PROCEEDINGS OF THE 2015 IEEE THIRTY FIFTH CENTRAL AMERICAN AND PANAMA CONVENTION (CONCAPAN XXXV) 978-1-4673-7872-7/15/$31.00 ©2015 IEEE Abstract—This paper presents a computational Fuzzy Logic Model for chemical hazards risk assessment by inhalation in laboratories. Some influence factors on chemical risk are deterministic but not completely measurable. As a result, this research focusses on Fuzzy Logic, instead of a probabilistic approach. Data for simulation is based on a hypothetical but completely realistic laboratory. Dependency on time has been identified as an important factor, describing events on the laboratory installation. Exposure levels for individual factors, labor hours and general health overcome current known strategies used on risk assessment. These conditions are included in the proposed model. Index Terms—Chemical Risk, Computational Modeling, Fuzzy Logic, Human Factors, Inhalation Risk, Risk analysis, Risk Assessment, Time Dependency. I. INTRODUCCIÓN ste artículo propone la utilización de un enfoque computacional basado en lógica difusa para el cálculo y modelado del riesgo químico por inhalación (RQI) en un ambiente de laboratorio en el que existe manipulación de sustancias. Varias características del problema hacen de la lógica difusa un enfoque más apropiado para la valoración del RQI en contraste con los métodos clásicos de cálculo determinístico [1]. El presente estudio es realizado como parte de la tesis para optar por el grado de Maestría en Ciencias de la Computación en el Instituto Tecnológico de Costa Rica. La valoración del RQI es la identificación y cuantificación del riesgo resultante de la exposición de determinado agente(s) químico con cierto grado de peligrosidad a uno o varios individuos. La peligrosidad es una característica propia de las propiedades físico-químicas de la sustancia y la exposición es una cuantificación de la cantidad, tiempo y concentración que tiene una sustancia en condiciones cercanas a un individuo [2]. El método de valoración cualitativo está basado únicamente en la conformidad de reglas de seguridad preestablecidas. La técnica semicuantitativa persigue caracterizar la ocurrencia de consecuencias indeseables (accidentes o sobreexposiciones) y la probabilidad de éstas para obtener un índice numérico que indique el grado de riesgo existente. Finalmente, el método cuantitativo se refiere a una medición directa en el sitio bajo análisis [3]. La técnica cuantitativa implica la utilización de equipos y reactivos a un costo elevado, mientras que la técnica Óscar M. Obando R., Maestría en Computación, Instituto Tecnológico de Costa Rica, Apdo. 159-7050, Cartago, Costa Rica (e-mail: ing.oscar.obando@gmail.com). Cesar Garita, Maestría en Computación, Instituto Tecnológico de Costa Rica, Apdo. 159-7050, Cartago, Costa Rica (e-mail: cesar@itcr.ac.cr). cualitativa no representa de manera fidedigna muchos de los factores incidentes en el riesgo bajo estudio. De esta manera, el enfoque semi-cuantitativo es el método con mayor posibilidad de impacto en los enfoques de gestión del RQI [4]. En este trabajo se propone la aplicación del modelo para tomar en cuenta factores de naturaleza distinta, desde la concentración estimada de partículas suspendidas en la atmósfera del laboratorio, hasta la condición de salud de la personas que son expuestas. El impacto de la metodología propuesta busca sistematizar la estimación de RQI permanente en la instalación, identificar de manera preventiva los factores de mayor peso y permitir gestionar los recursos de medidas de seguridad en los puntos de mayor prioridad. En la sección de trabajos relacionados se hace una breve revisión del estado actual del tema. En la sección de conceptos, se definen los umbrales límite de exposición y la lógica difusa. En la descripción general del enfoque, se explica cuál fue el procedimiento seguido. En la sección de metodología de desarrollo se expone un ejemplo de uso y el detalle matemático del modelado utilizado. En la sección de resultados se resumen los principales hallazgos del estudio. Finalmente, se presentan los lineamientos para la continuación del tema, en la sección de trabajo futuro y las conclusiones de la investigación. II. TRABAJOS RELACIONADOS Algunos países como España, tienen un conjunto de normas basadas en estudios científicos para la atención del RQI. El Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo del Ministerio de Empleo (INSHT) tiene una colección abundante de normas técnicas de protección [5], [6]. Los modelos modernos de evaluación de riesgo surgieron en 1999 [7]. El referente es el emitido por el “Health and Safety Executive” (HSE) del Reino Unido. El Departamento de salud y Seguridad del Ministerio de Trabajo, Asuntos Sociales y Empleo de Holanda desarrolló una herramienta computacional para el análisis de riesgo de productos químicos por inhalación [8]. En [3] se propone el uso de una matriz de riesgo difuso para caracterizar un proceso que ha sido identificado en varias dimensiones físicas. Un enfoque similar es propuesto en [9]. Varias características hacen de la lógica difusa un enfoque recomendable para la valoración de riesgo en contraste con los métodos clásicos de cálculo determinístico [1]. Este marco puede ser aplicado en muchas áreas como en clasificación de patrones [10]. La lógica difusa corresponde a una forma de lidiar con problemas en los que la imprecisión es la ausencia Towards a Fuzzy Logic Model for Chemical Risk Assessment by Inhalation in Laboratories Oscar M. Obando R. and Cesar Garita, Costa Rica Institute of Technology, Costa Rica 1 E