Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "optimization process" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Optimization of mineral processing plant through ROM ore size
Optymalizacja zakładu przeróbczego w przypadku rud surowych
Autorzy:
Pan, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/348557.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
optymalizacja procesu
produkcja kopalni
symulacja produkcji
przeróbka surowców mineralnych
process optimization
mine production
production simulation
mineral processing
Opis:
The ore beneficiation at a mine could be described as complex and expensive, involving many balancing processes where material flow rates, size, density and other factors must all be in balance, if any degree of plant optimization is to be achieved. To determine the optimum setup for maximizing throughput at the final step in the beneficiation process, such as the dense media separation units, a mine optimizer is developed using constraint-based global optimization. The Mine Optimizer uses plant unit availability, capacity in tons per hour (t/h), change in material size (between crushers) and other constraints. The result is that improving cheaper upstream processes, such as blasting, can significantly increase the throughput of expensive downstream processes, like crushing, through improved fragmentation of the ROM ore. For instance, if the ROM ore is not in the required range, the plant production is unbalanced and consequently the mine could loss production by 10-20%, even 50% in the worst case. On one hand, a finer ROM ore may result in lower utilisation of both crushing and coarse separation by 50%. Meanwhile other process units are running at 100% capacity, such as slimes and tailing dumping. In addition, a finer ROM ore may destroy the mineral value as well, such as in the cases of mining coal, iron ore, and diamond ore, where a higher price is for the products of larger size.
Wzbogacanie rud w kopalni można określić jako złożone i drogie, uwzględniające wiele procesów bilansowych, dla których ilości materiału, ich rozmiar, gęstość i inne cechy muszą pozostawać w stanie określonej równowagi jeżeli optymalizacja jest celem, który chce się osiągnąć. Aby określić optymalne ustawienia dla procesu wzbogacania, tj. w przypadku jednostek wzbogacania w cieczach ciężkich skonstruowano optymalizator kopalniany uwzględniający ogólną optymalizację zakładu. Optymalizator Kopalni korzysta z dostępności danej jednostki, wydajności w tonach na godzinę (t/h), zmian w rozmiarach materiału (pomiędzy kruszeniami) i innych ograniczeń. Wynik pozwala zoptymalizować tańsze procesy, takie jest strzelanie co pozwala z kolei znacząco poprawić procesy droższe, tj. kruszenie, dzięki zoptymalizowanemu rozdrobnieniu rudy surowej. Dla przykładu, jeżeli uziarnienie rudy surowej nie jest wymaganego rozmiaru, produkcja zakładu nie jest zbilansowana i tym samym produkcja zakładu jest niższa o 10-20% lub nawet 50% w najgorszych przypadkach. Z drugiej strony, zbyt drobna ruda surowa może spowodować mniejszą stosowalność procesów kruszenia o nawet 50% a w tym samym czasie inne jednostki produkcyjne pracują na 100% swojej wydajności, tj. np. składowiska odpadów. Ponadto, drobniejsza ruda surowa może spowodować spadek wartości minerału, jak np. w przypadku węgla, rudy żelaza bądź diamentów, gdzie wyższa cena produktów zależy od większego ich rozmiaru.
Źródło:
AGH Journal of Mining and Geoengineering; 2012, 36, 4; 123-132
1732-6702
Pojawia się w:
AGH Journal of Mining and Geoengineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja modeli HMM oraz ich zastosowanie w rozpoznawaniu mowy
Optimalization of the models HMM and their application in speech recognition
Autorzy:
Szostek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320383.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
proces losowy
model Markowa
model HMM
optymalizacja
rondom process
Markov model
optimization
Opis:
Modelowanie sygnału mowy za pomocą niejawnych modeli Markowa HMM (hidden Markov model) stanowi jeden z najefektywniejszych sposobów rozpoznawania mowy. Niniejszy artykuł poświęcony jest podstawom matematycznym teorii niejawnych modeli Markowa. Szczególną uwagę zwrócono w nim na wyprowadzenie zależności pozwalających stosować modele HMM do modelowania sygnałów. W pierwszej części artykułu przedstawiono wyprowadzenie zależności pozwalające dobierać parametry modelu procesu Markowa. W dalszej części artykułu przedstawione są wyprowadzenia zależności pozwalające w sposób krokowy dobierać parametry modelu łańcucha Markowa. Opisane metody oparte są na minimalizacji prawdopodobieństwa wygenerowania losowej w czasie sekwencji obserwacji w funkcji parametrów modelu. W przedstawionych w artykule wyprowadzeniach na zależności pozwalające optymalizować modele HMM wykorzystano metodę mnożników Lagrange'a.
