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 "underground networks" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Dołowe sieci telekomunikacyjne z kablami miedzianymi w kopalniach JSW SA
    Underground telecommunications networks with copper cables in the mines of JSW S.A.
    Autorzy:
    Wojaczek, A.
    Miśkiewicz, K.
    Dzierżęga, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/187480.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
    Tematy:
    dołowe sieci telekomunikacyjne
    underground telecommunications bus networks
    Opis:
    W artykule omówiono magistralne dołowe sieci telekomunikacyjne z liniami symetrycznymi, eksploatowane obecnie w kopalniach JSW SA. Scharakteryzowano rodzaje stosowanych telekomunikacyjnych kabli górniczych, typowe konfiguracje i struktury zajętości linii telekomunikacyjnych. Zwrócono uwagę na systemy, które w największym stopniu wykorzystują kable miedziane w swoich układach teletransmisyjnych. Przedstawiono uwagi związane z eksploatacją i racjonalnym wykorzystaniem tych sieci w kopalniach JSW SA.
    The article presents underground telecommunications bus networks with symmetrical lines used currently in the mines of the JSW S.A. mining company. The types of used mining telecommunications cables were characterized, along with typical configurations and the busy structure of telecommunications line. Attention was turned to the system which use copper cables the most in their transmission systems. Some remarks were presented on the exploitation and reasonable use of these networks in the mines of JSW S.A.
    Źródło:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2011, R. 49, nr 10, 10; 15-23
    0208-7448
    Pojawia się w:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    VI Międzynarodowa Konferencja Technologie bezwykopowe No-Dig Poland 2014
    6th International Conference: Trenchless Technologies No-Dig Poland 2014
    Autorzy:
    Lisowska, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/365144.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Nowoczesne Budownictwo Inżynieryjne
    Tematy:
    No-Dig 2014
    konferencja
    relacja
    technologie bezwykopowe
    sieci podziemne
    conference
    report
    trenchless technologies
    underground networks
    Opis:
    8–10 kwietnia 2014 r. w Cedzynie koło Kielc odbyła się VI Międzynarodowa Konferencja Technologie bezwykopowe No-Dig Poland 2014, połączona z wystawą wewnętrzną. Konferencja ta organizowana jest w cyklu dwuletnim. W tegorocznej edycji udział wzięło 187 uczestników z różnych krajów, m.in. Japonii, Stanów Zjednoczonych, Węgier, Czech i Niemiec, a także dodatkowo studenci IV i V roku studiów o specjalności sieci i instalacje sanitarne Politechniki Świętokrzyskiej oraz studenci Koła Naukowego Krecik. Obecni byli przedstawiciele świata nauki, firm wodociągowo-kanalizacyjnych oraz firm bezpośrednio związanych z technologiami bezwykopowymi. Patronat medialny nad konferencją sprawowało wiele czasopism z branży wodociągowo-kanalizacyjnej.
    Źródło:
    Nowoczesne Budownictwo Inżynieryjne; 2014, 4; 74-76
    1734-6681
    Pojawia się w:
    Nowoczesne Budownictwo Inżynieryjne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kompensacja mocy nieaktywnych w kopalnianych układach elektroenergetycznych w oparciu o teorię składowych fizycznych prądu
    Non-active power compensation in the mining electrical power engineering systems based on the theory of currents. physical components
    Autorzy:
    Wosik, J.
    Hefczyc, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/186480.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
    Tematy:
    kompensacja mocy nieaktywnych
    kopalniane układy elektroenergetyczne
    sieci dołowe
    compensation of non-active power
    mining electrical power engineering systems
    underground networks
    Opis:
    W referacie scharakteryzowano kopalniane układy elektroenergetyczne wraz ze stosowanymi dotychczas układami kompensacyjnymi w sieciach dołowych. Wskazano na zagrożenia, jakie wprowadzają przekształtniki mocy w tego typu sieciach dla pracy klasycznych układów kompensacyjnych i transformatorów. Przedstawiono zarys teorii mocy chwilowej p-q oraz teorii składowych fizycznych prądu (CPC), które mogą być podstawą prowadzenia aktywnej kompensacji mocy biernej.
    Mining electrical power engineering systems including until now used compensation systems in the underground networks have been characterized in the paper. There have been shown the risks for operation of classic compensation systems and transformers caused by use of power converters in such networks. There has been given an overview of the theory of instantaneous power p-q and the Theory of Currents. Physical Components (CPC), which can be a basis of active implementation of the reactive power compensation.
    Źródło:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2009, R. 47, nr 7, 7; 125-132
    0208-7448
    Pojawia się w:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Suitability assessment of artificial neural network to approximate surface subsidence due to rock mass drainage
    Autorzy:
    Hejmanowski, R.
