Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Application of Emulsion Liquid Membrane Using Green Surfactant for Removing Phenol from Aqueous Solution: Extraction, Stability and Breakage Studies

Mohammed Ahmed A., Al-Khateeb Rasha Waleed

Journal of Ecological Engineering

|

2022

|

Vol. 23, nr 1

305--314

EN

Emulsion Liquid Membrane (ELM) has garnered much attention, for its simple operation and high selectivity for the target solute. For an ELM process to be successful, emulsion stability and formulation of liquid membrane are the two main criteria. This study investigated an ELM formulation to identify a suitable green surfactant over the ordinary ones to reduce the utilization of chemicals. The stability of water-in-oil-in-water (w/o/w) was assessed in the following ways, by altering the concentrations of the egg yolk and NaOH, homogenizer speed, and emulsification time. To ascertain the favorable conditions for phenol extraction, several experiments were performed, adopting the batch process, which included many parameters, like the influence exerted by the pH of the external feed, concentration of surfactant, concentration of the internal phase, time of emulsification, homogenization speed and mixing time. Lower breakage and greater extraction efficiency (0.83% and 82.06%, respectively) were attained at 3.5 pH of the external feed, 4% (v/v) of the surfactant, 0.1 M of NaOH, 7 min of emulsification time, 5800 rpm of homogenizer speed and 3 minutes of mixing time. From the results of this study, egg yolk emerged as a good green surfactant. Thus, the ELM process holds promise as an effective technology for stripping phenol from aqueous solutions.

2

Evaluating the performance of Extreme Learning Machine technique for ore grade estimation

Abuntori Clara Akalanya, Al-Hassan Sulemana, Mireku-Gyimah Daniel, Ziggah Yao Yevenyo

Journal of Sustainable Mining

|

2021

|

Vol. 20, iss. 2

56--71

EN

Due to the complex geology of vein deposits and their erratic grade distributions, there is the tendency of overestimating or underestimating the ore grade. These estimated grade results determine the profitability of mining the ore deposit or otherwise. In this study, five Extreme Learning Machine (ELM) variants based on hard limit, sigmoid, triangular basis, sine and radial basis activation functions were applied to predict ore grade. The motive is that the activation function has been identified to play a key role in achieving optimum ELM performance. Therefore, assessing the extent of influence the activation functions will have on the final outputs from the ELM has some scientific value worth investigating. This study therefore applied ELMas ore grade estimator which is yet to be explored in the literature. The obtained results from the five ELM variants were analysed and compared with the state-of-the-art benchmark methods of Backpropagation Neural Network (BPNN) and Ordinary Kriging (OK). The statistical test results revealed that the ELM with sigmoid activation function (ELM-Sigmoid) was the best among all the other investigated methods (ELM-Hard limit, ELM-Triangular basis, ELM-Sine, ELM-Radial Basis, BPNN and OK). This is because the ELM-sigmoid produced the lowest MAE (0.0175), MSE (0.0005) and RMSE (0.0229) with highest R2 (91.93%) and R (95.88%) respectively. It was concluded that ELM-Sigmoid can be used by field practitioners as a reliable alternative ore grade estimation technique.

3

An optimized parallel implementation of non-iteratively trained recurrent neural networks

El Zini Julia, Rizk Yara, Awad Mariette

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

|

2021

|

Vol. 11, No. 1

33--50

EN

Recurrent neural networks (RNN) have been successfully applied to various sequential decision-making tasks, natural language processing applications, and time-series predictions. Such networks are usually trained through back-propagation through time (BPTT) which is prohibitively expensive, especially when the length of the time dependencies and the number of hidden neurons increase. To reduce the training time, extreme learning machines (ELMs) have been recently applied to RNN training, reaching a 99% speedup on some applications. Due to its non-iterative nature, ELM training, when parallelized, has the potential to reach higher speedups than BPTT. In this work, we present Opt-PR-ELM, an optimized parallel RNN training algorithm based on ELM that takes advantage of the GPU shared memory and of parallel QR factorization algorithms to efficiently reach optimal solutions. The theoretical analysis of the proposed algorithm is presented on six RNN architectures, including LSTM and GRU, and its performance is empirically tested on ten time-series prediction applications. Opt- PR-ELM is shown to reach up to 461 times speedup over its sequential counterpart and to require up to 20x less time to train than parallel BPTT. Such high speedups over new generation CPUs are extremely crucial in real-time applications and IoT environments.

