Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Учебное пособие 2212

.pdf
Скачиваний:
5
Добавлен:
30.04.2022
Размер:
13.15 Mб
Скачать

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 004.891.3

Приазовский государственный технический университет

Pryazovskyi State Technical University

Канд. техн. наук, доцент Е.В. Лупаренко

Ph. D. in Engineering, associate professor E.V. Luparenko

E-mail: luparenko_elena@bk.ru

E-mail: luparenko_elena@bk.ru

Украина, г. Мариуполь

Ukraine, Mariupol

Е.В. Лупаренко

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПЕРВИЧНОЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ

Аннотация: В статье проводится анализ процесса первичной диагностики заболеваний, на основе чего строится системный проект, который включает в себя функциональную, информационную и динамическую модели

Ключевые слова: экспертная система (ЭС), интеллектуальная информационная система, функциональная модель, информационная модель

E.V. Luparenko

EXPERT SYSTEM OF PRIMARY DIAGNOSTICS OF DISEASES

Abstract: The paper analyzes the process of the primary diagnosing, on the basis of which a system project is built, which includes functional, informational and dynamic models

Keywords: expert system (ES), intellectual information system, functional model, information model

Экспертная 3 система (ЭС) – компьютерная программа, способная заменить спе- циалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний – как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

В эпоху массового внедрения персональных компьютеров во все сферы современной жизнедеятельности естественным является стремление использовать компьютерные системы для поддержки все более сложных видов человеческой деятельности. Одной из них является деятельность врача, ключевой пункт работы которого – принятие диагностических и лечебных решений. Этот процесс часто оказывается затруднительным, особенно для начинающих врачейспециалистов или в тех случаях, когда врачу приходится принимать решение в ситуациях, относящихся к компетенции смежных меди-

© Лупаренко Е.В., 2019

цинских специальностей. В то же время значительный опыт и знания, накопленные вра- чами-специалистами высокого уровня – экспертами в своей области, позволяют им в большинстве случаев успешно принимать правильные решения.

В данный момент развитие экспертных систем начинает набирать свой оборот по той причине, что появился мощный толчок развития искусственных нейронных сетей, которые являются логическим развитием экспертных систем.

Поскольку принятие решений является результатом переработки определенной информации о пациенте и базируется на использовании накопленных знаний, можно ожидать, что компьютерные системы искусственного интеллекта и, в частности, экспертные системы способны помочь врачу в решении задач диагностики и выбора тактики лечения. Опираясь на знания экспертов, хранящиеся в памяти компьютера, медицинская экспертная система может помочь врачу «узнавать» клинические ситуации, характерные для тех или иных диагнозов, оставляя за последним право, принять или отвергнуть соответствующее диагностическое или лечебное решение, предложенное системой. Иными словами, экспертные системы применяются для решения неформализованных проблем, к которым относятся задачи, обла-

60

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

 

 

ISSN 2618-7167

дающие одной или несколькими характери-

В книге собраны различные виды заболева-

стиками из следующего списка:

ний, которые уже разделены по симптомам,

• задачи не могут быть представлены в

что позволяет при создании БД не отвле-

числовой форме;

 

каться на поиск симптомов для того или

• исходные данные и знания о предмет-

иного заболевания.

 

ной области неоднозначны, неточны, проти-

В работе представлена обычная ЭС, со-

воречивы;

 

держащая в себе основные типы заболеваний

• цели нельзя выразить с помощью чет-

для разных возрастов и полов, с возможно-

ко определенной целевой функции;

стью просмотра типичных и атипичных

• не существует однозначного алгорит-

симптомов и возможных типов лечения. При

мического решения задачи.

накоплении большого объёма данных по за-

База знаний ЭС создаётся при помощи

болеваниям ЭС переходит в искусственную

трёх групп людей:

 

нейронную сеть (ИНС), с последующим ее

• эксперты той проблемной области, к

обучением.

