的图像。
从图5可看出,原始图像1的灰度级主要分布在0~100之间,经MSR算法增强后的图像直方图灰度级分布在100~250之间,经WGIF−Retinex算法和THWGIF−Retinex算法增强后的图像直方图灰度级分布在0~255之间,灰度级分布范围越广,表明图像对比度越高。从图7可看出,原始图像2的灰度级大多分布在在0~50之间;经MSR算法增强后的图像直方图灰度级分布在100~255之间,表明增强后图像亮度过强;经WGIF−Retinex和THWGIF−Retinex算法增强后的图像直方图灰度级在0~250范围内均匀分布,表明增强后图像的对比度较高;经THWGIF−Retinex算法增强后图像在100~200灰度级范围内的像素点个数大于经WGIF−Retinex算法增强后的图像,表明THWGIF−Retinex算法对图像整体亮度增强效果优于WGIF−Retinex算法。
2.2 客观评价
采用信息熵[17]、平均梯度[18]、标准差[19]、无参考结构清晰度(No-Reference Structural Sharpness,NRSS)[20]作为图像质量客观评价指标。信息熵反映图像的信息量;平均梯度反映图像的清晰度;标准差反映图像的对比度;NRSS是衡量图像质量优劣的重要指标。上述指标的值越大,表明图像质量越好。
表 1 矿井图像1客观评价结果Table 1. Objective evaluation results of mine image 1图像 信息熵 平均梯度 标准差 NRSS 原始图像 6.427 9 3.599 5 26.060 7 0.428 2 MSR算法增强后图像 6.839 3 3.887 1 32.778 3 0.422 7 WGIF−Retinex算法增强后图像 7.311 7 5.347 2 40.859 0 0.551 2 THWGIF−Retinex算法增强后图像 7.231 6 7.525 6 39.728 8 0.622 9 表 2 矿井图像2客观评价结果Table 2. Objective evaluation results of mine image 2图像 信息熵 平均梯度 标准差 NRSS 原始图像 6.511 8 4.855 3 33.418 9 0.399 5 MSR算法增强后图像 7.263 5 4.984 2 36.312 5 0.442 0 WGIF−Retinex算法增强后图像 7.455 9 5.247 3 46.694 2 0.487 7 THWGIF−Retinex算法增强后图像 7.355 0 9.043 4 42.932 8 0.604 1 从表1可看出,对于无强光直射的矿井低照度图像,经MSR算法增强后的图像在NRSS方面略低于原始图像,而经WGIF−Retinex算法和THWGIF−Retinex算法增强后的图像在各指标上均有明显提高;与原始图像相比,经THWGIF−Retinex算法增强后的图像信息熵提高了12.50%,平均梯度提高了109.07%,标准差提高了52.44%,NRSS提高了45.46%;与经WGIF−Retinex算法增强后的图像相比,经THWGIF−Retinex算法增强后的图像在平均梯度和NRSS上分别提高了40.73%和13.00%,但在信息熵和标准差方面略小。从表2可看出,对于有强光直射的矿井低照度图像,3种算法增强后的图像在各指标上均有不同程度的改善;与经MSR算法增强后的图像相比,经THWGIF−Retinex算法增强后的图像信息熵提高了1.24%,平均梯度提高了81.44%,标准差提高了18.23%,NRSS提高了36.67%;与WGIF−Retinex算法相比,THWGIF−Retinex算法在信息熵方面有所降低,但在平均梯度和NRSS方面有较大改善,分别提高了72.34%和23.87%。
3. 结语
针对矿井低照度图像增强,提出了一种THWGIF−Retinex算法。首先,通过THWGIF算法提取图像光照分量,增强光照分量的边缘保持效果;其次,通过自适应Gamma校正函数增强图像光照分量和饱和度分量;然后,利用Retinex算法从增强后的光照分量中获取图像反射分量;最后,将色调分量、反射分量、校正后的饱和度分量合并,得到增强图像。实验结果表明:该算法能有效提高图像的亮度、清晰度和对比度,抑制亮度过饱和、光晕等现象,对抗色彩失真、边缘保持具有明显的作用;经该算法增强后的矿井图像在信息熵、平均梯度、标准差、NRSS方面均有明显提高,矿井图像增强效果好。
-
表 1 现有不同标准的SAR限值
Table 1 SAR limits of existing standards
标准名称 暴露类型 频率范围 全局SAR限值/
(W·kg−1)局部SAR限值
