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 Tabelle immersione e Statistica di G.Casale

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AutoreMessaggio
Giancarlo Casale
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Giancarlo Casale

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Tabelle immersione e Statistica di G.Casale Empty
MessaggioTitolo: Tabelle immersione e Statistica di G.Casale   Tabelle immersione e Statistica di G.Casale EmptyMer 30 Dic 2009, 23:14

Tavole di Decompressione Basate sulla statistica


Scrivo questo articolo per far capire a tutti coloro che non conoscono la storia di come sono nate le tabelle di Decompressione attraverso una via Matematica piu' precisamente quella Statistica.
Un argomento che studiai un po' di anni fa che mi sembro' molto interessante e ve lo propongo sperando che vi faccia piacere...
Quindi questa discussione verte sull'uso delle probabilita' di massimizzare ed adattare i modelli dei dati sulle malattie di Decompressione e con lo scopo di usare detti modelli “calibrati” per generare tavole di immersion o per formare i nucluei di un algoritmo per calcolare una esecuzione di una risalita in sicurezza(Safe Ascent) in tempo reale con un elaboratore.
La massimizzazione e' un mezzo per adattare rigorosamente modelli matematici a dati binari probabilistici.I dati binari sono sono derivati da esperimenti che hanno solo due probabili risultati ;per esempio DCS e non DCS possono essere considerati due possibili risultati di un'immersione.
I dati probabilistici determinano i risulatati di un esperimento come un evento causale.Cioe',il prevedere il risultato di un processo non e' piu' attendibile di quello di assegnare probabilita' a duo o piu' risultati alternativi.
La designazione (a caso) e' vista come l'opposto “Deterministico”.
La pioggia per esempio e' un evento a caso,non puo' essere previsto se piovera',ma la probabilita' di pioggia puo' essere stimata,
La Mdd e' un'altro esempio.Dcs(Decompression Sickness) dimostra la sua casualita' quando due subacquei sullo stesso profilo di immersione danno risultati diversi(es. Uno con mdd o pdd e l'altro no).
Siccome non esiste un'altro modello ultra sofisticato che spiegherebbe proprio perche la DCS si verifica in un caso e non ne' l'altro ,DCS e' un evento Casuale.....
Se fossero presenti delle sufficenti informazioni sulle imersioni e una giusta comprensione dell'EZIOLOGIA della Dcs essa potrebbe cessare di essere casuale.


Funzione di Trasferimento

La funzione di trasferimeto e' il modello matematico che converte il profilo di un'immersione al quale un subacque e' esposto alla probabile DCS.
E' estremamente difficile la formulazione di un attendibile modello deterministico,ma ci sono caratteristiche che potrebbero essere utili in un modelo probabilistico;In oltre modelli plausibili possono essere proposti ma noi non possiamo dire a priori quali di loro e' il migliore per prevedere una probabile DCS.
Invece i modelli devono essere testati determinando in quale misura essi possono adattarsi ai dati di immersione disponibili in maniera adeguata.
Prima di tutto la F.D.T. Dovrebbe essere la stessa per ogni sub.Considerando che, l'osservatore ha poche o nessuna informazione su ciascunsub che ci si aspetta,sia rilevante per i loro rischi di DCS.
Quindi e' difficile differenziare fra loro livelli di rischio assegnando a loro diverse F.D.T.
Sembra che non ci sia un indice potenzialmente utile(una misura di grasso corporeo per es.) che sia registrata per tutti o almeno per la maggior parte dei sub.
Conseguentemente,tutti i sub sono trattati allo stesso modo allo scopo di assemblare i dati,la stessa F.D.T. E' postulata per tutti i sub.
La definizione di una funzione “Sovrapressione” i cui valori istantanei in un certo ipoteico “tessuto”
e' data da una sovrapressione relativa modificata:

Ψ(t)=A[Ptiss(t)-Pambient(t)-Pthr]/Pambient(t)

L'abolizione dei parametri A e Pthr,diventa semplicemente la sovrapressione relativa che era usata come indice di un processo di sicurezza in immersione.
Per quanto riguarda i parametri che sono stati aggiunti all'espressione tradizionale, il guadagno A e' il livello soglia Pthr generalmente sono considerati come parametri che si possono aggiustare quando i modelli sono adattati ai dati;In altre parole i loro valori sono ottimizzati per migliorare l'adattamento dei modelli ai dati.
Il valore Pthr puo' essere fissato a zero per es.
Per valutare la funzione di sovrapressione di un tessuto ad un tempo t ci deve essere un valore Ttiss a questo tempo, richiedendo un modello Cinetico di scambio di gas.
Il modello che conosciamo tutti, Cinetico-Esponenziale, non perche' quel modello fosse fisiologicmente corretto, ma perche' rendeva i numeri piu' facile da elaborare.
Il singolo modello esponenziale e' anche proposto come una possibile rappresentazione della fase disciola e della fase gassosa,,,,,

Ptissue= o Ptissue , o exp(-t/tau)

dove Tau e' la costante minima di tempo del tessuto.
Una costante minima di tempo significa un assorbimento maggiore del gas durante la discesa e' un piu' veloce rilascio durante la risalita.

Nei nostri giorni si usa un modello Chiamato Lineare-Esponenziale....(buhlmann,haldane,,,,)
Secondo questo modello il gas e' assorbito da un tessuto ad un tasso o rate determinato dal singolo modello esponenziale.Durante il rilascio la Ptiss e' una funzione quadratica del tempo per tutto il tempo che la sovrapressione e' piu grande di un certo valore detto di “Crossover”;non appena la sovrapressione cade al disotto di questo punto,il rilascio cinetico del gas diventa singolo esponenziale.
In circostanze speciali la cinetica quadratica si semplifica nella cinetica lineare e quindi Ptiss diventa funzione lineare di tempo.
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Giancarlo Casale

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