一种低剂量苯职业暴露评估方法及系统与流程

1.本发明属于职业卫生与职业病控制领域，特别是涉及到一种低剂量苯职业暴露评估方法及系统。


背景技术：

2.苯是一种明确的致癌物，被列为ⅰ类致癌物质。在国内职业卫生技术服务和企业职业卫生管理工作中，对于苯职业暴露尤其是低剂量苯职业暴露进行评估的技术还有很多不足，具体体现为以下问题：（1）对于何种情况需要将苯辨识为工作场所存在的职业病危害因素、何种情况下需要按照苯作业进行职业病危害因素检测、职业健康检查和开展职业卫生管理，目前并没有明确的依据；（2）国内广泛使用含苯物料的各个行业，通常按照职业卫生标准的要求测定空气中的苯浓度进行暴露水平的评估，随着生产工艺技术水平和设备管道密闭性的提高，近年来测定的工作场所空气中苯浓度往往低于最低定量浓度，但出现苯中毒相关症状的情况并没有减少；另外除吸入外，还存在经皮吸收等暴露途径；因此仅仅依靠测定空气中的苯浓度并不能真正定量评估苯职业暴露情况和预测致癌风险。


技术实现要素：

3.本发明提出一种低剂量苯职业暴露评估方法及系统，解决了无法定量评估苯职业暴露情况的问题。
4.为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种低剂量苯职业暴露评估方法，包括：s1、确定苯含量：收集和分析工作场所中物料的化学成分和含量，对成分或含量不明的挥发性有机物，进行苯含量测定；也就是说，确定方法有两种，一是收集资料确定苯含量，比如根据msds资料等判断；二是如果没有资料的，进行测定；s2、确定苯作业和重点风险管理对象：对接触苯含量体积分数超过1%的挥发性有机物的作业辨识为苯作业；将从事苯作业的人员确定为苯职业病重点风险管理对象；s3、确定低剂量苯暴露追踪的接触生物标志物：尿中的苯巯基尿酸s-pma和/或反-反式粘糠酸tt-ma；将接触生物标志物的指标作为生物监测指标；s4、根据情景进行暴露评估，所述情景包括重点风险管理对象对苯的接触水平是否能够定量、以及生物样品能否采集并测量；所述暴露评估的方法包括根据苯的外暴露浓度和所述生物监测指标的内暴露剂量建立函数关系，表征实际苯暴露情况；所述苯的外暴露浓度根据重点风险管理对象对苯的接触水平得到；所述生物监测指标的内暴露剂量根据生物样品能否采集并测量的情景进行检测或模拟计算得到。
5.进一步的，步骤s1中所述苯含量测定的方法包括：加热挥发性有机物并收集顶空气，对顶空气中苯浓度进行测定，并根据绘制的标准曲线或计算的回归方程，计算顶空气中
苯浓度及有机物中苯含量。
6.进一步的，步骤s4中，当情景为：重点风险管理对象对苯的接触水平能够定量，包括暴露途径仅考虑吸入，以及空气中苯浓度能够定量检测；而生物样品无法采集或测量；则暴露评估的方法具体包括：s401、测量重点风险管理对象接触的工作场所空气中的苯浓度；s402、选择苯生理药代动力学pbpk模型；s403、确定pbpk模型所需的生理参数；主要包括体重、肺通气量、心输出量、各组织容积、血流量及分配系数；s404、基于pbpk模型利用软件进行内暴露剂量模拟；代入s401测得的空气中的苯浓度，设定暴露场景、工作班制，对s3确定的生物监测指标的内暴露剂量进行数值模拟；所述数值模拟包括用软件模拟重点风险管理对象体内代谢的生物监测指标浓度和/或其总量随时间的变化情况，模拟不同的苯外暴露浓度对应的班前血苯、班后尿的生物监测指标的浓度，画图并建立函数关系；s405、进行暴露评估的不确定性分析：通过软件，利用蒙特卡洛模拟进行不确定性分析；本步骤根据评估需求选用；s406、建立空气中苯的外暴露浓度与生物监测指标浓度或曲线下面积的函数关系；本步骤根据评估需求选用。