(头部和躯干)/(W·kg−1)局部SAR限值
(四肢)/(W·kg−1)IEEE Std C95.1—2019 职业暴露 100 kHz~6 GHz 0.4 10 20 公众暴露 100 kHz~6 GHz 0.08 2 4 ICNIRP 2020指南 职业暴露 100 kHz~6 GHz 0.4 10 20 6~300 GHz 0.4 — — 公众暴露 100 kHz~6 GHz 0.08 2 4 6~300 GHz 0.08 — — GB 21288—2007 公众暴露 30 MHz~6 GHz — 2 — GB 21288—2020(报批稿) 职业暴露 100 kHz~6 GHz — 10 20 公众暴露 100 kHz~6 GHz — 2 4 表 2 GB 9175—1988规定的电场强度和功率密度限值
Table 2 Limits for electric field strength and power density specified in GB 9175-1988
暴露等级 频率范围 电场强度/
(V·m−1)功率密度/
(W·m−2)一级(安全区) 0.1~30 MHz 10 — 30~300 MHz 5 — 300 MHz~300 GHz — 0.1 二级(中间区) 0.1~30 MHz 25 — 30~300 MHz 12 — 300 MHz~300 GHz — 0.4 表 3 GB 8702—1988规定的电场强度、磁场强度和功率密度限值
Table 3 Limits for electric field strength, magnetic field strength and power density specified in GB 8702-1988
暴露类型 频率范围 电场强度/
(V·m−1)磁场强度/
(A·m−1)功率密度/
(W·m−2)职业暴露 0.1~3 MHz 87 0.25 20 3~30 MHz $150/\sqrt f $ $0.4/\sqrt f $ $60/f$ 30~3 000 MHz 28 0.075 2 3~15 GHz $0.5\sqrt f $ $0.001\;5\sqrt f$ $f/1\;500$ 15~300 GHz 61 0.16 10 公众暴露 0.1~3 MHz 40 0.1 40 3~30 MHz $67\sqrt f $ $0.17\sqrt f $ $12/f$ 30~3 000 MHz 12 0.032 0.4 3~15 GHz $0.22\sqrt f $ $0.001\sqrt f $ $f/7\;500$ 15~300 GHz 27 0.073 2 注:f为频率,MHz。 表 4 GB 10437—1989规定的电场强度和功率密度限值
Table 4 Limits for electric field strength and power density specified in GB 10437-1989
波类型 频率范围 日暴露时间/h 电场强度/
(V·m−1)功率密度/
(W·m−2)连续波 30~300 MHz 4 19 1 8 14 0.5 脉冲波 30~300 MHz 4 14 0.5 8 10 0.25 表 5 GB 10436—1989规定的功率密度限值
Table 5 Limits for power density specified in GB 10436-1989
波类型 频率范围 日暴露时间 功率密度/
(W·m−2)连续波和脉冲波
(非固定辐射)300 MHz~300 GHz 8 h 0.5 小于或大于8 h 4/t 脉冲波
(固定辐射)300 MHz~300 GHz 8 h 0.25 小于或大于8 h 2/t 注:t为日暴露时间,h;短时间暴露最高功率密度一般不超过10 W/m2,若大于该值需使用个人防护,且不得大于50 W/m2。 表 6 GB 12638—1990规定的电场强度和功率密度限值
Table 6 Limits for electric field strength and power density specified in GB 12638-1990
波类型 频率范围 日暴露时间 电场强度/
(V·m−1)功率密度/
(W·m−2)连续波 30 MHz~
300 GHz8 h 14 0.5 小于或大于8 h — 4/t且不超过40 脉冲波 30 MHz~
300 GHz8 h 10 0.25 小于或大于8 h — 2/t且不超过20 表 7 GY 5054—1995规定的电场强度、磁场强度和功率密度限值
Table 7 Limits for electric field strength, magnetic field strength and power density specified in GY 5054-1995
