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 "Studzinski, J." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
ICS System Supporting the Water Networks Management by Means of Mathematical Modelling and Optimization Algorithms
Autorzy:
Studzinski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385196.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
drink water distribution system
water net hydraulic model
hydraulic optimization
water net management
Opis:
In the/this paper a concept of an integrated information system for complex management of water networks is presented. The ICT system is under development at the Systems Research Institute (IBS PAN) in Warsaw for a couple of years and it is gradually tested in some Polish communal waterworks of differentiated size. Several waterworks management tasks requiring mathematical modelling, optimization and approximation algorithms can be solved using this system. Static optimization and multi-criteria algorithms are used for solving more complicated tasks like calibration of the water net hydraulic model, water net optimization and planning, control of pumps in the water net pump stations etc. [4] But some of the management tasks are simpler and can be performed by means of repetitive simulation runs of the water net hydraulic model. The water net simulation, planning of the SCADA system, calculation of water age and chlorine concentration in the water net, localization of hidden water leaks occurring in the network and planning of water net revitalization works are the examples of such tasks executed by the ICT system. They are described in this paper.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2015, 9, 4; 48-54
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Planowanie systemu monitoringu wspomagającego zarządzanie miejską siecią wodociągową
Planning the monitoring systems supporting the communal water nets management
Autorzy:
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276846.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
planowanie systemu monitoringu
zarządzanie siecią wodociągową
automatyczna kalibracja modelu hydraulicznego
planning the monitoring systems
water net management
automatic calibration of water net hydraulic models
Opis:
W artykule przedstawiono algorytm planowania systemu monitoringu instalowanego na sieci wodociągowej w taki sposób, aby umożliwiał realizację określonych zadań związanych z eksploatacją sieci. Do takich zadań należą np. kalibracja modelu hydraulicznego sieci wodociągowej oraz lokalizacja awarii i ukrytych wycieków wody.
In the paper an algorithm for planning the monitoring systems for communal water networks is described. This special planning enables designing the monitoring systems that make possible to support the water networks management and especially the operational control and planning of water nets. The exemplary tasks that can be solved using the monitoring systems properly planed are the finding out the hidden water leaks on the water net [5] and automatic calibration of the water net hydraulic model.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2012, 16, 2; 95-100
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis, Modelling and Planning the Communal Sewarage Systems
Autorzy:
Studziński, J.
Petriczek, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384897.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
drink water networks
hydraulic water nets modeling
water net revitalization
water net reliability
Opis:
The hydraulic calculations of sewage networks are done ususally by the use of nomograms being the diagrams that show the relation between the main network parameters like pipe diameters, flow rates, hydraulic slopes and flow velocities. In traditional planning of sewage networks the appropriate hydraulic values are read mechanically from the the nomograms. Another way of calculation is the use of professional programs like the SWMM5 hydraulic model and genetic or heuristic optimization algorithms. In the paper still another way of realizing the hydraulic and planning calculations is presented in which the basic hydraulic rules and formulas describing the sewage networks and their functioning are used. The numerical solutions of nonlinear equations resulted from the formulas and describing the main phenomena of sewage flows are used in the paper to solve the tasks of hydraulic calculation and planing of the networks.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2016, 10, 4; 53-61
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of different types of neuronal nets for failures location within water-supply networks
Porównanie różnych typów sieci neuronowych do lokalizacji awarii w sieciach wodociągowych
Autorzy:
Rojek, I.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365982.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
sieci wodociągowe
modele hydrauliczne sieci
wykrywanie i lokalizacja wycieków wody
sieci neuronowe MLP i Kohonena
water supply networks
network hydraulic models
detection and location of water leaks
MLP and Kohonen neuronal nets
Opis:
W artykule prezentowane są różne typy sieci neuronowych do lokalizacji awarii w sieci wodociągowej. Obecne wykorzystanie systemów monitorowania nie odpowiada ich możliwościom. Współcześnie systemy monitoringu służą jako autonomiczne programy do zbierania informacji o przepływach i ciśnieniach wody w pompowniach źródłowych, hydroforniach strefowych i końcówkach sieci wodociągowej, dając ogólną wiedzę o stanie jej pracy, gdy jednocześnie mogą i powinny być wykorzystane jako elementy IT systemów zarządzania siecią, w tym w szczególności w zakresie wykrywania i lokalizacji wycieków wody. Modele lokalizacji awarii sieci zostały utworzone przy wykorzystaniu jednokierunkowych sieci neuronowych ze wsteczną propagacją błędu typu MLP i sieci Kohonena.