7.进一步的，步骤s4中，当情景为：重点风险管理对象对苯的接触水平能够定量，包括暴露途径仅考虑吸入，以及空气中苯浓度能够定量检测；且生物样品能够采集并测量，则暴露评估的方法具体包括：s411、测量生物监测指标：对重点风险管理对象的人群开展班后尿的生物监测；如果重点风险管理对象的个体接触苯的空气浓度能够定量检测的，同时开展个体接触苯的空气浓度检测；s412、对生物监测指标和空气苯浓度进行统计分析，基于马尔科夫链蒙特卡洛方法和贝叶斯线性回归方法拟合内外暴露函数，建立生物监测指标的内暴露剂量与工作场所空气中苯的外暴露浓度的函数关系，并实现不确定性分析；s413、基于建立的生物监测指标的内暴露剂量与工作场所空气中苯的外暴露浓度的函数关系实现两者之间的转化，用于表征暴露情况；本步骤根据评估需求选用。
8.进一步的，步骤s4中，当情景为：重点风险管理对象对苯的接触水平无法定量，包括空气中苯浓度无法定量检测或暴露途径考虑经皮吸收；而生物样品能够采集并测量；则暴露评估的方法具体包括：s421、测量重点风险管理对象的生物监测指标的浓度，包括测量尿中生物监测指标的浓度；s422、结合利用其他资料拟合的函数关系，表征实际暴露情况，并基于蒙特卡洛实现不确定性分析；所述利用其他资料拟合的函数关系包括利用文献资料或重新实测所构建的生物监测指标的内暴露剂量与工作场所空气中苯的外暴露浓度的函数关系。
9.本发明另一方面还提供了一种低剂量苯职业暴露评估系统，包括：第一确定模块，用于确定苯含量：收集和分析工作场所中物料的化学成分和含量，对成分或含量不明的挥发性有机物，进行苯含量测定；
第二确定模块，用于确定苯作业和重点风险管理对象：对接触苯含量体积分数超过1%的挥发性有机物的作业辨识为苯作业；将从事苯作业的人员确定为苯职业病重点风险管理对象；第三确定模块，用于确定低剂量苯暴露追踪的接触生物标志物：尿中的苯巯基尿酸s-pma和/或反-反式粘糠酸tt-ma；将接触生物标志物的指标作为生物监测指标；暴露评估模块，用于根据情景进行暴露评估，所述情景包括重点风险管理对象对苯的接触水平是否能够定量、以及生物样品能否采集并测量；所述暴露评估的方法包括根据苯的外暴露浓度和所述生物监测指标的内暴露剂量建立函数关系，表征实际苯暴露情况；所述苯的外暴露浓度根据重点风险管理对象对苯的接触水平得到；所述生物监测指标的内暴露剂量根据生物样品能否采集并测量的情景进行检测或模拟计算得到。
10.进一步的，所述第一确定模块包括：测定单元，加热挥发性有机物并收集顶空气，对顶空气中苯浓度进行测定；计算单元，根据绘制的标准曲线或计算的回归方程，计算顶空气中苯浓度及有机物中苯含量。
11.进一步的，所述暴露评估模块包括第一情景子模块，第一情景为：重点风险管理对象对苯的接触水平能够定量，包括暴露途径仅考虑吸入，以及空气中苯浓度能够定量检测；而生物样品无法采集或测量；所述第一情景子模块具体包括：测量单元，用于测量重点风险管理对象接触的工作场所空气中的苯浓度；模型选择单元，用于选择苯生理药代动力学pbpk模型；参数单元，确定pbpk模型所需的生理参数；主要包括体重、肺通气量、心输出量、各组织容积、血流量及分配系数；模拟单元，基于pbpk模型利用软件进行内暴露剂量模拟；代入测量单元测得的空气中的苯浓度，设定暴露场景、工作班制，对第三确定模块确定的生物监测指标的内暴露剂量进行数值模拟；所述数值模拟包括用软件模拟重点风险管理对象体内代谢的生物监测指标浓度和/或其总量随时间的变化情况，模拟不同的苯外暴露浓度对应的班前血苯、班后尿的生物监测指标的浓度，画图并建立函数关系；分析单元，进行暴露评估的不确定性分析：通过软件，利用蒙特卡洛模拟进行不确定性分析；本单元根据评估需求选用；函数关系建立单元，用于建立空气中苯的外暴露浓度与生物监测指标浓度或曲线下面积的函数关系；本单元根据评估需求选用。