暴露类型 频率范围 电场强度/
(V·m−1)磁场强度/
(A·m−1)功率密度/
(W·m−2)职业暴露
(8 h工作时间内)0.1~3 MHz 87 0.25 20 3~30 MHz $150/\sqrt f $ $0.4/\sqrt f $ $60/f$ 30~3 000 MHz 28 0.075 2 3~15 GHz $0.5\sqrt f $ $0.001\;5\sqrt f$ $f/1\;500$ 15~300 GHz 61 0.16 10 公众暴露
(24 h内)0.1~3 MHz 40 0.1 4 3~30 MHz $67/\sqrt f $ $0.17/\sqrt f $ $12/f$ 30~3 000 MHz 12 0.032 0.4 3~15 GHz $0.22\sqrt f $ $0.001\sqrt f $ $f/7\;500$ 15~300 GHz 27 0.073 2 表 8 GB 8702—2014规定的电场强度、磁场强度、磁感应强度和功率密度限值
Table 8 Limits for electric field strength, magnetic field strength, magnetic induction strength and power density specified in GB 8702-2014
频率范围 电场强度/
(V·m−1)磁场强度/
(A·m−1)磁感应
强度/μT功率密度/
(W·m−2)1~8 Hz 8 000 $32\;000/{f^2}$ $40\;000/{f^2}$ — 8~25 Hz 8 000 $4\;000/f$ $5\;000/f$ — 0.025~1.2 kHz $200/f$ $4/f$ $5/f$ — 1.2~2.9 kHz $200/f$ 3.3 4.1 — 2.9~57 kHz 70 $10/f$ $12/f$ — 57~100 kHz $4\;000/f$ $10/f$ $12/f$ — 0.1~3 MHz 40 0.1 0.12 4 3~30 MHz $67/{f^{0.5}}$ $0.17/{f^{0.5}}$ $0.21/{f^{0.5}}$ $12/f$ 30~3 000 MHz 12 0.032 0.04 0.4 3~15 GHz $0.22{f^{0.5}}$ $0.000\;59{f^{0.5} }$ $0.000\;74{f^{0.5} }$ $f/7\;500$ 15~300 GHz 27 0.073 0.092 2 注:f单位为频率范围对应单位。 表 9 GJB 5313A—2017规定的电场强度和功率密度限值
Table 9 Limits for electric field strength and power density specified in GJB 5313A-2017
暴露类型 频率范围 电场强度/
(A·m−1)功率密度/
(W·m−2)作业区短时间
(<1 h)暴露100 kHz~3.5 MHz 170 — 3.5~10 MHz $610/f$ — 10~400 MHz 61 10 400~2 000 MHz $3{f^{0.5}}$ $f/40$ 2~300 GHz 137 50 作业区连续波
8 h暴露0.1~3 MHz 47.7 6 3~30 MHz $82.5/{f^{0.5}}$ $18/f$ 30~3 000 MHz 15 0.6 3~10 GHz $0.274{f^{0.5}}$ $f/5\;000$ 10~300 GHz 27.4 2 生活区短时间
(<1 h)暴露0.1~3 MHz 40 4 3~30 MHz $67/{f^{0.5}}$ $12/f$ 30~3 000 MHz 12 0.4 3~15 GHz $0.22{f^{0.5}}$ $f/7\;500$ 15~300 GHz 27 2 生活区日暴露 0.1~3 MHz 33.8 3 3~30 MHz $58.5/{f^{0.5}}$ $9/f$ 30~3 000 MHz 10.6 0.3 3~10 GHz $0.194{f^{0.5}}$ $f/10\;000$ 10~300 GHz 19.4 1 表 10 IEEE Std C95.1—2019规定的电场强度、磁场强度和功率密度限值
Table 10 Limits for electric field strength, magnetic field strength and power density specified in IEEE Std C95.1-2019