The different types of neuronal nets for failures location within a water-supply network are presented in the paper. The present utilization of the monitoring systems does not exhaust their possibilities. The monitoring systems operated as autonomic programs gather the information about flows and pressures of water in the source pumping stations, in the zones of hydrophore stations and also in some selected pipes of water network, giving general knowledge about state of its work, when simultaneously they could and should be used as elements of IT systems for network management, and particularly regarding detection and location of hidden water leaks. The models of network failures location are created by means of neuronal nets in the form of MLP and Kohonen nets.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 1; 42-47
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie obciążenia hydraulicznego miejskiego systemu wodociągowego z wykorzystaniem modeli rozmytych typu TSK
Forecasting hydraulic load of urban water supply system using TSK fuzzy models
Autorzy:
Stachura, M.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/237351.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
Sieć wodociągowa
pobór wody
modelowanie
prognozowanie
Water supply system
water demand
modeling
forecasting
Opis:
Przedstawiono możliwości prognozowania dobowego poboru wody w miejskim systemie wodociągowym. W tym celu wykorzystano modele o strukturze Takagi-Sugeno-Kanga (TSK), w których następnikiem jest klasyczny model liniowy uwzględniający dynamikę, co pozwala na określenie ich struktury jako „modeli liniowych rozmywanych strefowo”. W przeprowadzonych rozważaniach wykorzystano dane (o liczebności 974) pochodzące z sieci wodociągowej Rzeszowa obejmujące przedział czasu od 01-07-2005 do 29-02-2008. Na podstawie zarejestrowanych danych porównano tygodniowe wartości poboru wody w różnych porach roku. Kolejno przedstawiono modele TSK oraz sposób ich wyznaczania. Wykazano, że modelowanie może odbyć się w oparciu o znajomość tygodniowych zmian poboru wody, a wynikowy model pozwala prognozować wartości poboru wody w szerokim zakresie zmienności. Uzyskane wyniki przy różnych kombinacjach rozmywania i doboru struktury konkluzji modelu były porównywalne, z czego wynika, że wykorzystywana metoda wyznaczania modeli rozmytych może być stosowana do określania właściwości dynamicznych procesów, w przypadku których nie jest znany dokładny opis modelowanych zjawisk.
The paper presents possibilities of daily water demand forecasting for municipal water supply system. For this purpose, Takagi-Sugeno-Kang’s (TSK) models were applied. In this type of models the conclusion is in the form of a classical linear function, which allows describing their structure as ‛fuzzified linear models’. For the purpose of this study data from the water supply network for the city of Rzeszow was used (974 samples). It covered the period from 1 July 2005 to 29 February 2008. Based on the collected data weakly water demand values were compared for different seasons. Subsequent TSK models were described together with the way they were developed. It was shown that modeling could be based on weakly water demand data and that resulting model allowed predicting water demand values over a wide range of variability. The results received for different combinations of fuzzification and model conclusion structure selection were comparable. Therefore, it could be concluded that the method used for fuzzy model development might be used to determine dynamic properties of the processes for which the exact description of modeled phenomena was unknown.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2014, 36, 1; 57-60
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Failures location within water-supply systems by means of neural networks
Autorzy:
Rojek, I.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385212.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
water supply networks
network hydraulic
model, detection and location of water leakages
neural networks
Opis:
In the article the neural networks used for failures location for water supply networks are presented. To do this a hydraulic model of the water net, as well as an appropriate developed monitoring system have to be used. The current applications of monitoring systems installed in the waterworks do not realize their possibilities. The monitoring systems provided as autonomic programs to collect and record the information about flows and pressures of water in source pumping stations, in the pump stations bringing up the water pressure inside the water net and in the pipes of water supply network give a general knowledge about state of its work, but if they would be used as elements of IT systems supporting the water network management, they could help to solve the tasks concerning detection and localization of water leaks. The models of failures location in water nets described in the paper are created by means of neural networks in the form of MLP nets.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 2; 24-28
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computer Dynamic Modelling of Communal Sewage Networks
Autorzy:
Bogdan, L.,
Petriczek, G.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384831.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
command sewage network
flow computer modelling
Manning formula
Opis:
In the paper two algorithms of dynamic modeling of communal sewage networks are presented. It is assumed that the hydraulic parameters of segments, namely canal shape, canal dimension and roughness are constant. The goal of the algorithms is to calculate the main sewage network parameters using only the continuity equation and the Manning formula. In the algorithms, fundamental algebraic formulas describing the filling heights in the canals and the sewage flow velocities are also used. The network model based only on the Manning formula and continuity equation in difference form and not on the liquid equations as it is used commonly by modelling the sewage networks is simpler and faster in calculations. While modeling the networks fixed network structure and slowly changing sewage inflows into the canals are assumed. The forecasted inflow values are stated and the investigation presented concerns the sanitary and mixed gravitational sewage networks.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 4; 51-58
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mathematical modeling and computer aided planning of communal sewage networks
Autorzy:
Bogdan, L.
