시야평가법과 포인트계수법에 의한 석면정량평가 연구 (A study on the quantitation of asbestos by the visual estimation and point counting method)

서지정보

· 발행기관 : 한국분석과학회
· 수록지 정보 : 분석과학 / 27권 / 3호 / 153 ~ 160페이지
· 저자명 : 최윤호, 김태화, 배용수, 김태현, 김현자, 장은아, 황범구

초록

세계적으로 석면분석방법에 관한 다양한 연구사례가 발표되고 있는 가운데, 분석방법의 차이에따른 석면함유물질(ACM, Asbestos Containing Material) 결과에 대한 관심이 대두되고 있다. 본 연구에서는 균질성이 확보된 ACM 시료를 시야평가법(visual estimation method)과 포인트계수법(point countingmethod)의 분석결과에 대한 비교·평가를 통하여 분석기관 및 분석자의 신뢰성 향상과 더불어 편광현미경 분석의 기초자료를 확보고자 하였다. 석면분석은 정성분석과 정량분석으로 구분하였으며, 석면정량을위한 방법은 EPA 600-R-93-116의 시야평가법과 포인트계수법으로 총 400지점을 계수하는 방법으로 실시하였다. 먼저 준비된 시료의 균질성을 분산분석을 이용하여 확인한 결과 이상이 없음을 확인하였다. 정성분석의 결과는 백석면과 갈석면으로 확인되었고 정량분석결과는 포인트계수법이 시야평가법과 비교하여 전체적인 석면함유량이 저평가되는 경향과 함께 포인트계수법은 분석과정이 조금 복잡하고 분석시간이 많이 소요되었다.

영어초록

While variety of cases of studies about asbestos analysis methods are released internationally, theresults of Asbestos Containing Materials (ACM) according to differences in the method of the analysis isbecoming an issue. In this study, homogeneity ensured ACM samples were analyzed by visual estimationmethod and point counting method, and the result cound be used not only to improve the reliability onasbestos analysis of the institutions and analysts but also to obtain the basic data of Polarizing LightMicroscope (PLM) analysis by comparing and evaluating. Asbestos analysis were divided into qualitativeand quantitative analysis method. The quantitative analysis was performed by visual estimation method andpoint counting method (total 400 points) of EPA 600-R-93-116 method by using PLM. Firstly, The followingwas the result of homogeneity of the samples by ANOVA (Analysis of variance) and the results were satisfied.
The results of qualitative analysis showed that the samples were chrysotile and amosite, and about the resultsof quantitative analysis, asbestos concentration determined by point counting method tend to be lower thanconcentrations determined by visual estimation method and also, pont counting method was a little morecomplicated and time-consuming.

참고자료

· 없음