Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Metodyka badania techniką tomografii komputerowej urn kremacyjnych (popielnic)

Truszkiewicz A., Bober Z., Wojtasik A., Ożóg Ł., Rogóż J.

Inżynier i Fizyk Medyczny

2018

Vol. 7, nr 6

391--394

Prace archeologiczne czy antropologiczne wiążą się z ingerencją w badane obiekty. Dobitnym przykładem jest eksploracja urn z przepalonymi kośćmi. Tomografia komputerowa pozwala stworzyć i zapisać cyfrowy obraz obiektu. Jego analiza daje z kolei możliwość zaplanowania dalszego postępowania, w tym wypadku eksploracji popielnic. Celem pracy jest opracowanie metodyki badania TK, urn kremacyjnych (popielnic) tarnobrzeskiej kultury łużyckiej zawierających przepalone szczątki ludzkie. Badanie przeprowadzono na zlecenie Instytutu Archeologii Uniwersytetu Rzeszowskiego. Analiza uzyskanych danych pozwoliła opracować optymalne parametry będące podstawą do badania TK podobnych obiektów w przyszłości.

Archaeological or anthropological work involves interference in the objects studied. One clear example is the exploration of urns with burnt bones. Computed tomography enables us to create and save digital images of the objects. Analysis of such images provides in turn an opportunity for planning the next steps - in this case, for the exploration of urns. The aim of this study was to draft a methodology of CT scanning of cinerary urns of the Lusatian culture of Tarnobrzeg which contained burnt human remains. CT scans were performed upon the order of the Rzeszów University Institute of Archaeology. Analysis of the data obtained has enabled us to work out optimal parameters for future CT scanning of similar objects.

Predykcyjny model dobowej emisji energii sejsmicznej indukowanej eksploatacją górniczą

Jakubowski J., Lenart Ł., Ożóg Ł.

Przegląd Górniczy

2014

T. 70, nr 3

18--25

W artykule przedstawiono budowę i ocenę predykcyjnego modelu klasyfikacyjnego dobowej emisji energii sejsmicznej indukowanej eksploatacją ścianową węgla. Model jest oparty na danych z katalogu wstrząsów i podstawowych danych o wydobyciu i ścianach eksploatowanych w partii XVI kopalni Piast w okresie od lipca 1987 do marca 2011. Zmienną prognozowaną jest dwustanowa zmienna określająca wystąpienie dobowej sumy energii sejsmicznej wstrząsów w rejonie ściany większej lub równej wartości progowej 10/5 J. Zastosowano trzy metody analityczne w schemacie data mining: regresję logistyczną, sieci neuronowe i drzewa wzmacniane. Jako najlepszy do celów prognozy wybrano model drzew wzmacnianych. Wyniki na zbiorze walidacyjnym pokazały jego dobrą zdolność predykcyjną, co zachęca do dalszych badań.

This paper presents the design and evaluation of the classification predictive model of daily seismic activity induced by longwall mining. The model combines seismic catalog data, output volume and basic characteristics of the longwall faces in sector XVI of the Piast coal mine over the period of July 1987 to March 2011. The predicted variable defines the occurrence of a daily sum of seismic energy released nearby the longwall, that is greater than or equal to the threshold value of 10/5 J. Machine learning and statistical methods were applied, namely neural networks, stochastic gradient boosted trees and logistic regression. The design and evaluation of the classification predictive models were presented. The boosted tree model appeared to meet the prediction quality criteria best. The results of the model evaluation show its promising predictive capability.