 

 

которой относятся задачи, решаемые ЭС;

На этапе извлечения знаний происхо-

• инженеры по

знаниям, являющиеся

дит анализ проблемной области, определя-

специалистами по разработке интеллекту-

ются необходимые понятия и их взаимосвя-

альной информационной системы (ИИС);

зи, определяются методы решения задачи.

• программисты,

осуществляющие реа-

Проблемной областью является анализ спис-

лизацию ЭС.

 

ка общих заболеваний детей и подростков,

ЭС может функционировать в двух ре-

общих проблем со здоровьем мужчин и

жимах.

 

женщин.

 

 

 

• Режим ввода знаний – в этом режиме

На

этапе

структурирования

знаний

эксперт с помощью инженера по знаниям

определяются способы представления видов

посредством редактора базы знаний вводит

знаний, создаются основные понятия, моде-

известные ему сведения о предметной обла-

лируется работа системы, оценивается ее

сти в базу знаний ЭС.

 

адекватность. Данный этап в работе упро-

• Режим консультации – пользователь

щен, так как что книга доктора Тони Смита

ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о

[1] построена по принципу, схожим с экс-

текущей задаче и получая рекомендации ЭС.

пертной системой и представляет собой схе-

Например, на основе сведений о физическом

матическое описание заболеваний при раз-

состоянии больного ЭС ставит диагноз в ви-

личных симптомах (рис.1).

 

де перечня заболеваний, наиболее вероятных

На

этапе

формализации проводиться

при данных симптомах.

наполнения экспертом базы знаний. В связи

В данной работе проводится детальный

с тем, что для каждой экспертной системы

анализ процесса диагностики заболеваний,

главным является база знаний, то этот этап

на основе чего выстраивается системный

самый важный и трудоемкий. Его можно

проект процесса диагностики и лечения

разделить на несколько частей:

 

больных, который включает в себя функцио-

• Извлечение знаний у экспертов.

нальную, информационную и динамическую

• Организация знаний.

 

модели. На основе

результатов анализа

• Представление знаний в виде понят-

ном для ЭС.

 

 

функциональной структуры процесса обсле-

 

 

На этапе извлечения знания у эксперта

дования и лечения больных, разрабатывается

проходит формирование списка заболеваний,

функциональная модель с помощью разных

после чего идет распределение по

опреде-

методологий.

 

 

ленным

направлениям таким как:

возраст,

В качестве эксперта выступает книга,

изданная доктором Тони Смитом «Ваш се-

области заболеваний (области тела, пробле-

мы со зрительным аппаратом и т.д.). Созда-

мейный доктор» в 1992 году [1], а пользова-

ние базы знаний реализуется с помощью

телями будут определенные группы людей.

языка программирования С #.

 

61

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Рис. 1. Фрагмент схемы алгоритма поиска заболевания по симптомам

 

На этапе реализации происходит по-

первое заболевание, то система будет вно-

строение и создание ЭС, которая решает по-

сить корректировки, согласно которым при

ставленную задачу. Этап тестирования про-

этих симптомах первое заболевание будет в

ходит с помощью группы пользователей, ко-

приоритете, по сравнению с остальными.

торые при использовании программу вносят

При этом для второго заболевания собира-

в нее свои симптомы после чего, происходит

ются другие симптомы, внесенные экспер-

анализ и делается вывод на основе получен-

тами, и производиться поиск самого распро-

ных данных о жизнеспособности ЭС.

странённого. После чего определенный

Основой является клиент (приложение

симптом добавляется ко второму забо-

на Android), способное собирать статистику

леванию

в

наивысшем

приоритете

по симптомам и выдавать наиболее вероят-

(рис.2). Кроме того, проводится анализ

ное заболевание с описанием и рекоменда-

предыдущих или хронических типов заболе-

циями по лечению.

При каждом

прохож-

вания у эксперта с последующим выводом о

дения отсылается статистика и вносятся

возможности обострения или рецидива дан-

коррективы по

следующему

правилу:

ного заболевания.

 

 

если эксперт по группе симптомов выбрал

 

 

 

 

Рис. 2. Алгоритм выбора заболевания при схожих симптомах

62

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

На основе полученных результатов со-

данных о предпочтении тех или иных лекар-

бирается и упорядочивается база данных с

ственных препаратов при различных симп-

симптомами при тех или иных заболеваниях.