暴露类型 频率范围 电场强度/(V·m−1) 磁场强度/(A·m−1) 基于电场强度的
功率密度/(W·m−2)基于磁场强度的
功率密度/(W·m−2)公众暴露(全身) 0.1~1.34 MHz 614 $16.3/f$ 1 000 $100\;000/{f^2}$ 1.34~30 MHz $823.8/f$ $16.3/f$ $1\;800/{f^2}$ $100\;000/{f^2}$ 30~100 MHz 27.5 $158.3/{f^{1.668}}$ 2 $9\;400\;000/{f^{3.336} }$ 100~400 MHz 27.5 0.0729 2 2 400~2 000 MHz — — $f/200$ $f/200$ 2~300 GHz — — 10 10 职业暴露(全身) 0.1~1 MHz 1 842 $16.3/f$ 9 000 $100\;000/{f^2}$ 1~30 MHz $1\;842/f$ $16.3/f$ $9\;000/{f^2}$ $100\;000/{f^2}$ 30~100 MHz 61.4 $16.3/f$ 10 $100\;000/{f^2}$ 100~400 MHz 61.4 0.163 10 10 400~2 000 MHz — — $f/40$ $f/40$ 2~300 GHz — — 50 50 公众暴露(局部) 0.1~1.34 MHz 1 373 $36.4/f$ 5 000 $500\;000/{f^2}$ 1.34~30 MHz $1\;842/f$ $36.4/f$ $9\;000/{f^2}$ $500\;000/{f^2}$ 30~100 MHz 61.4 $353/{f^{1.668}}$ 10 $47\;000\;000/{f^{3.336} }$ 100~400 MHz $21.2{f^{0.232}}$ $0.056\;2{f^{0.232} }$ $1.19{f^{0.463}}$ $1.19{f^{0.463}}$ 400~2 000 MHz — — $1.19{f^{0.463}}$ $1.19{f^{0.463}}$ 2~6 GHz — — 40 40 6~300 GHz — — $55{(f/1\;000)^{ - 0.177} }$ $55{(f/1\;000)^{ - 0.177} }$ 300 GHz — — 20 20 职业暴露(局部) 0.1~1 MHz 4 119 $36.4/f$ 45 000 $500\;000/{f^2}$ 1~30 MHz $4\;119/f$ $36.4/f$ $45\;000/{f^2}$ $500\;000/{f^2}$ 30~100 MHz 137.3 $36.4/f$ 50 $500\;000/{f^2}$ 100~400 MHz $47.3{f^{0.232}}$ $0.125{f^{0.232}}$ $5.93{f^{0.463}}$ $5.93{f^{0.463}}$ 400~2 000 MHz — — $5.93{f^{0.463}}$ $5.93{f^{0.463}}$ 2~6 GHz — — 200 200 6~300 GHz — — $274.8{(f/1\;000)^{ - 0.177} }$ $274.8{(f/1\;000)^{ - 0.177} }$ 300 GHz — — 100 100 表 11 ICNIPR 2020指南规定的电场强度、磁场强度和功率密度限值
Table 11 Limits for electric field strength, magnetic field strength and power density specified in ICNIPR 2020 guideline
暴露类型 频率范围 电场强度/
(V·m−1)磁场强度/
(A·m−1)功率密度/
(W·m−2)公众暴露
(全身)0.1~30 MHz $300/{f^{0.7}}$ $2.2/f$ — 30~400 MHz 27.7 0.073 2 400~2 000 MHz $1.375{f^{0.5}}$ $0.003\;7{f^{0.5} }$ $f/200$ 2~300 GHz — — 10 职业暴露
(全身)0.1~30 MHz $660/{f^{0.7}}$ $4.9/f$ — 30~400 MHz 61 0.16 10 400~2 000 MHz $3{f^{0.5}}$ $0.008{f^{0.5}}$ $f/40$ 2~300 GHz — — 50 公众暴露