Petriczek, G.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384901.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
mathematical modeling of sewage network
hydraulic parameter of canal
Opis:
In the paper the basic questions connected with modeling of wastewater networks are presented. Methods of modeling basic sewage parameters and appropriate calculation algorithms are described. The problem concerns the gravitational networks divided by nodes into branches and sectors. The nodes are the points of connection of several network segments or branches or the points of changing network parameters as well as of location of sewage inflows to the network. The presented algorithms for networks hydraulic calculation concern sanitary or combined sewage nets. It is assumed that the segments parameters such as shape, canal dimension, bottom slope or roughness are constant. Because of these assumptions all relations considered concern the steady state conditions for the network. The calculation of flow velocities and the filling heights in the segments of the wastewater net are carried out for the known slopes and diameters of the canals.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 2; 17-23
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling the steady state of sewage networks as a support tool for their planning and analysis
Autorzy:
Petriczek, G.
Studziński, J.
Bogdan, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406617.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
hydraulic formulas for describing sewage networks
mathematical modeling
optimization and design of sewage networks
Opis:
Fundamental questions connected with the modelling of communal sewage networks have been considered and formulas used to model the functioning of the basic network have been analyzed. The problem described concerns gravitational sewage networks divided by nodes into branches and sectors. Simulation of the steady state functioning of sewage networks is commonly carried out on the basis of nomograms in the form of charts, in which the relations between network parameters like channel diameters, flow rates, hydraulic slopes and flow velocities are described. In traditional design, the values of such parameters are simply read from such nomogram chart tables. Another way of simulating the functioning of a network is the use of professional software, like SWMM, that models sewage flows along the channels by means of differential equations describing the movement of fluids. In both approaches, the user is a mechanical operator of a “black box” procedure. In this paper, another way of simulating the functioning of sewage net-works has been presented. Numerical solutions of nonlinear equations describing the physical phenomena of sewage flows are applied and explained. The presented algorithms were developed to model the steady state of a sewage network enabling a quick analysis of the network parameters and the possibility of fast, simple and comprehensible network modeling and design.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2015, 25, 3; 39-57
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod czarnej skrzynki do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej
Black-box forecasting of selected indicator values for influent wastewater quality in municipal treatment plant
Autorzy:
Szeląg, B.
Bartkiewicz, L.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/236740.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
ścieki komunalne
modelowanie
prognozowanie jakości ścieków metoda MARS
metoda lasów losowych (RF)
metoda samoorganizujących się sieci neuronowych (SOM)
metoda drzew wzmacnianych (BT) metoda analizy składowych
głównych (PCA)
sewage
modeling
sewage quality forecasting
MARS (multivariate adaptive regression spline)
random forest (RF)
self-organizing map (SOM)
boosted trees (BT)
principal component analysis (PCA)
Opis:
Prognozowanie ilości i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym daje możliwość optymalnego sterowania wieloma parametrami procesów oczyszczania ścieków. Dlatego prowadzi się badania mające na celu opracowanie modeli matematycznych (fizykalnych deterministycznych i operatorowych statystycznych), prognozujących zarówno ilość, jak i jakość ścieków dopływających do oczyszczalni. W artykule zbadano możliwość zastosowania prostszych modeli operatorowych do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków na dopływie do oczyszczalni (BZT5, zawiesiny ogólne, azot ogólny i amonowy, fosfor ogólny) jedynie na podstawie wyników pomiarów natężenia przepływu ścieków oraz – w celu porównania – na podstawie ich zmierzonych wartości. Do tego celu zastosowano metody czarnej skrzynki typu MARS oraz lasy losowe (RF). Dodatkowo przedstawiono możliwość połączenia metody lasów losowych z modelem klasyfikacyjnym (RF+SOM). Do identyfikacji danych określających zmienność wybranych wskaźników jakości ścieków zastosowano metody drzew wzmacnianych (BT) i analizy składowych głównych (PCA). Modele opracowano na podstawie wyników ciągłych pomiarów dobowych przeprowadzonych w latach 2013–2015 w oczyszczalni ścieków komunalnych w Rzeszowie.