12.进一步的，所述暴露评估模块包括第二情景子模块，第二情景为重点风险管理对象对苯的接触水平能够定量，包括暴露途径仅考虑吸入，以及空气中苯浓度能够定量检测；且生物样品能够采集并测量；所述第二情景子模块具体包括：指标测量单元，用于测量生物监测指标：对重点风险管理对象的人群开展班后尿的生物监测；如果重点风险管理对象的个体接触苯的空气浓度能够定量检测的，同时开展个体接触苯的空气浓度检测；统计分析单元，用于对生物监测指标和空气苯浓度进行统计分析，基于马尔科夫链蒙特卡洛方法和贝叶斯线性回归方法拟合内外暴露函数，建立生物监测指标的内暴露剂量与工作场所空气中苯的外暴露浓度的函数关系，并实现不确定性分析；
表征单元，基于建立的生物监测指标的内暴露剂量与工作场所空气中苯的外暴露浓度的函数关系实现两者之间的转化，用于表征暴露情况；本单元根据评估需求选用。
13.进一步的，所述暴露评估模块包括第三情景子模块，第三情景为重点风险管理对象对苯的接触水平无法定量，包括空气中苯浓度无法定量检测或暴露途径考虑经皮吸收；而生物样品能够采集并测量；所述第三情景子模块包括：直接测量单元，用于测量重点风险管理对象的生物监测指标的浓度，包括测量尿中生物监测指标的浓度；表征分析单元，结合利用其他资料拟合的函数关系，表征实际暴露情况，并基于蒙特卡洛实现不确定性分析；所述利用其他资料拟合的函数关系包括利用文献资料或重新实测所构建的生物监测指标的内暴露剂量与工作场所空气中苯的外暴露浓度的函数关系。
14.与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：（1）本发明提出的从事苯作业的辨识方法，有助于科学进行苯作业危害程度分析，为明确苯职业病危害的关键控制点和关键控制人群提供依据。不仅能够应用于职业病危害评价，还能用于指导用人单位或政府管理部门开展职业卫生管理并核查其效果，用于开展重点行业高危人群的筛选和预测预警等工作；（2）本发明提出的利用苯代谢产生的生物监测指标浓度评估低剂量的苯暴露情况的方法，有助于科学进行苯危害程度分析，解决苯致癌等健康风险预测的技术关键。选择班后尿tt-ma、s-pma作为指标，更能反映苯的实际接触情况和实际代谢出的危害物的量，相比静脉血苯含量，不具有侵入性，采集便捷更容易被重点风险管理对象接受，相比测量空气中的苯浓度，采集班后尿耗时短，且能够反映低剂量、尤其是低于最低定量浓度时的苯暴露情况；（3）本发明提出的利用软件基于苯的pbpk模型对生物监测指标（血苯、tt-ma、s-pma）等内暴露剂量进行数值模拟的方法，能够模拟不同班制、持续或间歇暴露、暴露浓度随时间变化等不同场景下苯在人体内代谢的情况，包括在各个器官房室和血液、尿液中的浓度随时间的变化，能够直观地表示各种代谢产物的蓄积，同时通过软件模拟还能考虑暴露和代谢的不确定性；（4）本发明技术提出的基于马尔科夫链蒙特卡洛方法和贝叶斯线性回归方法拟合内外暴露函数的方法，能够表征人群和暴露差异带来的生物监测指标的不确定性。
附图说明
15.图1 为本发明实施例的暴露评估方法示意图；图2为本发明实施例的苯在人体内代谢的pbpk模型；图3为本发明实施例的mcsim软件模拟计算流程示意图；图4为本发明实施例二的s-pma和空气苯浓度线性回归参数收敛情况图；图5为本发明实施例二的tt-ma和空气苯浓度线性回归参数收敛情况图。
具体实施方式
16.需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
17.本发明主要涉及风险评估四步法中的两步：风险辨识和暴露评估。其中暴露评估的设计思想如图1所示，在于通过环境监测得到苯的外暴露浓度，通过实际生物监测得到生物监测指标的内暴露剂量，并通过贝叶斯线性回归方法拟合内外暴露函数从而建立函数关系；若无法通过实际生物监测得到生物监测指标的内暴露剂量，则基于外暴露浓度，通过pbpk模型和内暴露模拟软件模拟得到内暴露剂量。