(局部)0.1~30 MHz $671/{f^{0.7}}$ $4.9/f$ — 30~400 MHz 62 0.163 10 400~2 000 MHz $4.72{f^{0.43}}$ $0.012\;3{f^{0.43} }$ $0.058{f^{0.86}}$ 2~6 GHz — — 40 6~300 GHz — — $55/{(f/1\;000)^{0.177} }$ 300 GHz — — 20 职业暴露
(局部)0.1~30 MHz $1\;504/{f^{0.7} }$ $10.8/f$ — 30~400 MHz 139 0.36 50 400~2 000 MHz $10.58{f^{0.43}}$ $0.027\;4{f^{0.43} }$ $0.29{f^{0.86}}$ 2~6 GHz — — 200 6~300 GHz — — $275/{(f/1\;000)^{0.177} }$ 300 GHz — — 100 表 12 基于现有标准计算得到的无线电波发射功率限值
Table 12 Radio wave emission power limits calculated based on existing standards
标准名称 暴露类型 最小功率密度
限值/(W·m−2)发射功率
限值/WGB 9175—1988 一级(安全区) 0.1 1.25 二级(中间区) 0.4 5 GB 8702—1988 职业暴露(8 h) 2 25.12 公众暴露(24 h) 0.4 5 GB 10437—1989 连续波(8 h) 0.5 6.28 脉冲波(8 h) 0.25 3.14 GB 10436—1989 连续波和脉冲波
(非固定辐射)(8 h)0.5 6.28 脉冲波(固定辐射)(8 h) 0.25 3.14 GB 12638—1990 连续波(8 h) 0.5 6.28 脉冲波(8 h) 0.25 3.14 GY 5054—1995 职业暴露(8 h) 2 25.12 公众暴露(24 h) 0.4 5 GB 8702—2014 公众暴露 0.4 5 GJB 5313A—2017 作业区短时间
(<1 h)暴露10 125.6 作业区连续波8 h暴露 0.6 7.5 生活区短时间
(<1 h)暴露0.4 5 生活区日暴露 0.3 3.77 IEEE Std C95.1—2019
和ICNIPR 2020指南公众暴露(全身) 2 25.12 职业暴露(全身) 10 125.6 公众暴露(局部) 10 125.6 职业暴露(局部) 50 628 -
[1] 陈鹏,贾刚. 矿井电磁环境对人体作用的研究[J]. 中国辐射卫生,2010,19(1):60-62. CHEN Peng,JIA Gang. Study on the effect of mine electromagnetic environment on human body[J]. Chinese Journal of Radiological Health,2010,19(1):60-62.
[2] 孙继平. 矿井宽带无线传输技术研究[J]. 工矿自动化,2013,39(2):1-5. DOI: 10.7526/J.ISSN.1671-251X.2013.02.001 SUN Jiping. Research of mine wireless broadband transmission technology[J]. Industry and Mine Automation,2013,39(2):1-5. DOI: 10.7526/J.ISSN.1671-251X.2013.02.001
[3] 孙继平. 煤矿信息化与自动化发展趋势[J]. 工矿自动化,2015,41(4):1-5. SUN Jiping. Development trend of coal mine informatization and automation[J]. Industry and Mine Automation,2015,41(4):1-5.
[4] 孙继平. 煤矿信息化自动化新技术与发展[J]. 煤炭科学技术,2016,44(1):19-23,83. SUN Jiping. New technology and development of mine informatization and automation[J]. Coal Science and Technology,2016,44(1):19-23,83.
[5] 孙继平. 煤矿机器人电气安全技术研究[J]. 煤炭科学技术,2019,47(4):1-6. SUN Jiping. Research on electrical safety technology of coal mine robot[J]. Coal Science and Technology,2019,47(4):1-6.