Modeling the speech signal with the use of hidden Markov models HMM constitutes one of the most effective ways of speech recognition. This article is devoted to mathematical bases of the theory of hidden Markov models. Special attention was paid in it to derivation of dependencies allowing appłying the models HMM for modeling signals. In the first part of the article there was presented derivation of dependencies allowing selection of parameters of the model of Markov process. In the further part of the article there are presented derivations of dependencies allowing sełecting parameters of the model of Markov chain in a stage way. The described methods are based on minimization of the probability of generating random-in-time sequence of observation in the function of parameters of the model. The method of Lagrange's multipliers was used in the derivations for dependencies, presented in the article, allowing optimizing the models HMM.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2005, 24, 2; 172-182
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A dedicated sensitivity analysis and optimization application for industrial processes
Autorzy:
Myczkowska, Kamila
Szeliga, Danuta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520087.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
sensitivity analysis
modelling of industrial process
optimization
model validation
cooling of rails
Opis:
The paper describes the architecture and the use case of the developed Modelbox system for sensitivity analysis (SA), uncertainty analysis (UA) and the subsequent optimization of industrial processes. The proposed solution addresses the most common practical and technical problems encountered by researchers and engineers when performing sensitivity analysis. It combines the functions from the numerical toolbox with a simulation management system. Maintaining usability and a good user experience while managing complex investigations of time-consuming industrial process simulations is a very important feature of the system. Several improvements were introduced to optimize the computation time of analysis/modelling tasks, including the automatization of distributed calculations, persistent, transparent caching of simulation data and duration estimations from collected statistics. The system has the ability to perform remote, parallel, asynchronous computations of both analytic algorithms and numerical simulations. The system is dynamically scalable horizontally by using serverless computing endpoints and thus it can be easily adapted to the user’s current needs in a flexible way. Modelbox provides web-based access to analysis/modelling tasks from sampling, SA/UA, optimization to metamodelling. It is extended with numerous interactive visualization components for effective results control. In addition, to access data from the completed analysis, the system supports convergence tracking for SA estimates and intermediate optimization results. The process of controlled cooling of rails was considered as a case study. The formulated optimization task was to find a combination of process parameters that ensures a minimum volume fraction of bainite along with required interlamellar spacing and optimal homogeneity of hardness. Different sensitivity analysis methods were used to evaluate the significance of all variables with respect to their influence on the model output.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2021, 21, 4; 219-232
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-Criteria Optimization Approach to Modeling Negotiation Process
Autorzy:
Łodziński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375876.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
negotiation process
multi-criteria optimization
equitably efficient decision
achievement function
set of negotiations
method for solution selection
Opis:
This paper presents a multi-criteria optimization approach for modeling the negotiation process. The negotiation process is modeled as a special multi-criteria problem. The method of finding solutions involves a process of the interactive selection of certain proposals. The parties submit proposals concerning the subjects of the negotiations; these proposals constitute the parameters of the multi-criteria optimization problem. Selecting the solutions is accomplished by solving the optimization problem using the parameters that define the aspirations of each party to the negotiations. Finally, the solutions reached by the parties are evaluated.
Źródło:
Decision Making in Manufacturing and Services; 2018, 12, 1-2; 33-44
1896-8325
2300-7087
Pojawia się w:
Decision Making in Manufacturing and Services
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies