Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Intellectual property indicators and renewable energy trends

Sobolieva Tetiana, Harashchenko Nataliia

Polityka Energetyczna

|

2020

|

T. 23, z. 4

17--32

EN

Renewable energy development is crucial for resolving global warming issues and achieving sustainable development goals. The objective of this paper is to reveal renewable energy trends using statistical data to identify the most developed technologies in the field, their distribution by territory, checking the interrelation between investments in R&D and patent activity. The changes in total investments made in renewables are studied for 2004–2019 and the increasing trend has been observed with some fluctuations in certain years, major current investments in solar and wind energy are detected. The dynamics of international patenting activity in solar and wind technologies, geothermal and fuel cells, the total number of PCT applications over the past 10 years by geographic region are considered. The results show some differences across various renewable technologies. Solar is the most patented, wind and fuel cells are less patented but solar and wind have shown an uptrend for the last five years, while fuel cell technologies showed a decline after 2008. Geothermal is the least patented. The comparison between investment and patent application trends in renewables undercovers some important issues – the leading role of Japan in patenting under the PCT procedure, while China is a major investor in renewable energy; the US and Europe with big investments in renewables are also leading in patent registration. Correlation between investment in R&D and patenting activity in the field of global renewable energy should be emphasized (correlation coefficient R = 0,849 for 2002–2019). Since private and public investment is strongly stimulated by domestic renewable energy policies, IP indicators can help identify policy instruments and their effectiveness within the further research framework.

PL

Rozwój energii odnawialnej ma kluczowe znaczenie dla rozwiązania problemów związanych z globalnym ociepleniem i osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju. Zadaniem niniejszego artykułu jest ujawnienie trendów energii odnawialnej przy użyciu danych statystycznych w celu zidentyfikowania najbardziej rozwiniętych technologii w tej dziedzinie, ich terytorialnej dystrybucji, sprawdzenie zależności między inwestycjami w B + R a działalnością patentową. Zbadano jak zmieniały się nakłady inwestycyjne ogółem w odnawialne źródła energii w latach 2004–2019 i zaobserwowano tendencję wzrostową z pewnymi wahaniami w niektórych latach. Obecnie zauważyć można popularność dużych inwestycji w energię słoneczną i wiatrową. Uwzględniono dynamikę międzynarodowej działalności patentowej w zakresie technologii słonecznych i wiatrowych, geotermii i ogniw paliwowych, całkowitą liczbę wniosków PCT w ciągu ostatnich 10 lat w podziale na regiony geograficzne. Wyniki pokazują różnice w zależności od badanych technologii odnawialnych. Najczęściej patentowane są technologie ogniw słonecznych, zaś najmniej patentów dotyczy technologii wiatrowych i ogniw paliwowych, ale energia słoneczna i wiatrowa wykazują tendencję wzrostową w ciągu ostatnich pięciu lat, podczas gdy technologie ogniw paliwowych wykazały spadek po 2008 r. Najmniej opatentowanych rozwiązań dotyczy technologii geotermalnych. Porównanie trendów inwestycyjnych i patentowych dotyczących odnawialnych źródeł energii ujawnia kilka ważnych kwestii: wiodącą rolę Japonii w patentowaniu w ramach procedury PCT, podczas gdy Chiny są głównym inwestorem w odnawialne źródła energii; Stany Zjednoczone i Europa z dużymi inwestycjami w odnawialne źródła energii również przodują w rejestracji patentów. Należy podkreślić korelację między inwestycjami w B + R a działalnością patentową w zakresie energetyki odnawialnej (współczynnik korelacji R = 0,849 dla lat 2002–2019). Ponieważ inwestycje prywatne i publiczne są silnie stymulowane przez krajową politykę w zakresie energii odnawialnej, wskaźniki IP (Intellectual Property indicators) mogą pomóc w określeniu instrumentów polityki i ich skuteczności w toku dalszych badań.

