Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Forecasting techniques in construction industry: earned value indicators and performance models

Jaber Firas K., Jasim Nidal A., Al-Zwainy Faiq M.

Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska

|

2020

|

Vol. 29, No. 2

234--243

EN

Machine Learning Regression Techniques (MLRT) as a shrewd method can be utilized in this study being exceptionally fruitful in demonstrating non-linear and the interrelationships among them in problems of construction projects such as the earned value indexes for tall buildings projects in Republic of Iraq. Three forecasting models were developed to foresee Schedule Performance Index (SPI) as first model, Cost Performance Index (CPI) as a second model, and the third model is To Complete Cost Performance Indicator (TCPI) in Bismayah New City was chosen as a case study. The methodology is mainly impacted by the deciding various components (variables) which impact on the earned value analysis, six free factors (X1: BAC, Budget at Completion; X2: AC, Actual Cost; X3: A%, Actual Percentage; X4: EV, Earned Value; X5: P%, Planning Percentage, and X6: PV, Planning Value) were self-assertively assigned and agreeably depicted for per tall buildings projects. It was found that the MLRT showed good results of estimation in terms of correlation coefficient (R) generated by MLR models for SPI and CPI and TCPI where the R were 85.5%, 89.2%, and 86.3% respectively. At long last, a result tends to be presumed that these models show a brilliant concurrence with the genuine estimations.

2

Diagram models in continuous business process improvement

Wibig M.

Journal of Applied Computer Science

|

2014

|

Vol. 22, nr 2

118--133

EN

In this paper the author proposes a change in business modelling techniques classification, based on the results of research and a review of modern workflow systems. The described amendment has an impact on applicable – commercial approaches to continuous business process improvement. It fits the gap between the commercial need for easy understandable tool (based on widely-used diagrams) for analysts and researchers’ preference for working with well-defined mathematical models.

3

Potencjał węglowodorowy węgli Górnośląskiego Zagłębia Węglowego

Semyrka G.

Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego

|

2008

|

nr 429

173-182

PL

Górnośląskie Zagłębie Węglowe tworzy nieckę o trójkątnym zarysie, wypełnioną węglonośnymi utworami karbonu górnego. Jest to zagłębie typu orogenicznego, uformowane w zapadlisku przedgórskim. W Zagłębiu występują dwa typy genetyczne węgla, odzwierciedlające pierwotny materiał roślinny oraz wpływ redukcyjnych lub utleniających warunków środowiska sedymentacji: węgle humusowe i węgle sapropelowe. Ilościowy stosunek mas cząsteczek nieparzystych do parzystych w łańcuchu molekularnym n-alkanów (wskaźnik CPI) oraz stosunek izoprenoidów pristanu do fitanu (Pr/Ph) są parametrami stosowanymi do różnicowania środowisk utleniających i beztlenowych. Na podstawie uzyskanych wskaźników analitycznych dokonano kompleksowej oceny jakości węgli w zakresie ich typu genetycznego, chemizmu środowiska sedymentacji oraz stopnia przeobrażenia termicznego. W ocenie stopnia dojrzałości badanych typów węgla najbardziej wiarygodne wydają się być pomiary refleksyjności witrynitu R(o). Wartości refleksyjności R(o) określone dla węgli sapropelowych wskazują, że znalazły się one w stadium katagenezy w stopniu przeobrażenia odpowiadającym fazie okna ropnego, natomiast węgle humusowe osiągnęły stopień dojrzałości odpowiadający zaawansowanym przemianom katagenetycznym. Analizę generowania węglowodorów oparto na założeniach modelu wolumetrycznego, podstawą którego są parametry geochemiczne uzyskane z pirolizy metodą Rock-Eval w zakresie zawartości węgla organicznego TOC (% wag.) i wskaźnika wodorowego HI (mg HC/g TOC) w odniesieniu do gęstości skały p (g . cm-3) dla dowolnych typów kerogenu.

EN

The Upper Silesian Coal Basin represents a triangular trough filled with Upper Carboniferous coal-bearing strata. This is an orogenic basin developed in a foredeep. As regards origin, two coal types occur in the Upper Silesian Coal Basin: humic coals and sapropelic coals. The types reflect primary plant material and the influence of reducing or oxidating conditions in the depositional environment. The CPI indicator, representing the mass ratio of odd to even molecules in the molecular chain of the n-alkanes, and the pristane/phytane ratio are the parameters used to differentiate oxidizing and oxygen-free environments. A complex evaluation of the coal quality was carried out on the basis of the obtained analytical indicators: their genetic types, thermal transformation degree and depositional environment chemistry were determined. For evaluation of the maturation degree of these coals, vitrinite reflectance (Ro) measurements seem to be most reliable. Ro values determined for the sapropelic coals indicate that they reached the stage of catagensis and their transformation degree corresponds with the oil window. On the other hand, the maturation degree of the humic coals corresponds with advanced catagenetic alteration. The hydrocarbon generation analysis has been based on the assumptions of a volumetric model, using geochemical data derived from the Rock-Eval pyrolysis, including organic carbon content TOC (wt.%) and hydrogen index HI (mg HC/g TOC) as related to the rock formation density p (g . cm-3 ) for any kerogen types.