томах одного заболевания. Эта база данных

Проводится статистика ответов экспертов

анализируется повторно, и создает отдель-

для более точной работы ЭС.

ную статистику для сравнения ее с основной

Кроме того, включена опция экспертам

и проведения анализа для улучшения экс-

(врачам - специалистам) вносить данные о

пертной системы. На рисунках 3-4 приведе-

заболевании, симптомах и типах его лечения,

ны примеры работы программы по опреде-

продолжительности лечения, а также резуль-

лению вида заболевания по симптомам.

татов лечения с целью последующего сбора

 

Рис. 3. Выбор симптомов заболевания, определение заболевания

Для разработки программы использован язык программирования C # совместно с технологией Microsoft Windows Presentation

Foundation (WPF). Windows Presentation

Foundation стал доступным для использования с 2006 года и является востребованным до сих пор по ряду удобных причин а именно: с помощью WPF технологии можно создавать приложения как автономные для стационарных ПК так и такие, которые запускаются в браузере или на телефонах. Также существует возможность запуска приложений на Linux системах с помощью

средств Mono. Разработанные программы не требуют подгонки под размер различных экранов по той причине, что используют векторную систему визуализации.

Для создания интерфейса пользователя используется язык разметки XAML. По этой причине Приложения часто напоминают WEB - сайты. В первую очередь происходит проектирования базы знаний в цифровой формат. Ниже показан пример для базы знаний «Высокая температура» и на рис. 5 приведено отображения базы знаний «Высокая температура» в программе.

63

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Высокая температура

<AttributesCaption="Симптом">

<AttributeID="15"Caption="Ваша температура более 38 градусов." /> <AttributeID="0"Caption="Вас беспокоит кашель?" /> <AttributeID="1"Caption="Отдышка и коричневая мокрота" />

<AttributeID="2"Caption="Серовато желтая мокрота и трудности дыхания" /> <AttributeID="3"Caption="У вас сильная головная боль?" /> <AttributeID="4"Caption="У вас болит горло" /> <AttributeID="5"Caption="Боль при наклоне головы вперед" />

<AttributeID="6"Caption="Тошнота" /> <AttributeID="7"Caption="Рвота" />

<AttributeID="14"Caption="Розовая или мутная моча." /> <AttributeID="8"Caption="Насморк, боль в горле" /> <AttributeID="9"Caption="Были ли вы за гарницей в теплой стране?" /> <AttributeID="10"Caption="Головная боль." /> <AttributeID="11"Caption="Боль в пояснице." /> <AttributeID="12"Caption="Боли в конечностях." />

<AttributeID="13"Caption="Учащенное мочеиспускание." /> </Attributes>

<ObjectsCaption="Болезнь">

<ObjectName="Инфекционное заболевание"Attributes="0, 1,15" /> <ObjectName="Острый бронхит"Attributes="0,2,15" /> <ObjectName="Мененгит"Attributes="3,5,7,6,5,15" /> <ObjectName="Общеевирусное заболевание"Attributes="0,10,8,11,15,4,12,8" /> <ObjectName="Тропическая болезнь"Attributes="9,15" /> <ObjectName="Инфекция почек или моченого пузыря"Attributes="15,11,6,13" />

<ObjectName="Восполение маточних труб"Attributes="15," />

</Objects>

Рис. 4. Выбор симптомов заболевания, определение заболевания

64

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

Рис. 5. Пример работы программы для базы знаний «Высокая температура»

Построение подобных экспертных си-

персоналу.

 

стем позволит молодым врачам-терапевтам

2. Возможно применение экспертных

при диагностике и лечении больных достичь

систем в качестве обучающего пособия для

уровня ведущих специалистов, сократить

повышения уровня квалификации студента-

время на обучение молодых врачей и сту-

ми и медицинским персоналом, что сократит

дентов, сократить время самой диагностики

время на обучение молодых врачей, позво-

больных, что является актуальным для дан-

лит молодым врачам-терапевтам при диагно-

ной предметной области. Широкое внедре-

стике и лечении больных астмой достичь

ние экспертных систем диагностики заболе-

уровня ведущих специалистов.