Forecasting the amount and quality of wastewater flowing into a treatment plant sufficiently in advance, enables effective control of numerous treatment process parameters. Therefore, mathematical (physical deterministic and time series statistical) models forecasting both the amount and quality of wastewater inflow into a sewage treatment plant are under development. In this paper, a possibility of simpler time series models application to forecasting values of selected indicators (biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and ammonium (NH4+)) of sewage quality in the inflow into a treatment plant was investigated. The research was based solely on sewage flow rate data and – for the purpose of comparison – the actual measured indicator values. For this purpose, MARS type black-box and random forest (RF) methods were used. Also, a possibility of combining the RF method with a classification model (RF+SOM) was investigated. Boosted trees (BT) and principal component analysis (PCA) methods were applied for identification of data that determine variability of the selected sewage quality indicators. The models were developed on the basis of continuous daily measurements performed in the period of 2013–2015 in the municipal sewage treatment plant in Rzeszow.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2016, 38, 4; 39-46
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena wpływu zmiennych wejściowych i struktury modelu sztucznej sieci neuronowej na prognozowanie dopływu ścieków komunalnych do oczyszczalni
Impact assessment of input variables and ANN model structure on forecasting wastewater inflow into sewage treatment plants
Autorzy:
Bartkiewicz, L.
Szelag, B.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/237035.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
oczyszczalnia ścieków
dopływ ścieków
modelowanie
prognozowanie
SSN
współczynnik korelacji
sewage treatment plant
wastewater inflow
modeling
forecasting
ANN
correlation coefficient
Opis:
Ze względu na stochastyczny charakter zjawiska dopływu ścieków do oczyszczalni, występują duże nierównomierności zarówno ilości, jak i jakości ścieków, co ma znaczący wpływ na funkcjonowanie obiektów technologicznych oczyszczalni. Z tego względu celowe jest prognozowanie wartości dopływu ścieków, co pozwala na przygotowanie obiektu na występowanie zdarzeń anormalnych, mogących doprowadzić do zaburzeń w działaniu urządzeń oczyszczalni. W artykule przedstawiono wyniki modelowania wartości dopływu ścieków z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych. W przeprowadzonych analizach wykorzystano wyniki trzyletnich pomiarów wysokości opadów atmosferycznych oraz dopływu ścieków komunalnych do miejskich oczyszczalni w Rzeszowie i Kielcach. Do oceny wpływu zmiennych objaśniających na jakość modelu zastosowano metodę regresji logistycznej. Uwzględniono takie zmienne, jak wysokość opadów atmosferycznych oraz dobowy dopływ ścieków do oczyszczalni, które były odpowiednio opóźnione w stosunku do wartości prognozowanej. Zbadano także wpływ parametrów struktury rozpatrywanego modelu na dokładność prognozy tworzonych modeli matematycznych.
Due to a stochastic nature of sewage inflow into a treatment plant the inflow amount and its quality are highly variable which has a significant impact on the plant technological objects operation. Hence, sewage inflow forecasting would be desirable as it allows for mitigating the impact of abnormal events that might lead to major plant installation disruption. This paper presents the results of a raw sewage inflow modeling using Artificial Neural Networks (ANNs). Results of the three-year measurements of precipitation rates and sewage treatment plant inflow in Rzeszow and Kielce were used in the analyses. To assess the impact of exogenous variables on the model quality the logistic regression method was applied. The variables considered were the precipitation rate and daily sewage inflow, which were appropriately delayed in relation to the forecasted inflow values. Impact of the model structure parameters on accuracy of the mathematical model forecasts was also investigated.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2016, 38, 2; 29-36
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zawartości azotu ogólnego w odpływie z oczyszczalni ścieków
Application of artificial neural networks to forecasting total nitrogen content in secondary effluent from treatment plants
Autorzy:
Wąsik, E.