18.上述的内暴露模拟软件，可以用excel数值求解，也可（不限于）用erdem、mcsim模拟。但是，由于erdem无法添加或修改pbpk模型中的房室和代谢方程，erdem自带的模型无法满足对苯尿液中生物监测指标的模拟；而且erdem不能解决模型参数和外暴露浓度具有不确定性的问题，即无法开展蒙特卡洛模拟。因此本发明实施例中采用mcsim软件进行模拟。
19.本发明的具体内容包括：用于风险辨识的s1-s3，以及用于暴露评估的s4。
20.s1、确定苯含量：收集和分析原辅料、中间产品、产品及副产品等物料的化学成分和含量。对成分或含量不明的挥发性有机物，根据检测方法对混合物中的苯含量进行测定；也就是说，苯含量确定方法有两种，一是收集资料确定苯含量，比如根据msds资料等判断；二是如果没有资料的，根据检测方法进行测定；其中所述检测方法包括加热挥发性有机物并收集顶空气，利用气质联用仪等对顶空气中苯浓度进行测定，并根据绘制的标准曲线或计算的回归方程，计算顶空气中苯浓度及有机物中苯含量。
21.s2、确定苯作业和重点风险管理对象：本发明实施例中对接触苯含量（体积分数）超过1%的挥发性有机物的作业辨识为苯作业；并明确苯职业病危害风险管理的重点对象是在工作中从事苯作业的高危人群。
22.s3、确定低剂量苯暴露追踪的接触生物标志物：根据本发明提出的风险辨识技术收集流行病学资料、毒理学资料、生理药代动力学特性、动物实验及人群流行病学调查数据等，辨识苯的接触生物标志物中特异性较好的有尿中的苯巯基尿酸（s-pma）和反-反式粘糠酸（tt-ma）等。在低剂量苯暴露下，两者能反映苯的接触水平，s-pma的特异性更佳，但对仪器的要求更高。将接触生物标志物的指标作为生物监测指标。
23.s4、根据情景选择合适的暴露评估方法，对s2确定的从事苯作业的重点风险管理对象，检测、模拟或计算苯代谢的生物监测指标等内暴露剂量浓度，用于表征暴露情况，并建立与外暴露浓度之间的函数关系。
24.第一种情景，如果暴露途径仅考虑吸入，重点风险管理对象接触苯的空气浓度能够定量检测，而生物样品无法采集或测量：按下面s401~s406的步骤模拟苯代谢的生物监测指标等内暴露剂量浓度并建立函数关系：s401、按照职业卫生标准规定的方法测量重点风险管理对象接触的工作场所空气中的苯浓度；s402、选择适用的苯生理药代动力学（pbpk）模型：大部分pbpk模型主要考虑化学致癌物经呼吸摄入后在体内的分布、吸收、代谢过程，不考虑口服和皮肤接触等暴露途径。pbpk模型包括脂肪、充分灌注室、不充分灌注室、肝脏和肾脏等房室，模型如图2所示；s403、确定pbpk模型参数：所需的生理参数主要为体重、肺通气量、心输出量、各组织容积、血流量及分配系数等，这些参数多是通过实验得出；s404、基于pbpk模型利用mcsim软件进行内暴露剂量模拟：代入s401测得的空气苯
浓度，设定暴露场景、工作班制等内容，对s3选定的生物监测指标（如班后尿tt-ma、s-pma）等内暴露剂量进行数值模拟。
25.用mcsim软件模拟职业暴露于苯的人体内代谢的生物标志物tt-ma和s-pma总量随时间的变化情况，模拟不同苯外暴露浓度对应的班前血苯、班后尿s-pma和tt-ma浓度，画图并建立函数关系。
26.基于mcsim软件的pbpk模型的构建和模拟运行流程如图3所示。mcsim的输入文件（input文件）中：input文件假设每次排尿间隔为3h，每次尿量为1.5l/24h
×
3h=0.1875l；班后尿tt-ma(μg/l)=
△
3h的am_ma(μmol)/0.1875l
×
142.11(g/mol)（1）班后尿s-pma(μg/l)=