[6] ICNIRP. Guidelines for limiting exposure to electromagnetic fields (100 kHz to 300 GHz)[J]. Health Physics,2020,118(5):483-524. DOI: 10.1097/HP.0000000000001210
[7] GB 21288—2007 移动电话电磁辐射局部暴露限值[S]. GB 21288-2007 Limits for human local exposure to electromagnetic fields emitted by mobile phones[S].
[8] KAUR B, SINGH S, KUMAR J. A study of SAR pattern in biological tissues due to RF exposure[C]. The 2nd International Conference on Recent Advances in Engineering & Computational Sciences, Chandigarh, 2015: 1-5.
[9] 禹忠,吴光绪,谢永斌,等. 5G移动通信频率对人体比吸收率仿真[J]. 西安邮电大学学报,2019,24(3):1-6. YU Zhong,WU Guangxu,XIE Yongbin,et al. Simulation of specific absorption rate of 5G mobile electromagnetic sadiation[J]. Journal of Xi'an University of Posts and Telecommunications,2019,24(3):1-6.
[10] 赵雪龙,王长振,周红梅,等. P−X频段微波暴露人体比吸收率(SAR)仿真研究[J]. 微波学报,2020,36(增刊1):420-423. ZHAO Xuelong,WANG Changzhen,ZHOU Hongmei,et al. Simulation on specific absorption rate(SAR) of human body exposed to P-X band microwave[J]. Journal of Microwaves,2020,36(S1):420-423.
[11] 杜丹,李静,苗霞,等. 1~6 GHz射频暴露平台的设计及剂量特征[J]. 辐射研究与辐射工艺学报,2022,40(4):68-74. DU Dan,LI Jing,MIAO Xia,et al. Design and dose characteristics of 1-6 GHz radio frequency exposure platform[J]. Journal of Radiation Research and Radiation Processing,2022,40(4):68-74.
[12] EXCELL P S. Computer modelling of high frequency electromagnetic field penetration into the human head[J]. Measurement and Control:Journal of the Institute of Measurement and Control,1998,31(6):170-175.
[13] ABD-ALHAMEED R A,EXCELL P S,MANGOUD M A. Computation of specific absorption rate in the human body due to base-station antennas using a hybrid formulation[J]. IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility,2005,47(2):374-381. DOI: 10.1109/TEMC.2005.847395
[14] 侯建强,牛中奇,陈建华,等. 手机辐射与人体头颅相互作用的仿真分析[J]. 中国生物医学工程学报,2009,28(5):713-718. DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2009.05.014 HOU Jianqiang,NIU Zhongqi,CHEN Jianhua,et al. The simulation analysis of the interaction between human head and radiation of cell phone[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering,2009,28(5):713-718. DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2009.05.014
[15] 黄子健,倪建平,孟萃,等. 人体头部吸收手机及无线路由器辐射的FDTD仿真[J]. 安全与电磁兼容,2015(1):65-67. DOI: 10.3969/j.issn.1005-9776.2015.01.013 HUANG Zijian,NI Jianping,MENG Cui,et al. FDTD simulation of human head absorption radiated from mobile phone and wireless router[J]. Safety & EMC,2015(1):65-67. DOI: 10.3969/j.issn.1005-9776.2015.01.013
[16] 白杨,左胜,张玉,等. 基于高阶有限元方法的人体头部比吸收率分析[J]. 微波学报,2019,35(1):79-82. BAI Yang,ZUO Sheng,ZHANG Yu,et al. Analysis of human head specific absorption rate based on the higher order finite element method[J]. Journal of Microwaves,2019,35(1):79-82.
