某大型石化企业噪声危害现状调查

依据国家职业卫生相关标准对江苏省内某石化企业进行职业卫生现场调查和测定，确定噪声危害程度分级，并对作业人员纯音气导听阈进行测试和分析。结果显示，180个噪声暴露点中有51个噪声声级>85 dB（A），其中炼油部门汽油加氢岗位危害程度为Ⅲ级（重度）；纯音听阈测试异常结果基本与职业危害程度分级相一致，危害程度Ⅱ级（中度）的热电部燃料工区和公用工程运行部供一、净化、低温热利用工区听阈异常检出率均较高，分别为14.63%和10.34%、4.41%、3.51%。提示企业应关注噪声危害严重岗位，加强噪声危害的防护治理。     

红外光谱数据融合对栽培滇重楼产地鉴别*

目的 多样的环境因素使得不同产地栽培滇重楼的化学成分也丰富多样，不同居群栽培滇重楼的甾体皂苷类成分具有很大的差异，多源数据融合分析能更全面的表征药材化学信息，建立一个高效而准确的产地鉴别模型，为其资源合理开发利用提供依据。方法 以来自云南和四川的8个产地（保山、楚雄、大理、红河、丽江、成都、文山、玉溪）共366份栽培滇重楼根茎为实验材料，采集其傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）和衰减全反射-傅里叶变换中红外光谱（ATR-FTMIR）数据。采用Kennard-Stone算法将不同产地的样品分为2/3的训练集和1/3的预测集，基于4种特征变量提取方法（CARS、VIP、SPA、SO-Covsel）结合2种数据融合策略（低级数据融合和中级数据融合），建立偏最小二乘产地判别分析模型。根据模型参数交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）评估模型的稳定性，模型训练集和预测集准确率（ACC）评估模型分类性能。结果 近红外光谱和中红外光谱均能反应不同产地栽培滇重楼的化学成分差异，在中级数据融合中，基于VIP和SPA提取的特征变量建立的模型正确率均大于94%。相较于中级数据融合，低级数据融合模型得到了最为满意的结果，其预测集分类正确率达到100%。结论 根据近红外和中红外数据建立的低级数据融合PLS-DA模型，能够用于栽培滇重楼的产地鉴别分析。     

某热电企业噪声危害现状分析

对2017—2019年某热电企业噪声检测与工人体检数据进行统计处理。结果显示，2017—2019年噪声接触组整体听力异常率均高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。听力异常以双耳高频（3 000、4 000、6 000 Hz）平均听阈M40 dB、双耳高频平均听阈M40 dB伴语频任意频率听阈>25 dB两种情况为主，差异有统计学意义（P<0.05）。2017—2019年该企业噪声作业人员整体听力异常率变化呈逐年下降的趋势（P<0.05）。提示应加强针对噪声危害风险制定和采取管理控制措施，预防接噪人员听力损伤和职业性噪声聋的发生。     

某电子设备制造企业噪声所致作业人员听力损失的风险评估

采用《噪声职业病危害风险管理指南》（WS/T 754—2016）对某电子设备制造企业噪声所致作业人员听力损失进行风险评估。结果显示，冲压、数控机床（CNC）、剖沟和打磨岗位噪声暴露水平分别为90.7、87.1、87.9和83.4 dB（A），其岗位男性作业工人噪声暴露35年、女性噪声暴露40年后出现听力损失的风险等级分别为较高、中等和可接受风险。提示噪声所致听力损失的风险等级随噪声暴露水平和时间的增加而升高，男性风险概率高于女性，企业应按风险等级采取相应的管理措施。     

关于来稿中统计学方法描述的要求

本刊对于来稿中统计学方法的描述有以下要求:1.统计学分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计学分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的.     

中药生产过程质量控制关键技术研究进展

中医药发展已上升到国家战略层面,在医药行业贯彻实施"中国制造2025"战略的新形势下,中药生产过程质量控制是中药工业需要加快突破的关键领域之一。对中药生产过程质量控制领域在工艺设计、分析检测、过程建模、制造装备等方面的关键共性问题进行解析,综述了中药生产过程质量控制体系中工艺过程理解、生产过程实时分析方法开发、过程控制策略建立3个方面的研究进展;并结合企业研究实践,介绍了质量源于设计(quality by design,Qb D)、过程分析技术(process analytical technology,PAT)、实验设计(design of experiment,DOE)、多变量统计分析等关键技术在上述3个研究方向中的应用进展,分析了实际工业应用的难点问题并对其应用前景进行展望,旨在为中药企业应用和提升生产过程质量控制技术提供参考。     

防范魔音入耳 关爱听力健康

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关于计量资料中的t检验

有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形:①两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;②同一受试对象接受两种不同的处理;③同一受试对象处理前后。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。