职业性铅接触对健康危害的风险评估

发布时间：2020-07-18 10:26

【摘要】：铅及其化合物是工业生产中常用的并具有多脏器毒性的化学物质。铅广泛应用于冶金、化工、石油和电子等领域,铅酸蓄电池制造是铅的主要消耗领域。铅作业人群由于接触机会多、接触量大、个人卫生习惯差、防护措施不当等原因,更易导致职业健康损伤。铅酸蓄电池企业在生产过程中产生的职业危害因素主要有铅烟、铅尘、硫酸等,对人体健康危害较大。新修订的《中华人民共和国职业病防治法》提出了对重点职业病进行风险评估以保护劳动者健康的要求。当前我国在职业性铅接触所致健康危害方面的研究多停留在铅危害的调查、诊断、治疗阶段。从风险角度进行的定量评价研究不多,不利于职业铅危害的有效控制和预防。现行《工业场所化学有害因素职业健康风险评估技术导则》中定量风险评估方法是从职业环境监测的角度来进行风险评估,不能准确反映机体对化学物的总接触量和总负荷(内剂量),因而较难准确进行职业健康风险评估。生物监测强调评价人体接触化学物的程度及可能的健康影响,具有系统性和连续性,可提供机体实际接触水平(生物暴露水平),控制了较多的不确定因素,用生物接触水平构建危害因素接触与生物学效应间的剂量-反应关系,更具优势。生理药代动力学模型(physiologically based pharmacokinetic model,PBPK)是伴随内剂量的概念引入健康风险评估中的,内剂量属于接触性生物标志物,能准确反映化学物在体内的吸收、分布、代谢和排泄的动态变化过程,需要用数学模型和计算公式来表达化学物在体内的变化,进而揭示化学物在体内存在的部位、含量和时间之间的关系。因而被欧美国家广泛应用于化学物的健康风险评估中,而我国并未将其纳入职业健康风险评估技术导则,使得有关铅的健康风险评估失去了一个有力参考,铅接触行业人群的健康不能得到全面保障;再者,职业健康风险评估方法众多,每种方法都有其适用的范围及优缺点。因此,为了更好地应对该行业的较高风险,急需进行这方面的研究。本研究以江苏省铅酸蓄电池A、B两家企业为研究对象,查阅文献收集铅的毒理学及代谢动力学模型参数,基于质量守恒微分方程构建PBPK模型,采用Excel表的Euler数值法求解方程;将企业B铸板、涂板和磨片三个岗位连续6年的铅烟/尘浓度代入PBPK模型,预测该岗位工人的血铅水平,采用非线性回归方法分析模型预测血铅值与这三个岗位各11名有6年铅接触工龄工人实测血铅均值曲线的拟合度,验证PBPK模型预测内剂量的准确性。用经验证的PBPK模型预测某铅酸蓄电池企业A球磨、铸板、涂板、磨片、分刷片和焊接岗位相应职业环境铅接触水平下工人各器官组织的内剂量,由总危害指数评估关键岗位职业健康风险,并用实测血铅异常率检验其评估结果准确性,依据我国职业接触铅及其化合物的生物限值为血铅400μg/L,将血铅≥400μg/L界定为异常,即对人体健康产生危害。选择国际采矿与金属委员会法(International Council on Mining and Metals,ICMM)、英国健康危害化学物控制要素法(Control of Substances Hazardous to Health Essentials,COSHH Essentials)和综合指数法三种国内外常用的职业健康风险评估方法,比较三种方法的优缺点,研究方法的适用范围,为铅酸蓄电池企业更好的开展职业健康风险评估工作提供依据。研究结果如下:1.铅酸蓄电池企业A铸板和焊接岗位铅烟的时间加权平均浓度分别为0.013~0.058、0.041~0.100mg/m~3,磨片和分刷片岗位铅尘的时间加权平均浓度分别为0.060~0.207、0.055~0.105mg/m~3,以上岗位的时间加权平均浓度均超过其职业接触限值;球磨、涂板、和膏与加酸岗位的时间加权平均浓度均未超过其职业接触限值。结果提示:企业A铸板和焊接岗位的铅烟浓度、磨片和分刷片岗位的铅尘浓度均超过其职业接触限值,需要针对以上岗位采取有效措施降低铅烟、铅尘的浓度。2.铅酸蓄电池企业B铸板、涂板和磨片岗位PBPK模型预测血铅值与血铅实测值曲线的拟合度分别为0.928,0.901,0.942,提示该PBPK模型可较为准确的预测作业人员接触铅后各个房室中铅的内剂量。根据风险表征的结果可得,铅酸蓄电池企业A球磨和涂板岗位健康风险总危害指数小于1,在可接受范围内,且与血铅异常率水平一致;铸板、磨片、分刷片和焊接岗位总危害指数大于1,超过可接受范围,与血铅异常率水平一致。结果提示:铸板、磨片、分刷片和焊接岗位存在的风险较大,企业需要采取有效的预防控制措施,相关部门也应加强企业的职业卫生监管工作,以保障劳动者的健康。3.ICMM法中接触铅烟的铸板和焊接岗位、接触铅尘的磨片和分刷片岗位评估结果均为不可容忍风险,接触铅尘的球磨和涂板岗位评估结果均为可容忍风险,接触硫酸的和膏、加酸岗位评估结果均为潜在风险;COSHH Essentials法中接触铅尘的球磨、涂板、磨片和分刷片岗位、接触铅烟的铸板和焊接岗位风险等级均为3,接触硫酸的和膏和加酸岗位风险等级为2;综合指数法中接触铅烟的铸板和焊接岗位、接触铅尘的磨片和分刷片岗位风险等级为3,评估结果均为中等风险。接触铅尘的球磨和涂板岗位、接触硫酸的和膏和加酸岗位风险等级为2,评估结果均为低风险。PBPK模型评估结果为球磨和涂板岗位健康风险小于1,风险较小,在可接受范围内;铸板、磨片、分刷片和焊接岗位岗位健康风险大于1,风险较大,超出可接受范围。当现场浓度低于1/2限值时,选择综合指数法;当现场浓度在1/2限值~限值之间时,ICMM法、COSHH Essentials法、综合指数法均可选择;当现场浓度高于限值时,选择COSHH Essentials法和综合指数法。结果提示:综合指数法应用范围最广,适用于任意职业危害因素现场检测浓度的职业健康风险评估,PBPK模型仅适用于接铅岗位任意现场检测浓度下的职业健康风险评估。从评估结果的准确性来说,PBPK模型是基于内剂量这一生物监测指标来进行职业健康风险评估的,评估结果具有更高的准确性。综上,铅酸蓄电池企业A接触铅烟的铸板和焊接岗位、接触铅尘的磨片和分刷片岗位的时间加权平均浓度均超过职业接触限值。针对铅尘、铅烟浓度超标岗位,应加强机械通风并定期清理和维护通风除尘设施,保证通风除尘效率,通风系统的换气量需足够稀释铅烟、铅尘。PBPK模型可用于铅酸蓄电池企业A的职业健康风险评估,且球磨和涂板岗位的风险在可接受范围内,铸板、磨片、分刷片和焊接岗位存在的职业健康风险较大,超过可接受范围,企业需要采取有效的预防控制措施,相关部门也应加强企业的职业卫生监管工作,以保障劳动者的健康。四种职业健康风险评估方法中综合指数法应用范围最广,适用于任意职业危害因素现场检测浓度的职业健康风险评估;PBPK模型评估结果准确性更高,该模型是基于内剂量这一生物监测指标来进行职业健康风险评估的,较综合指数法具有更高的准确性。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R135.11
【图文】：