ваний позволит повысить экономическую

Библиографический список

эффективность рассматриваемого процесса.

 

 

Также внедрение данных систем позволит

1. Тони Смит Ваш семейный доктор /

создавать станции анализа заболеваний в об-

Т. Смит. – М.: «Мир», 1992. – С. 258.

ластях, где весьма проблематично построить

2. Гаврилова Т.А. Базы знаний интел-

ведущие медицинские центры с профессио-

лектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф.

нальным медицинским обслуживанием.

Хорошевский. – СПб: Питер, 2000. – 245 с.

Таким образом, можно сделать следу-

3. Куликов

Г.Г. Автоматизированное

ющие выводы:

 

проектирование

информационно управляю-

1. Создание экспертных систем суще-

щих систем. Проектирование экспертных

ственно снизит нагрузку на персонал и даст

систем на основе системного моделирования

возможность

принимать удовлетворитель-

/ Г.Г. Куликов, А.Н. Набатов, А.В. Речкалов

ные решения

менее квалифицированному

– Уфа: УГАТУ, 1999. – 223 с.

65

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 543.27-8

Воронежский государственный технический университет

Voronezh state technical University

канд. техн. наук, доцент В.И. Акимов, тел.: (473)271-59-18

Ph. D in Eng., associate prof. V.I. Akimov, Ph.: (473)271-59-18

канд. техн. наук, доцент А.В. Полуказаков,

Ph. D in Eng., associate prof. A.V. Polukazakov,

Е-mail: u00280@vgasu.vrn.ru,

Е-mail: u00280@vgasu.vrn.ru,

студент группы ПБ631 В.А. Какалов, Е-mail: PAV_75@mail.ru

student group PB631 V.A. Kakalov, Е-mail: PAV_75@mail.ru

Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

В.И. Акимов, А.В. Полуказаков, В.А. Какалов

СИСТЕМА КЛИМАТ - КОНТРОЛЯ В ИНФОРМАЦИОННОМ РЕСУРСЕ «УМНОГО ДОМА»

Аннотация: Разработано средство контроля температуры и содержания углекислого газа СО2 в составе средств информационной поддержки «Умного дома» (функция климат-контроля). Данный ресурс организован на базе платформы Arduino IDE

Ключевые слова: газоанализатор, датчики, контроллер, углекислый газ

V.I. Akimov, A.V. Polozakakov, V.A. Kakalov

CLIMATE CONTROL SYSTEM IN THE INFORMATION RESOURCE

OF SMART HOME

Abstract: A tool has been developed to control the temperature and carbon dioxide content of CO2 as part of the information support tools of the Smart Home (climate control function). This resource is organized on the basis of the Arduino IDE platform

Key words: gas analyzer, sensors, controller, CO2 gas

Управление 4 должно

заключаться в

ность отвечают различные сенсоры, фикси-

поддержании заданной температуры в по-

рующие протечки воды, запахи дыма и газа,

мещении (нагреватель), поддержание влаж-

а также способные обнаружить вторжение в

ности (кондиционер, парогенератор), под-

дом и сообщить об этом владельцу.

держание концентрации СО2 или О2 (при-

Воздух, которым мы дышим, может

точная вентиляция).

 

привести к различным проблемам со здоро-

В концепцию «Умного дома» входят

вьем, если не стараться сделать его чище.