△
3h的am_pma(μmol)/0.1875l
×
239.29(g/mol)
ꢀꢀꢀꢀ
（2）假定每天产生的肌酐(mg)=15.5(mg/kg)
×
bw(kg)，成人体重（bw）均值70kg，则尿中肌酐平均浓度为0.72g/l。
27.估算班后尿中tt-ma和s-pma的肌酐校正浓度。班后尿肌酐校正浓度的预测按照正常成人每天代谢1500mg肌酐，班后尿与前次排尿的间隔为180min进行估算。单次排尿的肌酐浓度为：（3）其中t为班后尿与前次排尿的平均时间间隔，按180min进行估算；1500mg是正常成人每天代谢的肌酐平均量；v
ut
为单次排尿的体积；1500mg/1440min是按照每天（60min/h乘以24h）人体在均匀代谢肌酐估算的，即每分钟代谢的肌酐的量；乘以t是指在t时间内代谢的肌酐的量，除以单次排尿的体积就是单次排尿的肌酐浓度。
28.则180min班后尿中tt-ma的肌酐校正浓度c
tt-ma
表示为：（4）同理，班后尿中s-pma的肌酐校正浓度可以表示为：（5）其中δam_ma、δam_pma指采集尿样前三小时代谢出的tt-ma、s-pma的量，单位为μmol，可以由苯的pbpk模型模拟得到。
29.s405、进行暴露评估的不确定性分析（选用）：利用mcsim软件进行。在mcsim软件的模型输出文件中设置参数和浓度的分布，利用蒙特卡洛模拟进行不确定性分析。所述不确定性分析利用mcsim软件的以下语句实现：montecarlo (" 《 outputfilename 》 " , 《 nruns 》 , 《 randomseed 》)；另外，这里所述的选用，意思为本步骤之前的步骤已经完成了模拟生物监测指标等所需的内容，本步骤不是必需，是否被选用，则取决于评估需求。下面其他步骤的“选用”基本都是这个意思。
30.s406建立空气中苯浓度与生物监测指标浓度或曲线下面积的函数关系（选用）。
31.第二种情景，如果暴露途径仅考虑吸入，重点风险管理对象接触苯的空气浓度能够定量检测，且生物样品能够采集并测量：按s411~s413的步骤测量苯生物监测指标浓度，并建立与空气苯浓度的函数关系；s411测量生物监测指标：对低剂量苯暴露人群开展班后尿中s-pma、tt-ma等的生物监测，如果重点风险管理对象的个体接触苯的空气浓度能够定量检测的，同时开展个体接触苯的空气浓度检测；s412对生物监测数据和空气苯浓度进行统计分析，利用r语言和jags软件包，基于马尔科夫链蒙特卡洛（mcmc）方法和贝叶斯线性回归方法拟合内外暴露函数，建立班后尿s-pma、tt-ma等内暴露剂量与工作场所苯空气浓度的函数关系，并实现不确定性分析；使用rjags包实现r对jags的调用，在参数的后验分布中生成抽样，需要以下5个步骤：a) 定义模型、b) 初始化、c) 编译、d) 适应、e) 监测。mcmc收敛诊断、模型评价等工作由r语言来完成。
32.所述马尔科夫链-蒙特卡洛模拟（mcmc）方法说明：将马尔科夫（markov）过程引入到蒙特卡洛monte carlo模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统的蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。mcmc方法是使用马尔科夫链的蒙特卡洛积分，其基本思想是：构造一条markov链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，通过这条马尔科夫链产生后验分布的样本，并基于马尔科夫链达到平稳分布时的样本（有效样本）进行蒙特卡洛积分。
33.贝叶斯线性回归公式：（6）其中α，β是回归系数，是误差项，且
∼
