Interdyscyplinarne Środowiskowe Studia Doktoranckie "Fizyczne, Chemiczne i Biofizyczne Podstawy Nowoczesnych Technologii i Inżynierii Materiałowej " (FCB) – Przemysław Furman
Tytuł projektu
Interdyscyplinarne Środowiskowe Studia Doktoranckie "Fizyczne, Chemiczne i Biofizyczne Podstawy Nowoczesnych Technologii i Inżynierii Materiałowej " (FCB) – Przemysław Furman
Nazwa Beneficjenta/Beneficjentów
Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków
Nazwa programu
Program Operacyjny Wiedza Edukacja Rozwój
Konkurs
Interdyscyplinarne Środowiskowe Studia Doktoranckie "Fizyczne, Chemiczne i Biofizyczne Podstawy Nowoczesnych Technologii i Inżynierii Materiałowej " (FCB)
Wartość projektu
10123883 zł na 75 beneficjentów
Wartość dofinansowania
134895 zł na jednego doktoranta
Okres realizacji projektu
od 1.09.2017 r. do 31.08.2022 r. (przedłużony do 31.10.2023)
Poznaj nasz zespół
Zobacz efekty naszej pracy
Jaki problem rozwiązuje nasz projekt?
W ramach projektu został opracowany i przetestowany model służący do oceny stopnia narażenia ludności na kancerogenne węglowodory aromatyczne znajdujące się w powietrzu. Wskaźnik narażenia definiowany jest na podstawie stężeń kilkunastu związków wielopierścieniowych węglowodorów aromatycznych (WWA) występujących w pyłach. Opracowany model bazujący na zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych pozwala na określanie stanu narażenia wyrażanego w 2 lub 3 stopniowej skali w oparciu o obserwacje ograniczone do parametrów meteorologicznych, stężenia PM10 i B[a]P mierzonych powszechnie w wielu miejscach w Polsce. Do wytrenowania modelu posłużyły wyniki analiz dla próbek pobranych w Wadowicach oraz Krakowie a uzyskane wyniki weryfikacji modelu są zadowalające i skłaniają do dalszych badań.
Identyfikacja stopnia narażenia społeczności w odniesieniu do zawartości kancerogennych WWA jest ważna. Obecne systemy alarmowe przewidują wyłącznie stężenia pyłów zawieszonych oraz Benzo[a]pirenu, pomijając pozostałe wielopierścieniowe węglowodory aromatyczne, które posiadają silne właściwości kancerogenne i mutagenne. Użycie modeli bazujących na algorytmach sieci neuronowych w kompleksowej ocenie stanu narażenia i predykcji stopni narażenia może skutecznie pomóc w podejmowaniu decyzji w celu zapobiegania negatywnym i groźnym skutkom zanieczyszczenia powietrza mimo braku pomiarów pozostałych WWA. Mogą one stanowić podstawę codziennych informacji o jakości powietrza oraz wczesnego ostrzegania i alarmowania o sytuacjach, które mogą powodować znaczne zagrożenie dla zdrowia człowieka, a także środowiska.
Kto skorzysta z wyników projektu?
Nowy system identyfikacji narażenia społeczności może być wykorzystywany przez różne grupy i instytucje. Po pierwsze, po wdrożeniu takiego systemu, ludzie będą mogli korzystać z opracowanej aplikacji do monitorowania jakości powietrza w swoich okolicach. Firmy przemysłowe będą wykorzystywać aplikację do kontroli emisji i dostosowywania produkcji, tak aby spełniać normy środowiskowe. Organizacje ochrony środowiska mogą jej używać do zbierania danych na temat zanieczyszczeń i podejmowania działań na rzecz poprawy jakości powietrza. Wreszcie władze lokalne i krajowe mogą wykorzystywać ten system do opracowywania polityk i przepisów służących poprawie stanu środowiska. Dzięki aplikacji do identyfikacji stopnia narażenia, wszyscy ci uczestnicy będą mogli podejmować bardziej świadome decyzje i działać na rzecz poprawy jakości powietrza.