4

Prognozowanie zawartości PM2,5 w powietrzu atmosferycznym przy użyciu sieci ELM

Siwek K., Baranowski M., Grzywacz T.

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

|

2018

|

No. 96

307--318

PL

Artykuł przedstawia nowe podejście do predykcji zawartości pyłów zawieszonych w powietrzu atmosferycznym wykorzystujące sieć neuronową typu ELM (Extreme Learning Machine). Predykcja ta dotyczy obliczenia średniego poziomu zanieczyszczenia powietrza pyłem PM2,5 na warszawskim Ursynowie z jednodniowym wyprzedzeniem. Do zrozumienia wagi problemu zawarto zwięzły opis zagrożeń, jakie niesie za sobą zanieczyszczenie powietrza drobnym pyłem zawieszonym PM2,5. W pracy przedstawiono krótki opis sieci ELM oraz zaprezentowano uzyskane wyniki prognozy. Przeprowadzono analizę uzyskanych wyników. Omówiono zasadność prognozowania oraz wskazano możliwe środki zapobiegawcze i ochronne.

EN

The article presents a new approach to atmospheric dust prediction using an ELM (Extreme Learning Machine) neural network. This prediction concerns the calculation of the average level of PM2,5 air pollution in Warsaw's Ursynów one day ahead. To understand the significance of the problem, a brief description of the hazards posed by PM2,5 air pollution is included. The work presents a short description of the ELM network and presents the obtained forecast results. The analysis of the obtained results was carried out. The validity of forecasting was discussed and possible preventive and protective measures were indicated.

5

Ocena efektywności techniki Extreme Learning Machine (ELM) do modelowania dwuwymiarowych nieliniowości w układach napędowych

Jastrzębski M., Kabziński J., Wasiak G., Zawiślak R.

Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały

|

2015

|

Vol. 71, nr 35

83--94

PL

Celem artykułu jest ocena przydatności techniki Extreme Learning Machine (ELM) do modelowania dwuwymiarowych nieliniowości występujących w układach napędowych. Jako przykład typowej nieliniowości wybrana została funkcja opisująca sumaryczną siłę oporów w napędzie liniowym. Do stworzenia neuronowego modelu oporu użyta została klasyczna technika ELM. Autorzy ocenili efekty zastosowania tej techniki i zaproponowali modyfikację modelu pozwalającą na zmniejszenie błędów modelowania. Przeprowadzone testy symulacyjne i eksperymenty pozwoliły autorom na sformułowanie ogólnych wniosków dotyczących możliwości stosowania techniki ELM do modelowania nieliniowych, dwuwymiarowych zależności na podstawie zaszumionych danych uzyskanych eksperymentalnie.

EN

The aim of this article is to discuss suitability of extreme learning machine (ELM) approach for modeling multisource 2D friction for motion control purposes. The article describes a method of obtaining data used to modulate the resistance forces, taking into account specific to the case and machine external conditions. The features of multisource friction in mechatronic systems are defined, the main aspects of friction modeling by a Standard ELM are investigated and some modifications are proposed to make it more suitable for specific demands of the discussed task. This allows to formulate some general remarks concerning properties of ELM for function approximation.

6

Extreme learning machine for the predictions of length of day

Lei Y., Zhao D., Cai H.

Artificial Satellites : Journal of Planetary Geodesy

|

2015

|

Vol. 50, No. 1

19--33

EN

This work presents short- and medium-term predictions of length of day (LOD) up to 500 days by means of extreme learning machine (ELM). The EOP C04 time-series with daily values from the International Earth Rotation and Reference Systems Service (IERS) serve as the data basis. The influences of the solid Earth and ocean tides and seasonal atmospheric variations are removed from the C04 series. The residuals are used for training of the ELM. The results of the prediction are compared with those from other prediction methods. The accuracy of the prediction is equal to or even better than that by other approaches. The most striking advantages of employing ELM instead of other algorithms are its noticeably reduced complexity and high computational efficiency.

7

Texture Analysis for 3D Classification of Brain Tumor Tissues

Arunadevi B., Deepa S.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 4

338-342

EN

This paper investigates on extending and comparing the Gray level co-occurrence matrices (GLCM) and 3D Gabor filters in volumetric texture analysis of brain tumor tissue classification. The extracted features are sub-selected by genetic algorithm for dimensionality reduction and fed into Extreme Learning Machine Classifier. The organizational prototype of image voxels distinctive to the underlying substrates in a tissue is been evaluated and validated on public and clinical dataset revealing 3D GLCM more appropriate towards brain tumor tissue classification.

