Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Bień, Jurand" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Production and use of waste-derived fuels in Poland: current status and perspectives
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1839563.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    paliwa alternatywne
    odrzucone paliwa pochodne OPB
    produkcja RDF
    odzyskiwanie energii
    waste-derived fuels
    refused derived fuels RDF
    RDF production
    energy recovery
    Opis:
    In the paper issues related to the production and utilisation of waste-derived fuel (alternative fuel) in Poland are presented. Alternative fuel comes from dry residue of waste, mostly municipal, and is treated as a waste. In European Waste Catalogue waste-derived fuel is marked with 191210 code despite their municipal, industrial or mixed origin. The production and utilisation of alternative fuel were analysed with the data from sixteen polish voivodships’ annual reports. The total amount of waste-derived fuel produced in Poland exceeds 3 million tonnes annually. It means there is no balance between the amount of production and possibility of energy recovery in Poland. In 2018 only 1,54 million tons was recovered in R1 recovery process which is only half of the waste-derived fuel produced. In addition, the entire amount of fuel is used in the cement industry. In 2018 in the cement industry 1,46 millions tons of alternative fuel was used. It is estimated that the potential use of alternative fuel by cement plants in Poland is about 1.5-1.8 million tonnes. This means that greater use of alternative fuel in the cement sector is significantly limited. The difference between in the amount of fuel produced and the amount of fuel used for energy recovery in 2018 is around 1.67 million tons. This situation has a significant impact on the economy of waste management in the field of combustible waste production.
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2021, 27, 1; 36-41
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting municipal waste accumulation rate and personal consumption expenditures using vector autoregressive (VAR) model
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23966648.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    wskaźnik akumulacji odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    prognozowanie
    analiza szeregów czasowych
    wielowymiarowe szeregi czasowe
    model autoregresji wektorowej
    waste accumulation rate
    consumption expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    multivariate time series models
    vector autoregression model
    Opis:
    Accurate forecasting of municipal solid waste (MSW) generation is important for the planning, operation and optimization of municipal waste management system. However, it’s not easy task due to dynamic changes in waste volume, its composition or unpredictable factors. Initially, mainly conventional and descriptive statistical models of waste generation forecasting with demographic and socioeconomic factors were used. Methods based on machine learning or artificial intelligence have been widely used in municipal waste projection for several years. This study investigates the trend of municipal waste accumulation rate and its relation to personal consumption expenditures based on the yearly data achieved from Local Data Bank (LDB) driven by Polish Statistical Office. The effect of personal consumption expenditures on the municipal waste accumulation rate was analysed by using the vector autoregressive model (VAR). The results showed that such method can be successfully used for this purpose with an approximate level of 2.3% Root Mean Square Error (RMSE).
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2022, 28, 2; 150--156
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sludge thermal utilization, and the circular economy
    Autorzy:
    Bień, Jurand D.
    Bień, Beata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/396643.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    circular economy
    recovery of heat
    recovery nutrients
    sewage sludge
    thermal methods
    gospodarka o obiegu zamkniętym
    odzysk ciepła
    odzysk składników odżywczych
    osady ściekowe
    metody termiczne
    Opis:
    In 2015, the European Commission has adopted an ambitious Circular Economy Action Plan (CEAP), which includes measures that would help stimulate Europe's transition towards a circular economy. In general four key action areas have been defined: production, consumption, waste management and secondary raw materials. Actions will lead to the resource-efficient and environmentally friendly outcomes. Biological materials should be returned to the natural metabolic cycles after necessary pre-treatment while waste that can not be prevented or recycled is to be used for the energy recovery. Sewage sludge is a large-tonnage waste produced at wastewater treatments plants (WWTPs). Its utilization causes some problems. High water content in sludge, hazardous substances as heavy metals, organic toxins and pathogens limit some potential methods of sludge utilization. Thermal treatment methods offer a solution, some hazardous substances can be destroyed or removed, energy can be recovered and some nutrients can be obtained from ash or other by-products.
