Matematyczne modelowanie sieci wodociągowych

Biedugnis, S.; Smolarkiewicz, M.; Czapczuk, A.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Matematyczne modelowanie sieci wodociągowych

Autorzy

Biedugnis S. , Smolarkiewicz M. , Czapczuk A.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

Mathematical modeling of water supply networks

Języki publikacji

Abstrakty

W wyniku przeprowadzonych rozważań wykazano możliwość zastosowania modeli hybrydowych w procesie programowania rozległych systemów zaopatrzenia w wodę. Model hybrydowy ma charakter strukturalny, jest powtarzalny, dyskretny w stanie. Model hybrydowy systemu zaopatrzenia w wodę pozwala na projektowanie nowych systemów, ocenę pracy i analizę działania całego i poszczególnych elementów istniejących systemów wodociągowych. Niniejsza praca ma charakter wstępny, studialny, a w dalszych jej częściach podjęta zostanie próba implementacji hybrydowego modelu systemu zaopatrzenia w wodę.

Many existing water supply systems in Poland is not in the satisfactory condition. In such conditions, it becomes problematic to prepare a properly functioning water and wastewater management system in the area. Computer systems equipped with applications that allow for the proper, efficient design of water supply and sewage systems, and analysis of running of existing ones using various types of mathematical models, including hybrid models, can be helpful in solving mentioned problems. There fore, it is advisable to undertake the work and research on models of water supply systems in order to know more deeply their structure and to rationalize designing, use and operation of those systems. As a result, the final results of the work in this area should contribute to improving knowledge of water systems, the relationship between individual basic elements of those systems, facilitating designing and operation of water supply systems and increase their level of reliability, which in turn will improve water supply to users . To date, no computer studies have been conducted on models of networks using a hybrid neuro-mathematical models. Most of the research and dissertations were based on existing mathematical models of water supply networks. Formulae described in this paper do not include many characteristics of biological neurons. First of all, these are static models, in which delay times which result from the dynamics of the system were excluded. Effects of synchronization or frequency modulation function of the biological neuron are not also included. Despite these limitations networks built using such simplified mathematical models show many features that are characteristic to biological systems. As a result of considerations, the possibility of hybrid models application in the programming process of extensive water supply systems was proved. Hybrid model is structural in nature, is repetitive, discrete in state. Hybrid model of water supply system allows to design new systems, evaluation of the work and analysis of running of the whole and individual elements of existing water supply systems. This work is preliminary, studial, and its further parts will be concerned on the attempt of implementation of a hybrid model of water supply system.

Słowa kluczowe

sieci wodociągowe model matematyczny

water supply mathematical model

Wydawca

Politechnika Koszalińska

Czasopismo

Rocznik Ochrona Środowiska

Rocznik

2010

Tom

Tom 12

Strony

263--275

Opis fizyczny

bibliogr. 36 poz.

Twórcy

autor

Biedugnis S.

autor

Smolarkiewicz M.

autor

Czapczuk A.