PL

W artykule zbadano i porównano algorytmy klasyfikacji tkanki guza mózgu – GLCM i filtry Gabora 3D. Właściwości ekstrakcji były selekcjonowane przy użyciu algorytmu genetycznego i klasyfikatora ELM.

8

Analiza porównawcza dwóch dwupoziomowych metod sterowania przepływem produktów przez elastyczną linię montażową z maszynami równoległymi

Magiera M.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2003

|

T. 7, z. 1-2

147-156

PL

W artykule przedstawione są dwie dwupoziomowe metody sterowania przepływem produktów przez elastyczną linię montażową (ELM) z maszynami równoległymi. Każdy z wielu montowanych równocześnie produktów wymaga wykonania operacji na kolejnych, specjalistycznych maszynach. Przechodząc przez dane stadium, produkt obciąża tylko jedną maszynę spośród maszyn pracujących równolegle. Pomiędzy każdymi dwoma stadiami znajdują się bufory międzyoperacyjne. Na pierwszym poziomie każdej z przedstawionych metod wybierana jest tylko jedna sekwencja montażowa dla każdego produktu, spośród danych, alternatywnych sekwencji. W tym celu rozwiązywany jest problem optymalizacyjny - zadanie równoważenia obciążeń maszyn. Na drugim poziomie szeregowane są operacje montażowe. Narzędziem służącym do rozwiązania tych zadań jest programowanie matematyczne. Zadania te zostały sformułowane w postaci liniowych modeli matematycznych, zawierających binarne zmienne decyzyjne. W metodzie I na pierwszym poziomie równoważone są obciążenia poszczególnych stadiów, a operacje montażowe przydzielane są do maszyn (należących do wybranych na poziomie I stadiów) na poziomie II. W metodzie II natomiast na pierwszym poziomie równoważone są obciążenia wszystkich maszyn, przydział operacji do maszyn ma również miejsce na tym poziomie i poprzedza on szeregowanie operacji montażowych (poziom II). W celu porównania obu metod przeprowadzone zostały eksperymenty obliczeniowe. Porównane zostały m. in. długości uszeregowań oraz czasy uzyskiwania rozwiązań dla różnych rozmiarów zadań. W artykule przedstawione są wyniki tych eksperymentów.

EN

This paper presents two hierarchical, two-level methods of flow control in a flexible assembly line with parallel machines. A flexible assembly line consists of a set of assembly stations of various types each. The assembly line is capable of producing simultaneously a mix of product types. Each product loads no more than one machine of the assembly stage (collection of parallel machines). The intermediate buffers are placed between each two assembly stages. The alternative assembly sequences are given for each product. The selection of the best assembly sequences is at the top level. The problem objective is to select the assembly sequence for each product so as to balance the assembly stage workloads (method I) or to balance the machine workloads (method II). The base-level is an scheduling of assembly operations. The problem of determination of the assignment of assembly tasks and part feeders to assembly machines with limited working space is solved at the base level in the method I, and at the top level - in the method II. Linear mathematical models with binary decision variables are created for described methods. The models are constructed for two different types of routes: fixed and alternative assembly routes. Results of computational experiments with the proposed approaches for flow control in a flexible assembly line are presented. The described methods are compared.

9

Usuwanie związków fenolowych z roztworów wodnych z zastosowaniem membran ciekłych

Tyczkowski A., Stachecka A.

Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Politechnika Śląska

|

2002

|

z. 47

291-297

PL

Praca zawiera wyniki badań nad usuwaniem z roztworu wodnego związków fenolowych metodą ekstrakcji za pomocą membran ciekłych grubowarstwowych w przypadku gdy materiał membrany poddanych jest cyrkulacji wymuszonej. W części doświadczalnej zwrócono szczególną uwagę na wpływ natężenia przepływu membrany, które zmieniano w zakresie 0 - 0,43 cm3/s. Badania dla dwóch rodzajów związków fenolowych (Fenol i p-nitrofenol) dla stężeń początkowych od 1 do 4 g/dm3.

EN

In this study the experimental results concerning the removal of phenols from aqueous solutions by extraction with circulating bulk liquid membrane. An experimental study was carried out for two phenolic compounds (Phenol and p-nitrophenol) and for the initial concentration of solute varied from 1 to 4 g/dm3. in particularity the influence of membrane flow velocity (from 0 to 0,34 cm3/s on phenols removal was studied.