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基于生理指標的噪聲對作業人員認知績效的影響研究

2021-08-23 12:37:16景國勛
煤礦安全 2021年8期
關鍵詞:影響實驗

景國勛,王 敏

(1.河南理工大學 安全科學與工程學院,河南 焦作 454000;2.安陽工學院,河南 安陽 455000)

隨著現代化企業的發展與科技的進步,生產機械化程度越來越高,機械設備產生的不同強度的噪聲,對作業人員的身心健康會產生不同程度的影響。噪聲強度增大會使人產生疲勞癥狀,導致注意力不集中,反應時間加長,失誤率增加,進而使作業人員出現不安全行為的概率增大[1]。煤礦高強度噪聲污染會對礦工身體產生特異性和非特異性危害,也會直接或間接導致事故的發生[2]。井下噪聲對礦工的生理、心理和行為都會產生不同程度的影響[3]。噪聲等級的不同對作業人員認知能力有著較大的影響[4]。在強噪聲環境下作業人員的行為能力明顯低于低噪聲環境[5]。國外學者Rostam等人研究了不同噪聲類型對認知績效的影響[6]。李敏等人通過研究噪聲引起的皮電、心率以及失敗次數的變化,分析了噪聲水平對注意力的影響[7]。景國勛等人研究了煤礦噪聲對礦工行為的影響,結果表明噪聲等級大于65 dB后,作業人員的行為可靠性降低[8]。張蘭研究了環境噪聲對兒童短時記憶力、注意力、閱讀理解能力和計算能力等一系列認知活動的影響,表明兒童的主觀煩惱度會隨著聲壓級的增大而增加[9]。王翹秀研究發現任務難度越大,操作人員的認知行為越容易受到噪聲干擾[10]。戚作秋等人研究表明高聲壓級生產性噪聲導致被試煩躁、注意力分散,并對被試者的認知能力造成干擾[11]。隨著人們對作業環境舒適度的要求逐漸提高,越來越多的學者開始研究噪聲對人體生理心理及行為的影響,但關于噪聲對生理指標與認知績效指標的綜合影響研究較少。因此,通過對被試者在不同噪聲等級條件下的舒張壓、收縮壓、心率、心率變異性、平均反應時、出錯數等指標進行測量研究,并對數據進行統計分析得出噪聲等級對生理指標與認知績效的影響規律[12]。

1 實驗設計

1.1 實驗對象和條件

選取20名被試者,均為男性,按實驗測試順序進行編號,依次標記為1~20。要求所選被試者身體健康,無精神病史,聽覺無障礙,視力良好,無色盲、色弱癥等,實驗期間不得服用任何影響精神狀態的藥物等,實驗前不得引用酒精、咖啡類飲品。

在綜采綜掘實訓實驗室進行模擬實驗,利用YLY2.8型礦用防爆錄音筆在山西長治某礦綜采工作面采集混合噪聲,通過高保真立體環繞音響播放并控制噪聲的大小。在該礦測得綜采工作面最高噪聲等級達91.5 dB,根據《工業企業衛生標準》以及關于煤礦噪聲的相關文獻,將噪聲等級設為35、55、75、95 dB 4種級別。由于研究的自變量為噪聲等級,為避免其他環境因素對被試者產生影響,利用空調、加濕器等控制溫濕度,將其他環境條件設為定值。

1.2 實驗設計與過程

利用E-Prime軟件對Stroop實驗流程進行設計,其流程為指導語→練習階段→過渡語→試驗階段→結束語。該實驗的材料為4個代表顏色的單字(紅、黃、綠、藍),字體設置為黑體,分為字義與顏色一致和字義與顏色不一致2種條件,在不同噪聲的等級條件下,要求被試忽略字義,對單字的顏色進行快速反應。實驗過程中要求被試距離屏幕中央60 cm左右,標準鍵盤中的D、F、J、K鍵分別對應紅色、藍色、綠色、黃色。

具體實驗步驟如下:①被試者提前30 min進入實驗室,熟悉實驗室環境,在所設置的噪聲環境中適應20 min,同時閱讀了解實驗操作流程和實驗要求;②利用MP150多導生理儀測量被試者心電指標,將電極片貼在被試者身體的相應部位,啟動實驗設備,實驗過程中利用魚躍牌電子血壓計測量被試者的舒張壓與收縮壓;③計算機E-Prime界面會出現實驗指導語,被試者按照指導語進行練習,系統會自動記錄被試的反應時間和正確率,正確率達到95%之后方可進行正式實驗;④實驗結束后播放20 min旋律優美的輕音樂,緩解噪聲對被試者的影響。

2 實驗結果

實驗數據自動保存在計算機中,通過MP150多導生理儀自帶的計算機Acknowledge軟件對心電數據進行初步處理,導出HR、HRV、R-R間期的數值進行分析。利用E-Prime自帶數據處理軟件EDataAid導出Stroop實驗數據,對每組80個反應時數據取平均值,統計被試者的出錯次數。最后利用Excel、Origin2018和SPSS19.0對數據分析。