n(0,σ2)。在线性回归中自变量x（苯空气浓度等）看做常量，而因变量y（尿中tt-ma、s-pma浓度等）视为随机变量，且y
∼
n(α+βx,σ2)。
34.其实施步骤为：用一组从人群中测量得到的xi（苯空气浓度等）和yi（尿中tt-ma、s-pma浓度等），利用软件采用mcmc抽样方法做公式（6）的参数估计，得到回归系数α、β满足的分布。这里抽样估计出的α、β不是具体数值，而是各自的分布（此处均为正态分布）。
35.s413基于建立的空气中苯浓度与生物监测指标的函数关系实现两者之间的转化，用于表征暴露情况（选用）。
36.第三种情景，如果重点风险管理对象接触苯的水平无法定量（包括空气中苯浓度无法定量检测或暴露途径考虑经皮吸收），而生物样品能够采集并测量：按s421的步骤直接测量生物监测指标浓度，基于利用资料并按照s411~s413步骤建立的函数关系，表征实际苯
暴露情况。
37.s421：直接测量生物监测指标浓度（如尿中tt-ma、s-pma）；s422：结合利用其他资料拟合的公式（6）函数关系，表征实际暴露情况，并基于蒙特卡洛实现不确定性分析。这里所述的利用其它资料，可以理解为利用文献资料（如参考第二种情景的贝叶斯线性回归结果）或自己重新实测并构建生物监测指标与空气苯浓度的函数关系，可以反过来估计空气中苯浓度；构建步骤参考第二种情景的贝叶斯线性回归过程。
38.实施例一、基于pbpk模型模拟结果的内暴露评估：本实施例基于上述第一种情景，评估过程包括：s1：鞋厂、篮球厂多使用含苯的粘胶剂和处理剂作为化学原料，除苯以外原料中通常含有甲苯、二甲苯等苯系物。利用gbz/t 300.59—2017规定的溶剂解吸—气相色谱—质谱法对其苯含量进行测定。
39.s2：于2017年至2018年间，对中国山东某制鞋厂38名苯暴露工人和篮球厂60名苯暴露工人开展苯暴露评估。选择其作为重点风险管理对象。对其使用的粘胶剂和处理剂辨识为苯含量（体积分数）超过1%的挥发性有机物。
40.s3：确定追踪的接触生物标志物为尿中的苯巯基尿酸（s-pma）和反-反式粘糠酸（tt-ma）等。同时调查了其性别、吸烟情况并检测了甲苯、二甲苯的接触情况。
41.s4：因暴露途径仅考虑吸入，劳动者接触苯的空气浓度能够定量检测，而生物样品无法采集或测量，选择s401~s406的方法步骤：s401：工人佩戴个体采样器进行空气中苯的采集，以评估外暴露浓度。检测结果显示，工人接触空气中苯的暴露浓度为ctwa从0.07~820.72mg/m3。
42.s402：选择适用的苯生理药代动力学（pbpk）模型：包括脂肪、充分灌注室、不充分灌注室、肝脏和肾脏等房室。
43.s403：确定pbpk模型参数：所需的生理参数主要为体重、肺通气量、心输出量、各组织容积、血流量及分配系数等，这些参数多是通过实验得出。
44.s404：采用mcsim软件构建并求解，利用外暴露浓度模拟苯代谢产物的内暴露剂量随时间的变化，除苯巯基尿酸（s-pma）和反-反式粘糠酸（tt-ma）外，还模拟了静脉血中的血苯浓度。
45.input文件假设每次排尿间隔为3h，每次尿量为1.5l/24h
×
3h=0.1875l。
46.假定每天产生的肌酐(mg)=15.5(mg/kg)
×
bw(kg)，成人体重（bw）均值70kg，则尿中肌酐平均浓度为0.72 g/l。
47.input文件的苯暴露浓度选择各不同水平，每周工作5天，每天工作8h班制的模拟结果按如下方式转换单位：cv_bz(ng/ml)=cv_bz(μmol/l)
×
78.11(g/mol)
×
1000(ml/l)/1000(ng/μg)肌酐浓度(g/l)= 0.72 g/l班后尿tt-ma(μg/l)=
△
3h的am_ma(μmol)/0.1875l
×