2

Usługa przeglądania WMS jako potencjalne źródło warstw rastrowych, na przykładzie Corine Land Cover 2012

Szczepanek R.

Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury / Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture

|

2015

|

z. 62, nr 3/I

457--465

PL

Warstwy rastrowe są często wykorzystywane w inżynierii środowiska, na przykład do modelowania procesów hydrologicznych. Wdrożenie dyrektywy INSPIRE w Europie spowodowało uruchomienie wielu serwerów usług sieciowych OGC, w tym usługi przeglądania Web Map Service (WMS). Dane udostępniane poprzez usługę WMS, będące jedynie obrazami bitmapowymi, nie są odpowiednie do bezpośredniego wykorzystania w modelowaniu. Celem prezentowanej pracy było opracowanie algorytmu zautomatyzowanej konwersji obrazów bitmapowych z usługi WMS do formatu tematycznych warstw rastrowych. Do analiz wykorzystano mapy pokrycia terenu dla roku 2012, pochodzące ze strony internetowej projektu CORINE Land Cover, udostępnione w postaci usługi WMS. W celu konwersji obrazów bitmapowych WMS do warstwy rastrowej stworzono w języku Python program WMSrast. Do realizacji poszczególnych zadań procesu konwersji wykorzystano biblioteki OWSLib oraz GDAL. Kolejne etapy konwersji to: pobranie fragmentów obrazu bitmapowego z serwera WMS; georeferencja obrazów; scalenie kafli rastrowych w jednolitą scenę; konwersja 3-kanałowego rastra RGB do 1-kanałowego rastra indeksowanego PCT. Jako narzędzie wspomagające wykorzystano program QGIS 2.8. Wykazano, że możliwe jest wykorzystanie usługi WMS jako źródła tematycznych warstw rastrowych, chociaż proces ten nie może być zastosowany dla każdego rodzaju map.

EN

Raster layers are often use in environmental engineering, for example in modeling of hydrological processes. Implementation of INSPIRE directive in Europe caused setup of several servers with OGC web services, including Web Map Service (WMS). Data provided by WMS are bitmap images and therefore cannot be used directly in modeling process. The goal of presented project was development of the automatic algorithm of WMS bitmap images to thematic raster layers conversion. For this analysis, land cover maps for year 1012 from CORINE Land Cover project website were used, published as WMS layers. To convert bitmap image from WMS to raster layer, WMSrast program was developed in Python language. To complete individual steps of conversion process, OWSLib and GDAL libraries were used. Conversion consist of: download of bitmap images tiles from WMS server; images georeferencing; merging of raster tiles into single scene; 3-channel RGB to 1-channel indexed PCT raster conversion. As supporting tool QGIS 2.8 was used. It was proven, that use of WMS service as raster data provider is possible.

3

Usefulness of chest perfusion computed tomography in the diagnosis of diabetic pulmonary microangiopathy

Kalicka R., Browarczyk M., Lipiński S.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2015

|

Vol. 35, no. 1

68--73

EN

This paper presents the usefulness of perfusion computed tomography (pCT) in the diagnosis of diabetic pulmonary microangiopathy. Our previous works have shown that perfusion parameters are useful in the diagnosis of diabetic pulmonary microangiopathy. We are looking for such measurements and perfusion parameters that provide the most accurate diagnosis. Two types of comparison were made based on the results of clinical trials: non-diabetic vs. diabetic and diabetes without microangiopathy vs. diabetes with microangiopathy. Our studies have shown that PS (permeability surface) is only perfusion parameter statistically significant. In certain regions of interest logistic regression as a classifier produces very good results in diagnosing lung microangiopathy: sensitivity Sens = 89% and excellent specificity Spec = 100%. The results were obtained on the base of measurements taken from 23 subjects. These results were compared with results reported in the literature and based on diffusion capacity and spirometry measurements and modeling. None of the previous results was as good as those obtained using the PS and logistic regression for binary classification.