    Witkowska, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/92051.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Główny Instytut Górnictwa
    Tematy:
    osiadanie
    odwodnienie kopalni podziemnej
    sztuczna sieć neuronowa
    MLP
    subsidence
    drainage of underground mine
    artificial neural networks
    Opis:
    Based on the previous studies conducted by the authors, a new approach was proposed, namely the tools of artificial intelligence. One of neural networks is a multilayer perceptron network (MLP), which has already found applications in many fields of science. Sequentially, a series of calculations was made for different MLP neural network configuration and the best of them was selected. Mean square error (MSE) and the correlation coefficient R were adopted as the selection criterion for the optimal network. The obtained results were characterized with a considerable dispersion. With an increase in the amount of hidden neurons, the MSE of the network increased while the correlation coefficient R decreased. Similar conclusions were drawn for the network with a small number of hidden neurons. The analysis allowed to select a network composed of 24 neurons as the best one for the issue under question. The obtained final answers of artificial neural network were presented in a histogram as differences between the calculated and expected value.
    Źródło:
    Journal of Sustainable Mining; 2015, 14, 2; 101-107
    2300-1364
    2300-3960
    Pojawia się w:
    Journal of Sustainable Mining
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamic fire risk prevention strategy in underground coal gasification processes by means of artificial neural networks
    Dynamiczna strategia zapobiegania ryzyku pożarowemu z użyciem sztucznych sieci neuronowych w procesach podziemnego zgazowania węgla
    Autorzy:
    Krzemień, Alicja
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/218921.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    dynamiczna strategia zapobiegania ryzyku
    prewencja ryzyka pożarowego
    podziemne zgazowanie węgla (PZW)
    dynamic alarm strategy
    fire risk prevention
    Generalized Regression Neural Network
    Multi-Layer Feedforward Networks (MLFN)
    Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS)
    underground coal gasification (UCG)
    Opis:
    Based on data collected during an UCG pilot-scale experiment that took place during 2014 at Wieczorek mine, an active mine located in Upper Silesia (Poland), this research focuses on developing a dynamic fire risk prevention strategy addressing underground coal gasification processes (UCG) within active mines, preventing economic and physical losses derived from fires. To achieve this goal, the forecasting performance of two different kinds of artificial neural network models (generalized regression and multi-layer feedforward) are studied, in order to forecast the syngas temperature at the georeactor outlet with one hour of anticipation, thus giving enough time to UCG operators to adjust the amount and characteristics of the gasifying agents if necessary. The same model could be used to avoid undesired drops in the syngas temperature, as low temperature increases precipitation of contaminants reducing the inner diameter of the return pipeline. As a consequence the whole process of UGC might be stopped. Moreover, it could allow maintaining a high temperature that will lead to an increased efficiency, as UCG is a very exothermic process. Results of this research were compared with the ones obtained by means of Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), a non-parametric regression technique able to model non-linearities that cannot be adequately modelled using other regression methods. Syngas temperature forecast with one hour of anticipation at the georeactor outlet was achieved successfully, and conclusions clearly state that generalized regression neural networks (GRNN) achieve better forecasts than multi-layer feedforward networks (MLFN) and MARS models.
    Przedstawione w niniejszej pracy badania koncentrują się na opracowaniu dynamicznej strategii zapobiegania ryzyku pożarowemu w procesach podziemnego zgazowania węgla (PZW) w czynnych kopalniach. Celem badań jest zapobieganie ekonomicznym i fizycznym stratom wynikającym z pożarów. W pracy wykorzystano dane zebrane podczas pilotowego eksperymentu podziemnego zgazowania węgla, który odbył się w 2014 r. w czynnej Kopalni Węgla Kamiennego „Wieczorek”, zlokalizowanej na Górnym Śląsku. W artykule przeanalizowano działanie dwóch różnych modeli sztucznych sieci neuronowych, tj. sieci neuronowych realizujących uogólnione regresje GRNN oraz wielowarstwowych sieci perceptronowych MLFN, w celu prognozowania temperatury gazu syntezowego na wyjściu z georeaktora z godzinnym wyprzedzeniem. Informacja na temat temperatury na godzinę „do przodu” daje wystarczająco dużo czasu operatorowi procesu PZW na dostosowanie ilości i właściwości czynników zgazowujących do zaistniałej sytuacji. Ten sam model można zastosować do uniknięcia niepożądanych spadków temperatury gazu syntezowego. Niska temperatura gazu sprzyja wytrącaniu się osadu (substancji smolistych), powodując zmniejszanie średnicy rurociągu odbioru gazu, co w konsekwencji może prowadzić do całkowitego zatrzymania procesu zgazowania. Model pozwala również na utrzymanie wysokiej temperatury, która prowadzi do zwiększonej wydajności procesu PZW, szczególnie biorąc pod uwagę, że PZW jest procesem bardzo egzotermicznym. Wyniki zrealizowanych badań porównano z rezultatami uzyskanymi za pomocą modelu MARS – nieparametrycznej metody regresji zdolnej do modelowania zależność nieliniowych, których nie można odpowiednio modelować przy użyciu innych metod regresji. Prognoza temperatury gazu na godzinę „do przodu” na wylocie georeaktora została osiągnięta z powodzeniem, a wnioski jasno pokazują, że sieci neuronowe realizujące uogólnione regresje (GRNN – Generalized Regression Neural Networks) osiągają lepsze rezultaty niż wielowarstwowe sieci jednokierunkowe (MLFN – Multi-Layer Feedforward Networks) i modele MARS (Multivariate Adaptative Regression Splines).
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2019, 64, 1; 3-19
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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