142.11(g/mol)班后尿s-pma(μg/l)=
△
3h的am_pma(μmol)/0.1875l
×
239.29(g/mol)c
avg (ng/ml)=auc(μmol/l
·
h)/168h
×
78.11(g/mol)
×
1000(ml/l)/1000(ng/μg)s405：略s406：建立空气中苯浓度与生物监测指标浓度或曲线下面积的函数关系；
对模拟的苯浓度与班前血苯、班后尿s-pma、tt-ma等之间的关系画图作趋势线，结果如下：c
血苯
=0.1284c
twacs-pma
=-0.1394c
twa2 + 87.56c
twa + 21.15c
tt-ma
=-0.7424c
twa 2 + 469.15c
twa + 104.78其中c
twa
的单位为（mg/m3），c
血苯
单位为ng/ml，c
s-pma
单位为μg/l，c
tt-ma
单位为μg/l。
48.尿样中代谢产物经肌酐校正后的浓度与模拟的苯外暴露浓度关系如下：c
s-pma
=
ꢀ‑
0.1936c
twa2
+121.6c
twa
+29.37c
tt-ma
=
ꢀ‑
1.031c
twa2
+651.6c
twa
+145.5其中c
twa
的单位为（mg/m3），c
s-pma
单位为μg/gcr，c
tt-ma
单位为μg/gcr。
49.实施例二、基于生物监测结果的内暴露评估：本实施例基于上述第三种情景，而其步骤中利用其他资料得到函数关系的方法使用了第二种情景的方法内容；本实施例所述的评估过程具体包括：s1：根据物料情况确定苯含量。
50.s2：根据实际暴露评估需求和s1测定的苯含量，确定苯作业和重点风险管理对象，辨识暴露途径包括吸入和经皮吸收；s3：确定追踪的接触生物标志物为尿中的苯巯基尿酸（s-pma）和反-反式粘糠酸（tt-ma）等。
51.s4：暴露途径考虑经皮吸收，且生物样品能够采集并测量：基于利用资料并按照下面s422-1~s422-3步骤建立的函数关系，可以基于生物监测结果和该函数关系表征实际苯暴露情况。
52.s421：对s2确定的重点风险管理对象开展班后尿中s-pma、tt-ma等的生物监测。
53.s422-1：收集流行病学调查资料，资料选用的对象在天津的两个制鞋工厂工作，其暴露数据来自2000-2001年间开展的苯暴露监测样本。流行病学调查中监测了全班制接触苯的情况，对空气苯浓度进行了检测，并在每个轮班结束时收集每个参与者的尿液。对生物样品在2003-2004年间进行了检测。空气苯浓度换算成mg/m3为单位。选择非吸烟的暴露组人群，空气苯浓度按照低剂量的暴露需求选择≤6mg/m3，性别及工龄等不限。按照尿液中t,t-ma和s-pma的检测要求用肌酐浓度校正。
54.s422-2：基于蒙特卡洛和贝叶斯线性回归进行内外暴露关系拟合。基于r语言和jags进行贝叶斯线性回归。在使用mcmc抽样的结果时，取burn-in值为2000，对之后的样本采用summary函数来得到后验抽样的统计量。基于jags的贝叶斯线性回归模拟收敛情况如图4和图5所示；图4、图5左侧从上到下依次为α、β和σ三个参数2000次mcmc迭代后burn-in的后验抽样收敛情况，右侧为三个参数后验抽样的概率密度分布。
55.s422-3：拟合的参数结果见下表，根据拟合的参数结果建立空气中苯浓度与生物监测指标的函数关系：表 s-pma、tt-ma浓度和空气苯浓度线性回归参数估计分布
s423：将s421测定的重点风险管理对象班后尿中s-pma、tt-ma等浓度代入s422-3建立的函数关系，实现与外暴露浓度之间的转化，用于表征暴露情况。
56.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。