Chmielowski, K.
Studziński, J.
Szeląg, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/237416.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
ścieki komunalne
ścieki oczyszczone
modelowanie
prognozowanie
sztuczne sieci neuronowe
azot ogólny
azot amonowy
azotyny
azotany
azot organiczny
sewage
secondary effluent
modeling
forecasting
artificial neural networks
total nitrogen
ammonia nitrogen
nitrites
nitrates
organic nitrogen
Opis:
Zaprezentowano możliwość wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zawartości azotu ogólnego w ściekach oczyszczonych w funkcji jego różnych postaci występujących w odpływie z oczyszczalni ścieków. W badaniach zastosowano dane z lat 2010–2016, zawierające pomiary zawartości związków azotu w ściekach odpływających z oczyszczalni obsługującej aglomerację o równoważnej liczbie mieszkańców powyżej 100000. Zbiór danych wejściowych został wstępnie poddany analizie skupień i następnie wykorzystany do trenowania sieci neuronowej w postaci perceptronu wielowarstwowego. Na podstawie uzyskanych symulacji stwierdzono, że najmniejsze wartości błędów prognozy ilosci azotu ogólnego (2÷3%) uzyskano w wariancie, gdy jego wartość była funkcją wszystkich postaci azotu występujących w oczyszczonych ściekach. W przypadku modelu wykorzystującego jedynie dane o zawartości azotu nieorganicznego oraz azotanów otrzymane wyniki symulacji niewiele różniły się od wartości rzeczywistych, na co wskazuje bardzo duża wartość współczynnika korelacji (>97%). Wartość średniego błędu bezwzględnego w tym przypadku zwiększyła się tylko o około 4 punkty procentowe do wartości 6,2% (proces uczenia) oraz 6,9% (proces testowania/walidacji) w stosunku do symulacji wykorzystującej wszystkie postacie azotu w ściekach.
Potential application of artifi cial neural networks (ANN) to forecast total nitrogen content (TNC) in treated wastewater was presented as a function of selected nitrogen forms present in the secondary effl uent. The analyzed data from the period of 2010–2016 covered measurements of the nitrogen content in the effl uent from the treatment plant servicing agglomeration with a population equivalent of more than 100,000. The input data set was initially subjected to cluster analysis and then, used to train a neural network in the form of a multilayer perceptron (MLP). The simulations demonstrated that the smallest error values for the forecast of TNC (2–3%) were obtained for the variant, the value of which was a function of all the forms of nitrogen present in the secondary effl uent. For the total nitrogen model based on inorganic nitrogen and nitrates data only, the simulation results did not differ signifi cantly from the actual values, as indicated by a very high correlation coeffi cient (over 97%). In this case, the value of the mean absolute error increased only by nearly 4% to 6.2% (learning process) or 6.9% (testing/validation process), compared to the simulation based on all the nitrogen forms in the sewage.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2018, 40, 1; 29-33
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of the impact of explanatory variables on the accuracy of prediction of daily inflow to the sewage treatment plant by selected models nonlinear
Ocena wpływu zmiennych objaśniających na dokładność predykcji dobowego dopływu do oczyszczalni ścieków wybranymi modelami nieliniowymi
Autorzy:
Szeląg, B.
Bartkiewicz, L.
Studziński, J.