呼吸道,代谢过程,内分,模型结构

图 2.1 铅经呼吸道进入体内分布代谢过程的 PBPK 模型结构图其中，ALU为肺吸收常数，CA 为动脉血中铅的浓度，CV 为静脉血中铅的浓度，KEKI为代谢速率，KELI为肝脏代谢速率，LU 为肺，RA 为充分灌注组织，SL 为不充分灌注组BO 为骨骼，KI 为肾脏，LI 为肝脏，VI为 I 脏器体积，QI为 I 脏器血流量。 PBPK 模型参数收集本研究模型的相关参数包括体重、心输出量、脏器系数以及血液分配系数等可通过查阅获得，部分参数需要经 Euler 数值解法算法优化获得。铅 PBPK 模型相关参数可见表 2.18

静脉血,检测浓度,岗位,模型预测

Qc为心输出量，Cv为静脉血中铅的浓度，J 为Cin为吸入空气中铅的浓度，ALU为呼吸道吸收速率，T 度，Qi为某房室的血流量，Vi为某房室的容积，Pi为某器官铅的含量，KELI为肝脏代谢速率，KEKI为肾脏代谢速率，充分灌注组织，BO 为骨骼，KI 为肾脏，LI 为肝脏。体铅健康效应最敏感的生物标志物，因此我们可以利用血铅铅酸蓄电池企业 B 的铸板、涂片、磨片三个岗位接铅工龄选择 11 名工人观察其连续六年的血铅值变化情况，比较预测血铅值，见图 2.2。从图形趋势上可见，PBPK 模型预势基本一致，利用非线性回归方法得出铸板、涂板和磨片岗0.942，说明该模型可较为准确的预测作业人员接触铅后各一步的某铅酸蓄电池企业 A 的职业健康风险评估中。

安全剂量,铅尘,模型预测,房室

图 2.4 铅尘/铅烟在参考安全剂量水平下 PBPK 模型预测的各房室铅浓度A：铅尘的参考安全剂量浓度为 0.05mg/m3，B：铅烟的参考安全剂量浓度为 0.03mg/m3。2.3.4 风险表征各岗位实际接触水平下 PBPK 模型预测铅的内剂量，见表 2.2；各岗位参考安全剂量水平下 PBPK 模型预测铅的内剂量，见表 2.3。根据表 2.2 和表 2.3 并按公式 1 计算出各器官组织的危害指数，健康风险按照公式 2 计算总危害指数，见表 2.4。铸板、磨片、分刷片和焊接岗位总危害指数远大于 1，认为存在风险较大超过可接受范围，对人体健康产生危害，需要采取有效措施降低风险；球磨和涂板岗位总危害指数小于 1 时，则认为风险较小，在可接受范围内。用实测血铅与风险评估结果一致性检验 PBPK 模型预测风险的准确性[86]，见表 2.5。结果表明各岗位实测血铅异常率与风险评估结果一致。表 2.2 铅酸蓄电池企业 A 各岗位实际接触水平下 PBPK 模型预测铅的内剂量工人平职业外暴露充分灌注组织中铅不充分灌注组织中骨骼中肝脏中肾脏中

【参考文献】