2.1 不同等級噪聲對生理指標的影響

2.1.1 不同等級噪聲對收縮壓和舒張壓的影響

20名被試者在不同噪聲等級條件下的收縮壓、舒張壓變化情況如圖1。被試者的收縮壓隨噪聲等級的增大呈先減小后增大的趨勢,在安靜環境(35 dB)下,被試者收縮壓的平均值為115.9 mmHg,噪聲為55 dB時,收縮壓平均值為111.4 mmHg,噪聲為75 dB時,收縮壓平均值為116.125 mmHg,噪聲為95 dB時,收縮壓平均值為121.7 mmHg。由此可知,噪聲等級在35~75 dB時收縮壓先減后增,之后收縮壓隨噪聲等級的增大而增大。被試者的舒張壓隨噪聲等級的增大而減小,噪聲為35 dB時,舒張壓平均值為76.45 mmHg,噪聲增大到95 dB時,舒張壓平均值為66.5 mmHg。綜上所述,噪聲等級對被試者的收縮壓和舒張壓都產生了較為顯著的影響。

圖1 噪聲等級與收縮壓、舒張壓的擬合圖Fig.1 Fitting diagrams of noise level with systolic and diastolic blood pressure

對收縮壓和舒張壓隨噪聲等級的變化趨勢進行方差分析并建立模型。噪聲等級與收縮壓函數模型參數如下:R2為0.213;F值為10.400;自由度1值為2;自由度2值為77;顯著性為0;參數估算值常量為132.546;參數b1為-0.708;參數b2為0.006。噪聲等級與收縮壓顯著性小于0.05。由此可得收縮壓y1與噪聲等級x之間的二元線性回歸方程為:

y1=132.546-0.708x+0.006x2

噪聲等級與舒張壓函數模型參數如下:R方為0.209;F值為20.644;自由度1值為1;自由度2值為78;顯著性為0;參數估算值常量為81.916;參數b1為-0.162。噪聲等級與舒張壓顯著性小于0.05,具有統計意義。由此可得舒張壓y2與噪聲等級x之間的線性方程為:

y2=81.916-0.162x

2.1.2 不同等級噪聲對心電指標的影響

將采集的心電信號數據繪制成圖2,R-R間期平均值RRI和心率變異性HRV隨著噪聲的增大呈現減小的趨勢,表明噪聲增大,人的交感神經活性增高。心率HR隨著噪聲的增大而增大,噪聲為35 dB時,20名被試者的心率平均值為86.1次/min,當噪聲增加到95 dB時,心率平均值高達98.1次/min,由此可見噪聲等級對被試者的心率變異產生了較大影響。

圖2 不同噪聲等級RRI、HRV和HR的變化Fig.2 Variation of RRI,HRV and HR in different noise levels

對心率變異性HRV隨噪聲等級變化的趨勢進行線性回歸分析并建立模型。不同噪聲等級HRV的回歸系數見表1。

表1 不同噪聲等級HRV回歸系數表Table 1 HRV regression coefficient table of different noise levels

由表1可知,常量和噪聲的顯著性均小于0.05,具有統計意義。由此可得不同噪聲等級x與HRV擬合值y3之間的線性方程:

y3=0.874-0.001x

2.2 不同等級噪聲對認知績效的影響分析

對stroop實驗中被試者的平均反應時和差錯率進行統計分析如圖3。由圖3可知,隨著噪聲等級的增大,被試者的平均反應時和出錯次數都不斷增加。

圖3 不同噪聲等級下被試者平均反應時間和差錯率指標的變化Fig.3 Changes of mean reaction time and error rate under different noise levels

根據被試者的平均出錯次數n,由式(1)計算差錯率F。

不同噪聲等級對差錯率的影響見表2。由表2可知,差錯率由噪聲為35 dB時的0.486%到噪聲為95 dB時的3.611%,由此可知,不同噪聲等級對被試者的差錯率產生了較大的影響。

表2 不同噪聲等級對差錯率的影響Table 2 Effect of different noise levels on error rate

對被試者平均反應時隨噪聲等級的變化進行回歸分析并建立模型。不同噪聲等級平均反應時間的回歸系數見表3。

表3 不同噪聲等級平均反應時間回歸系數表Table 3 Regression coefficients of average response time for different noise levels

由表3可知,常量和噪聲顯著性均小于0.05。具有統計意義。可得被試者平均反應時y與噪聲等級x之間的方程為:

y=51.049+0.153x

3 結 語

從生理指標來看,噪聲對收縮壓、舒張壓和心率變異性都有較大影響,收縮壓在噪聲等級為35~75 dB之間隨著噪聲等級的增大呈先減后增的趨勢,噪聲等級大于75 dB時,收縮壓逐漸增大。人耳相對較適應50~70 dB的環境噪聲,噪聲等級較大或較小時容易導致人的緊張或焦慮,進而導致收縮壓增大。舒張壓隨著噪聲等級的增大而減小,噪聲等級增大時,RRI和HRV均減小,被試者交感神經活性增強,心率HR隨之增大。從認知績效指標來看,隨著噪聲等級的增大,被試者平均反應時和差錯率都逐漸增大。受噪聲等級的影響,被試者注意力下降,反應時間加長,差錯率增大,表明噪聲等級對被試者的認知績效有著顯著的影響。通過回歸分析建立不同噪聲等級與各指標的模型,量化噪聲等級與生理指標、認知績效的關系,為監測煤礦工人的生理狀況與行為能力提供理論支持,為保障工人身心健康和生產安全進行提供科學依據。

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