    Źródło:
    Civil and Environmental Engineering Reports; 2019, 29, 4; 157-175
    2080-5187
    2450-8594
    Pojawia się w:
    Civil and Environmental Engineering Reports
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie wskaźnika nagromadzenia odpadów w ujęciu zmian osobistych wydatków konsumpcyjnych za pomocą modelu wektorowo-autoregresyjnego
    FORECASTING OF MUNICIPAL WASTE ACCUMULATION RATE IN THE APPROACH TO CHANGES IN PERSONAL CONSUMER EXPENDITURE BY MEANS OF A VECTOR-AUTOREGRESSIVE MODEL
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Bień, Beata
    Krawczyk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/chapters/33534354.pdf
    Data publikacji:
    2023-12-07
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    analiza szeregów czasowych
    model wektorowo-autoregresyjny
    prognozo-wanie
    wskaźnik nagromadzenia odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    consumer expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    vector-autoregression model
    waste accumulation rate
    Opis:
    Prognozowanie ilości wytwarzanych odpadów komunalnych jest ważne dla planowania, eksploatacji i optymalizacji prawidłowo funkcjonującego systemu gospodarki odpadami komunalnymi. Nie jest to jednak łatwe zadanie ze względu na szereg dynamicznych zmian będących wynikiem przeobrażeń demograficznych, społecznych, ekonomicznych, czasem wręcz nieprzewidywalnych. Początkowo do prognozowania stosowano głównie konwencjonalne, opisowe modele statystyczne prognozowania wytwarzania odpadów z uwzględnieniem czynników demograficznych i społeczno-ekonomicznych. Obecnie jednak coraz częściej metody te zastępowane są przez metody oparte na uczeniu maszynowym, które to stanowi podzbiór sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe to nic innego jak nauczenie komputerów, jak uczyć się na danych i doskonalić w miarę zdobywania doświadczenia. W niniejszej publikacji przeanalizowano zmiany wskaźnika nagromadzenie odpadów komunalnych w jego relacji do wydatków na osobistą konsumpcję w oparciu o dane pozyskane z Banku Danych Lokalnych (BDL) prowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny. Analiza, a następnie prognoza przeprowadzona została z wykorzystaniem modelu wektorowo-autoregresyjnego, gdzie każda ze zmiennych opisana została osobnym równaniem modelu, w którym zmiennymi niezależnymi są opóźnienia wszystkich zmiennych zależnych. Uzyskane wyniki pokazały, że taka metoda może być z powodzeniem stosowana do prognozowania wskaźnika nagromadzenia odpadów w ujęciu zmian osobistych wydatków konsumpcyjnych przy przybliżonym poziomie 2,3% błędu średniokwadratowego (RMSE).
    Forecasting the amount of municipal waste generated is important for the planning, operation and optimization of a properly functioning municipal waste management system. However, it is not an easy task due to a number of dynamic changes resulting from demographic, social and economic transformations, some of them unpredictable. Initially, mainly conventional, descriptive statistical models of forecasting waste generation, taking into account demographic and socio-economic factors, were used for prognosis. Currently more and more often these methods are replaced by methods based on machine learning, which is a subset of artificial intelligence. Machine learning teaches computers to learn from data and improve the model as they gain experience. The chapter analyses the changes in the municipal waste accumulation ratio in relation to expenditure on personal consumption based on data obtained from the Local Data Bank (LDB) run by the Polish Central Statistical Office. The analysis, and then the forecasting, was carried out with the use of a vector-autoregressive model, where each variable was described with a separate model equation, in which the independent variables are the delays of all dependent variables. The results showed that such a method can be successfully used to forecast the waste accumulation rate in terms of changes in personal consumption expenditure at an approximate level of 2.3% mean square error (RMSE).