следующие функции: управление водоснаб-

Современные проблемы, которые могут

жением и водоотведением; обеспечение тре-

встречаться в нашем доме это:

буемой температуры в разнофункциональ-

1) избыточное количество углекислого

ных помещениях; контроля доступа; взаимо-

газа в помещениях приводят к изменениям в

действие бытовой электроники; управление

кровеносной, центральной нервной, дыха-

освещения; энергосбережения. В современ-

тельной системах, при умственной деятель-

ном понимании - это автономный комплекс

ности нарушаются восприятие, оперативная

управления всеми инженерными системами

память, распределение внимания;

здания без участия человека на основе за-

2) повышение влажности хотя бы до

данных условий. В более широком смысле

70% ведет к целому ряду негативных по-

«Умным домом» считают любые системы,

следствий. Во-первых, страдает здоровье, во-

позволяющие управлять техникой удалённо

вторых, страдает интерьер. Чем выше влаж-

и настраивать автоматические сценарии,

ность помещения, тем интенсивнее развива-

привязанные к тем или иным событиям. Эф-

ются болезнетворные плесневые грибки.

фективное использование

энергоресурсов

Низкая влажность приводит к высыханию

достигается за счёт работы освещения, кли-

кожи человека, а организм в целом получает

матического оборудования и другой техники

обезвоживание. Слизистые оболочки пере-

только в присутствии человека. За безопас-

сыхают, начинают трескаться, что позволяет

 

 

 

различным вирусам и бактериям проще про-

 

 

 

никать в организм;

© Акимов В.И., Полуказаков А.В., Какалов В.А., 2019

3) утечка бытового газа - одна из при-

66

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

 

ISSN 2618-7167

чин пожара в квартире. Утечка газа может

MT8056» стоимостью 2980 рублей, также

произойти из-за профессиональных просче-

«AMTAST AMF062» анализатор качества

тов или по бытовым случайностям. Послед-

воздуха CO2 стоимостью 10500 руб. [3]. Но

ствия пожара или взрыва от утечки бытового

из-за высокой цены не каждый может при-

газа носят серьезный характер.

 

обрести этот товар.

Взглянув на эти проблемы, становится

Хотелось бы предложить альтернатив-

понятна

важность

поддерживания качества

ный вариант, который превосходит по коли-

воздуха, которым мы дышим. Помочь вести

честву измеряемых параметров, а также до-

измерения в режиме реального времени и

ступнее по стоимости, ведь в совокупности

оповестить вас об опасности поможет при-

наш вариант не превышает стоимость в 1500

боранализатор воздуха.

 

руб. (рис.1).

В связи с высокой стоимостью различ-

Практическая часть в рамках данного

ных моделей газоанализаторов, хотелось бы

исследования будет реализована на базе

предложить альтернативный вариант, кото-

платформы Arduino Uno. Плата выполнена

рый превосходит по количеству измеряемых

на базе процессора ATmega с тактовой ча-

параметров, а также доступнее по стоимости.

стотой 16 МГц, обладает памятью 32кБ. На

На

рынке

присутствуют

различные

платформе расположены 14 контактов (pin)

модели,

такие как «Детектор угарного

цифрового ввода и вывода, 6 аналоговых

газа СО

Мастер

Кит МТ8056

/ Даджет

контактов [1].

 

Рис. 2. Схема подключения анализатора

Рис. 1. Газоанализатор в собранном виде

воздуха

Микросхема ESP8266 (рис.3) – один из

ность дистанционного управления и сбора

самых популярных инструментов для орга-

данных [2].

низации беспроводной связи в проектах ум-

Цифровой датчик температуры и влаж-

ного дома. С помощью беспроводного кон-

ности DHT11 (рис.4) является составным

троллера можно организовывать связь по ин-

датчиком, который выдаёт сигнал с соответ-

терфейсу Wi-Fi, обеспечивая проектам

ствующими показаниями.

Arduino выход в интернет и возмож-

 

67

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

 

Рис. 4. Датчик температуры и

Рис. 3. WI-FI модуль MSP8266

влажности DHT11

Электронные компоненты используют-

зовать для обнаружения утечек газа и за-

ся для подачи сигнала в случае превышения

дымления.

предельно допустимой концентрации одной

Датчик угарного газа MQ-135 (рис.6)

из исследуемых величин, а также для инди-

применяется для определения наличия и

кации работы устройства [4].