Barbusiński, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205349.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
wastewater treatment plant
data mining
random forest
forecasting inflow
k-nearest neighbour
Kernel regression
oczyszczalnia ścieków
wydobywanie danych
las losowy
dopływ ścieków
modelowanie
k-najbliższy sąsiad
regresja Kernela
Opis:
The aim of the study was to evaluate the possibility of applying different methods of data mining to model the inflow of sewage into the municipal sewage treatment plant. Prediction models were elaborated using methods of support vector machines (SVM), random forests (RF), k-nearest neighbour (k-NN) and of Kernel regression (K). Data consisted of the time series of daily rainfalls, water level measurements in the clarified sewage recipient and the wastewater inflow into the Rzeszow city plant. Results indicate that the best models with one input delayed by 1 day were obtained using the k-NN method while the worst with the K method. For the models with two input variables and one explanatory one the smallest errors were obtained if model inputs were sewage inflow and rainfall data delayed by 1 day and the best fit is provided using RF method while the worst with the K method. In the case of models with three inputs and two explanatory variables, the best results were reported for the SVM and the worst for the K method. In the most of the modelling runs the smallest prediction errors are obtained using the SVM method and the biggest ones with the K method. In the case of the simplest model with one input delayed by 1 day the best results are provided using k-NN method and by the models with two inputs in two modelling runs the RF method appeared as the best.
Celem pracy jest ocena możliwości zastosowania różnych metod data mining do modelowania dopływu ścieków do komunalnej oczyszczalni ścieków. Do opracowania modeli statystycznych metodą wektorów nośnych, lasów losowych, k – najbliższego sąsiada i regresji Kernela wykorzystano szeregi pomiarowe dobowych wartości opadów deszczu, stanów wody w odbiorniku oraz dopływów do komunalnej oczyszczalni ścieków w Rzeszowie. Z obliczeń wykonanych metodami SVM, RF, k-NN i K wynika, że dla modeli z jedną zmienną objaśniającą opóźnioną o dobę w stosunku do wartości dopływu, najlepsze wyniki otrzymano modelem autoregresyjnym bazującym na metodzie k-NN a najgorsze regresją Kernela. W przypadku modeli z dwoma zmiennymi objaśniającymi najmniejsze wartości błędów uzyskano, dla modeli uwzględniających dopływ ścieków i całkowitą wysokość opadu deszczu z jednodobowym opóźnieniem; najlepsze wyniki uzyskano metodą RF a najgorsze regresji Kernela. Dla modeli z dwiema zmiennymi objaśniającymi, ale trzema sygnałami wejściowymi, najmniejsze błędy dopływu ścieków do OŚ uzyskano metodą SVM, a najgorsze regresji Kernela. Z wykonanych symulacji stwierdzono, że w większości przypadków najmniejsze wartości błędów dopływu ścieków do oczyszczalni otrzymano metodą SVM a największe metodą K. W przypadku najprostszego modelu z jednym sygnałem wejściowym opóźnionym o 1 dobę najlepsze wyniki obliczeń uzyskano metodą k-NN, a w dwóch przypadkach modeli, gdzie ujęto 2 sygnały wejściowe, najlepsza okazała się metoda RF.
Źródło:
Archives of Environmental Protection; 2017, 43, 3; 74-81
2083-4772
2083-4810
Pojawia się w:
Archives of Environmental Protection
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie ilości ścieków dopływających do oczyszczalni za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej
Forecasting the sewage inflow into a treatment plant using artificial neural networks and linear discriminant analysis
Autorzy:
Szeląg, B.
Studziński, J.
Chmielowski, K.
Leśniańska, A.
Rojek, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/237303.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
Wastewater inflow
sewage treatment plant
water level
daily precipitation
artificial neural networks
discriminant models
mean square error
mean percentage error
relative error
residual relative error
importance coefficient
dopływ ścieków
oczyszczalnia ścieków
poziom wody
opad dobowy
sztuczne sieci neuronowe
model dyskryminacyjny
błąd średniokwadratowy
średni błąd procentowy
błąd względny
względny błąd resztowy
współczynnik ważności
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki prognozowania ilości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej w Rzeszowie z wykorzystaniem perceptronowych wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych. W modelu prognostycznym przyjęto następujące zmienne niezależne: zmierzona ilość ścieków dopływających do oczyszczalni określona w poprzednich dobach, poziom wody w Wisłoku (odbiornik ścieków), suma dobowych opadów atmosferycznych oraz dobowa ilość wody tłoczonej do sieci wodociągowej. Przeprowadzone obliczenia wykazały, że wśród rozpatrywanych zmiennych istotny wpływ na zdolność predykcyjną modelu prognostycznego miał poziom wody w Wisłoku, wysokość opadów atmosferycznych oraz ilość ścieków dopływająca do obiektu zmierzona w poprzednich dniach. Analizowano również wpływ poszczególnych parametrów strukturalnych modelu opartego na sztucznych sieciach neuronowych na wyniki prognozowania. Przeprowadzone badania, z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych, wykazały, że na liczbę neuronów w warstwie ukrytej wpływała liczba sygnałów wejściowych do modelu, natomiast rodzaj funkcji aktywacji w warstwach ukrytej i wyjściowej miał mniejsze znaczenie, co potwierdziły wartości o znaczeniu predykcyjnym. Badano również możliwość zastosowania liniowej analizy dyskryminacyjnej do oceny zdolności predykcyjnych skonstruowanych modeli prognostycznych. Uzyskane wyniki wykazały, że liniowa analiza dyskryminacyjna może być ciekawym narzędziem do oceny doboru zmiennych w modelu prognostycznym ilości ścieków dopływających do oczyszczalni.