    Źródło:
    Czysta energia i środowisko; 95-107
    9788371939044
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Research on co-combustion of sewage sludge and coal in oxy-fuel conditions
    Badania współspalania mieszanek osadowo-węglowych w warunkach oxy-spalania
    Autorzy:
    Bień, Jurand D.
    Bień, Beata
    Czakiert, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/389373.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    sewage sludge
    co-combustion
    oxy-fuel
    sulfur and nitrogen conversion
    osady ściekowe
    współspalanie z węglem
    spalanie tlenowe
    współczynnik konwersji siarki i azotu
    Opis:
    Oxy-fuel co-combustion of municipal dried sewage sludge and coal was conducted to observe the combustion characteristics as well as pollutant emissions generated under different oxygen injection rate in oxy-fuel atmosphere in 0.1 MWt CFB reactor. As a feed gas a mixture of oxygen and carbon dioxide was used. Oxygen concentration in a feed gas varied from 21% to 30% per volume. The following blending ratios of sewage sludge to coal were chosen: 50%, 30% and 10%. Flue gas components were on-line measured by a gas analyzer, determining CO2, CO, SO2, SO3, NO2, NO, N2O, NH3, HCN concentrations by non-dispersive infrared absorption. During the study the influence of oxygen concentration in the gas atmosphere and the mass fraction of sewage sludge in the fuel blend on the emission of sulfur and nitrogen compounds in the O2/CO2 atmosphere with varied proportions of components in the blend were determined. It was found that oxygen concentration in the gas mixture has a significant influence on the process conditions. When the oxygen concentration in the gas mixture increased, the temperature of thermal processing of fuel blends was higher. The proportion of sewage sludge also affected the obtained profiles, which was particularly visible at 21% oxygen content in the gas mixture. Then the conversion ratios of nitrogen and sulfur contained in blending fuel to NO, NO2, N2O, NH3, HCN, SO2, SO3 and H2S were determined. This paper reports some of the major findings obtained from these research activities.
    W ramach prac badawczych przeprowadzono proces współspalania komunalnych osadów ściekowych oraz węgla na wielkolaboratoryjnym stanowisku z cyrkulacyjną warstwą fluidalną CWF o mocy 0,1 MWt. Ich celem było rozpoznanie procesu ze szczególnym zwróceniem uwagi na emisję zanieczyszczeń generowanych w trakcie procesu. Badanie przeprowadzono w zmodyfikowanej atmosferze O2/CO2, gdzie stężenie tlenu zmieniano w zakresie od 21% do 35% objętościowo. Termicznemu przekształceniu poddawano mieszankę osadowo-węglowo, gdzie masowy udział osadów ściekowych wynosił odpowiednio 50%, 30% i 10%. Składniki spalin mierzono on-line za pomocą analizatora gazów, określając stężenia związków takich jak CO2, CO, SO2, SO3, NO2, NO, N2O, NH3, HCN, H2O, HCl, HF za pomocą niedyspersyjnej absorpcji w podczerwieni. Analizowano wpływ stężenia tlenu w atmosferze gazowej i frakcji masowej osadów ściekowych w mieszance paliwowej na emisję związków siarki i azotu w atmosferze O2/CO2 przy różnych proporcjach składników w mieszance. Stwierdzono, że stężenie tlenu w mieszaninie gazowej ma znaczący wpływ na warunki realizowanego procesu, a udział masowy osadów ściekowych wpływa na rodzaj substancji emitowanych do atmosfery. Stąd dla poszczególnych warunków procesu wyznaczono współczynniki konwersji azotu i siarki zawartych w mieszance paliwa na składniki gazowe NO, NO2, N2O, NH3, HCN, SO2, SO3 i H2S.
    Źródło:
    Ecological Chemistry and Engineering. A; 2019, 26, 1-2; 7-18
    1898-6188
    2084-4530
    Pojawia się w:
    Ecological Chemistry and Engineering. A
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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