концентрации углекислого газа (CO2) в

Для того, чтобы плата Arduino успешно

окружающей среде. Он состоит из химиче-

решала задачу по утечке газа нужно подклю-

ского полупроводникового сенсора - слой

чить к ней датчик газа MQ-2 (рис.5). Датчик

чувствительного полупроводника (обычно

MQ-2 позволяет определить концентрацию

это оксиды переходных металлов) на инерт-

углеводородных газов (пропан, метан, н-

ной подложке, поверхность которого умеет

бутан), дыма (взвешенных частиц, являю-

селективно захватывать какие-то летучие

щихся результатом горения) и водорода в

вещества из газа.

окружающей среде. Датчик можно исполь-

 

Рис. 5. Датчик MQ-2

Рис. 6. Датчик MQ-135

В результате такой хемосорбции полу-

качества окружающего воздуха, были взяты

проводник приобретает заряд и меняет свои

основные формулы, соответствующие [6]:

свойства: обычно следят за его сопротивле-

Комплексный индекс загрязнения ат-

нием. Полупроводниковые сенсоры практи-

мосферы:

чески всегда требуют времени прогрева для

 

нормальной работы.

(1)

Для оценки температуры, влажности и

 

68

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

 

 

 

 

 

 

ISSN 2618-7167

 

Допустимая концентрация CO2

в порено два светодиода, установленные непо-

мещении:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

средственно на самих датчиках [5].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Программирование

микроконтроллера

 

 

доп

= −

 

 

 

 

(2)

(написание Скетча) для Arduino осуществля-

 

 

ф

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ется на языке программирования C++. Сле-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Количество избыточного тепла:

 

дующим шагом стало

программирование

 

 

 

 

 

1

 

 

 

устройства в среде Arduino IDE. Общая идея

6 = и од(2,5 + 10,3 в

2

)(35 − в)

(3)

алгоритма была следующей:

 

 

 

 

 

Данные формулы

 

 

учитывались

при

программно подключить датчики к

проектировании газоанализатора и при ка-

платформе;

 

 

либровке соответствующих датчиков.

 

настроить режим работы датчиков и,

 

При

составлении

алгоритма работы

при необходимости, их откалибровать;

устройства, учитывались допустимые значе-

снимать показания последовательно

ния концентрации газа в помещении. В таб-

с каждого датчика и выводить их в специ-

лице представлены нормативные значения и

альный монитор порта.

 

 

их влияние на здоровье организма [7]:

 

Если показатели в норме, зажечь зеле-

 

Для создания устройства использова-

ный диод, при превышении порогового зна-

лись описанные ранее плата контроллер

чения какого-либо из измеряемых парамет-

Arduino Uno, плата расширения, датчики

ров включить красный диод на непродолжи-

MQ-2, MQ-135, DHT11 (рис.2). Для подачи

тельное время.

 

 

сигналов при работе устройства предусмот-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Анализ влияния «качества» воздуха на здоровье человека

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Концентрация

 

Строительные нормативы

Влияние на организм (согласно санитарно-

 

 

 

(согласно ГОСТ 30494-

 

 

CO2 (ppm)

 

гигиеническим исследованиям)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2011)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

менее 800

 

Воздух высокого качества

Идеальное самочувствие и бодрость

 

 

 

 

 

 

 

 

800 – 1000

 

Воздух среднего качества

На уровне 1 000 ppm каждый второй ощу-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

щает духоту, вялость, снижение концен-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

трации, головную боль

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1000 – 1400

 

Нижняя граница допусти-

Вялость, проблемы с внимательностью и

 

 

 

 

 

мой нормы

 

обработкой информации, тяжелое дыха-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ние, проблемы с носоглоткой

 

 

 

 

 

 

 

 

Выше 1 400

 

Воздух низкого качества

Сильная усталость, безынициативность,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

неспособность сосредоточиться, сухость

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

слизистых, проблемы со сном

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Были

произведены

 

 

тесты собранного

ваны изменения концентрации углекислого

газоанализатора в жилой комнате. В течении

газа и скачки при проветривании.

данного периода времени были зафиксиро-

 

 

 

69