[17] 张一凡,张洪欣. 微波传能发射系统电磁辐射安全性研究[J]. 电波科学学报,2019,34(4):416-421. DOI: 10.13443/j.cjors.2018110901 ZHANG Yifan,ZHANG Hongxin. Safety of microwave transmission energy electromagnetic environment[J]. Chinese Journal of Radio Science,2019,34(4):416-421. DOI: 10.13443/j.cjors.2018110901
[18] ZRADZIŃSKI P,KARPOWICZ J,GRYZ K,et al. Modelling the influence of electromagnetic field on the user of a wearable IoT device used in a WSN for monitoring and reducing hazards in the work environment[J]. Sensors,2020,20(24):7131. DOI: 10.3390/s20247131
[19] 陈登鹏,逯迈. 5G手机天线辐照特性及其在人体头部中温度场分布[J]. 辐射研究与辐射工艺学报,2021,39(3):75-90. CHEN Dengpeng,LU Mai. Exposure characteristics of 5G mobile phone antenna and its temperature field distribution in the human head[J]. Journal of Radiation Research and Radiation Processing,2021,39(3):75-90.
[20] 中国科协学会服务中心. 5G电磁辐射与健康[M]. 北京: 中国科学技术出版社, 2020: 83-106. Service Center of China Association for Science and Technology. 5G electromagnetic radiation and health[M]. Beijing: Science and Technology of China Press, 2020: 83-106.
[21] MARY T A J, PRIYADARSHINI S J, RAVICHANDRAN C S, et al. Analysis of SAR on human head modeling in metallic enclosures[C]. IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research, Coimbatore, 2010: 1-4.
[22] SIMBA A Y,WATANABE S,HIKAGE T,et al. Experimental and numerical investigation of the maximum specific absorption rate in a spherical phantom when operating a mobile phone near a metallic wall[J]. IET Science,Measurement & Technology,2011,5(6):225-230.
[23] LEUNG S W,DIAO Yinliang,CHAN K H,et al. Specific absorption rate evaluation for passengers using wireless communication devices inside vehicles with different handedness,passenger counts,and seating locations[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2012,59(10):2905-2912. DOI: 10.1109/TBME.2012.2210553
[24] LAZARESCU C, DAVID V, NICA I, et al. Walls effect over the specific absorbtion rate in the human head due to mobile phone exposure[C]. International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering, Iasi, 2012: 560-564.
[25] 周文颖,逯迈. 地铁专用无线通信系统射频电磁暴露安全的评估[J]. 辐射研究与辐射工艺学报,2018,36(4):48-56. ZHOU Wenying,LU Mai. Safety evaluation of radio frequency electromagnetic exposure from wireless communication system of subway[J]. Journal of Radiation Research and Radiation Processing,2018,36(4):48-56.
[26] LI Jin,LU Mai. Safety assessment of electromagnetic exposure for adult and child passengers standing on the subway platform[J]. Archives of Electrical Engineering,2022,71(3):755-773.
[27] ASHRAF M A,MAHMOOD A,MAHBOOB M A. Numerical evaluation of specific absorption rate in human head and torso for wearable wireless devices in underground mine scenarios[J]. Radiation Protection Dosimetry,2022,198(8):491-502. DOI: 10.1093/rpd/ncac082
-
期刊类型引用(5)
1. 谢赛. 矿用电磁先导阀在线自动检测工艺研究及装备研制. 煤矿机械. 2025(03): 52-55 . 百度学术
2. 姜苏龙,郭蒲,赵继云,满家祥,曹超. 液压支架推溜油缸电液缓冲控制阀设计与试验研究. 工矿自动化. 2025(02): 27-33 . 本站查看
3. 刘闯,臧家林,张福海,金志江,钱锦远. 核电主蒸汽阀站中电磁先导阀的动态响应仿真研究. 机电工程. 2024(05): 894-900+932 . 百度学术
4. 刘国强,董军科,樊宏升. 一种先导阀螺钉螺母高度调节自锁装置的设计. 今日制造与升级. 2024(06): 135-137 . 百度学术
5. 张登山,杨浩,刘隽宁. PMW控制比例多路阀低温特性研究. 工矿自动化. 2024(S2): 215-219 . 本站查看
其他类型引用(0)
计量
- 文章访问数: 307
- HTML全文浏览量: 92
- PDF下载量: 37
- 被引次数: 5