Szkoła Główna Służby Pożarniczej

Bibliografia

1. Bartkiewicz B.: Ścieki przemysłowe. Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2000.
2. Biedugnis S., Miłaszewski R.: Metody optymalizacyjne w wodociągach i kanalizacji. PWN, Warszawa, 1993.
3. Biedugnis S., Podwójci P.: Studium na temat danych wejściowych modeli optymalizacyjnych regionalnej gospodarki odpadami komunalnymi. VI Sem. Inst. ZWiBW PW, Oficyna Wyd. PW, Warszawa, 177-189, 1999.
4. Biedugnis S., Podwójci P., Smolarkiewicz M.: Regional optimalizing Model for Systems of Municipal Waste Disposal and Utilization Model for Systems of Municipal Waste Disposal and Utilization in dynamic Contest (Weryfikacja oraz ocena współzależności wybranych parametrów wejściowych i wyjściowych modelu regionalnej gospodarki odpadami w wersji dynamicznej). XXII Międzynarodowe Sympozjum im. Bolesława Krzysztofika AQUA' 2001, Materiały Konferencyjne, tekst referatu na CD-ROM s. 44, Płock, 2001.
5. Gomółka B.: Podstawy ochrony środowiska. Wyd. Politechniki Wrocławskiej, 1980.
6. Harrison E., Angelł R.: Waste Prevention Tool Kit for Local Governments. Cornell Waste Management Institute, 1992
7. Hicman H.: Collection of Residential Solid Waste. In: The Solid Waste Handbook: A Practical Guide ed. by Robinson W., John Wiley & Sons, NY, 1986.
8. Jóźwiak J.: Statystyka od podstaw. Polskie Wyd. Ekonomiczne, Warszawa, 1997.
9. Koniński R.A.: Sztuczne sieci neuronowe. W"NT, Warszawa, 2002.
10. Kellinson S.: Theory of Interest. Irwin, 1971.
11. Krajewski K: Metody optymalizacji w inżynierii środowiska. Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 1993.
12. Marks D.H., Liebman J.C.: Mathematical analysis of solid waste collection. Bureau of Solid Waste Management, 1970.
13. McCutcheon J., Scott W.: An Introduction to the Mathematics of Finance. Butterworth-Heinemann, 1991.
14. Morrison D.: Wielowymiarowa analiza statystyczna. PWN, Warszawa, 1990.
15. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. WFUJ, Kraków, 2002.
16. Podwójci P., Biedugnis S.: Studium na temat danych wejściowych modeli optymalizacyjnych regionalnej gospodarki odpadami komunalnymi. Grant KBN nr 3 T09C 052 15, Warszawa, 2000.
17. Rogalska D.: Programowanie liniowe. Wyd. Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 1998.
18. Scharper L.: Transfer of Municipal Solid Waste. The Solid Waste Handbook, John Wiley & Sons, NY, 1986.
19. Shuster K.A.: A Five-Stage Improvement Process for Solid Waste Collection Systems. US EPA, Washington D.C., 1974.
20. Siudak M.: Badania operacyjne. Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 1997.
21. Staniszewski R.: Teoria systemów. Wszechnica Polskiej Akademii Nauk, Ossolineum, Wrocław, 1988.
22. StatSoft Polska: Statistica PI dla Windows. Kraków, 1997.
23. Stevens J.: Applied multivariate statistics for the social sciences. Hillsdale, NJ Erlbaum, 1986.
24. Szajna J.: Turbo Prolog. Programowanie w języku logiki. WNT, Warszawa 1991.
25. Tadeusiewicz R.: Sieci Neuronowe. Wydawnictwa Internetowe AGH, (http://winntbg.bg.agh.edu.p1/skrypty/l/).
26. Tadeusiewicz R.: Wprowadzenie do sieci neuronowych. Kraków, 2001.
27. Wagner H.: Badania operacyjne. PWN, Warszawa, 1980.
28. Waste Age. Composting and waste management Plan, 1990.
29. Witkowska D.: Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. C.H.Beck, Warszawa, 2002.
30. Wiśniewski M.: Elementy matematyki finansowej, maszynopis, Wydział Nauk Ekonomicznych, Uniwersytet Warszawski, Warszawa, 1999.
31. Zeigler B.: Teoria modelowania i symulacji. PWN, Warszawa, 1984.
32. http://www.lpa.co.uk - strona firmy LP A,
33. http://www.hallogram.com/science/lpaprolog/index.html - strona firmy Hal-logram,
34. http://www.ccl.umist.ac.uk/teaching/material/5003/lpa/ - krótki opis programu LPA WinProlog,
35. http://www.ozemail.com.au/~prosoft/casdl6b.htm - opis możliwości programu LPA Prolog.
36. http://kti.mff.cuni.cz/~bartak/prolog.old/ - interaktywny kurs nauki Prolog.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BPW9-0014-0082