- Projektnummer: F 1932
- Projektdurchführung: TNO, Niederlande; Kooperationspartner: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)
- Status: Abgeschlossenes Projekt
Projektbeschreibung:
Das REACH-Implementierungsprojekt (RIP) 3.2 schlägt für die Abschätzung der Exposition am Arbeitsplatz ein stufenweises Vorgehen (Tiered approach) vor. Dabei zielt die erste Stufe (Tier 1) auf eine generische, eher konservative Abschätzung der Exposition. In der zweiten Stufe wird eine realistische, belastbare Abschätzung durch ein verfeinertes, spezifisches Modell verlangt. Während für den Tier 1 entsprechende Modelle zur Verfügung stehen (z. B. ECETOC TRA, EMKG/COSHH, Stoffenmanager), fehlen für den Tier 2 gegenwärtig noch geeignete Abschätzungsmodelle. Um diese Lücke zu schließen, haben IOM, HSL, HSE, BAuA, AMI, Arbo Unie und TNO (Projektleitung) ein europäisches Projekt-Konsortium gebildet. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll ein mechanistisches Modell (einschließlich Monte Carlo-Modul) mit einer Expositionsdatenbank kombiniert werden. Methodisch erfolgt dies auf der Grundlage der Bayes-Statistik. D. h., mit verbesserter bzw. verbreiteter empirischer Datenbasis wird eine Verbesserung der Modellvorhersagen erwartet. Das kombinierte Modell ist also lernfähig. Ausgangspunkt des mechanistischen Modells sind Haupt-"modifying factors" (MF), die auf sehr hohem Abstraktionsniveau die für die Exposition am Arbeitsplatz entscheidenden Einflußgrössen (wie z. B. das Expositionspotenial) abbilden. Diese Haupt-MF werden mit Hilfe der untergeordneten (spezifischeren) Expositionsdeterminanten in einer hierarchischen Struktur definiert.
Mit dem Projekt werden u. a. folgende Ziele verfolgt:
- Die Entwicklung eines mechanistischen Modells zur Beschreibung der beruflichen Exposition,
- Charakterisierung der Variabilität bzw. Unsicherheit von Modellvorhersagen durch probabilistische Verfahren (Monte-Carlo-Simulation),
- Entwicklung und Einrichtung einer Datenbank zur Speicherung von Messdaten und korrespondierenden Hintergrundinformationen (Tätigkeitsbeschreibungen etc.),
- Entwicklung eines lernfähigen, computergestützten Modells auf der Grundlage des Bayes Ansatzes.