The paper presents the results of forecasting the sewage inflow into the municipal wastewater treatment plant in Rzeszow using multilayer perceptron neural networks. For the forecast model, the following independent variables were adopted: the measured inflow volume to the treatment plant from the previous days, the water level in the Wislok River (effluent receiver), the total daily precipitation and the daily water inflow into the network. The calculations led to conclusions that variables substantially affecting the prognostic capacity of the forecast model included the water level in the Wislok River, the volume of precipitation and the sewage inflow to the facility from the previous days. Additionally, the impact of individual structural parameters of the model based on artificial neural networks on forecasting results was analyzed. The research conducted with the use of classification trees demonstrated that number of neurons in the hidden layer was influenced by the number of inputs to the model, while the type of activation function in the hidden and output layer was of minor importance which was confirmed by the data of prognostic value. The applicability of a linear discriminant analysis for assessment of prognostic ability of the constructed forecast models was also investigated. The results obtained demonstrated that the linear discriminant model might be an interesting assessment tool to select variables for the forecast model of sewage inflow to a treatment plant.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2018, 40, 4; 9-14
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie nad możliwością zagospodarowania odpadu powstającego podczas wytwarzania izolacji kabli
Studies on the management of waste formed during production of cable insulation
Autorzy:
Gackowska, A
Studziński, W
Gaca, J
Dadzibóg, M
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/297482.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
odpad organiczny
frakcjonowanie
analiza chromatograficzna
zagospodarowanie odpadu
organic waste
fractionation
chromatographic analysis
management of waste
Opis:
Przedmiotem badań był ciekły odpad organiczny powstający przy wytwarzaniu izolacji kabli. Dokonano analizy odpadu pod kątem jego składu chemicznego. Analizę przeprowadzono metodą chromatografii gazowej przy zastosowaniu detektora płomieniowo- -jonizacyjnego (FID) i spektrometrii mas (MS). Stwierdzono, że odpad zawiera produkty rozkładu nadtlenku dikumylu, stosowanego podczas sieciowania polietylenu. Głównymi składnikami odpadu są acetofenon, α-metylostyren i alkohol kumylowy. Wykazano, że acetofenon może być odzyskiwany w procesie destylacji odpadu (uzyskanie zatężonej frakcji acetofenonu). Przedstawiono sposób utylizacji pozostałych frakcji (warstwa wodna i pozostałość podestylacyjna). Zaproponowany sposób zagospodarowania odpadu stanowi alternatywną metodę w odniesieniu do termicznej destrukcji, która jest obecnie stosowana.
The object of study was waste material from production of cable insulation. Analysis of waste in terms of its chemical composition was performed. Waste analysis was performed by gas chromatography using a flame ionization detector (FID) and mass spectrometer (MS). Qualitative and quantitative analysis of waste was performed. It was found that the waste contains acetophenone, α-methylstyrene and cumyl alcohol, among other substances. These compounds are products of decomposition of dicumyl peroxide, which is used in crosslinking of polyethylene. Since acetophenone was the main compound in waste, therefore studies were conducted in order to separate acetophenone fraction. Process of waste distillation was proposed in order to dispose of the waste aqueous layer and to obtain concentrated acetophenone fraction. Method of disposal of water fraction and bottoms was presented. The proposed method of waste management is an alternative method for thermal destruction, which is used at present.
Źródło:
Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2013, 16, 1; 103-112
1505-3695
2391-7253
Pojawia się w:
Inżynieria i Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

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