Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: emisja CH4

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Sustainable approach to mitigation of CO2 emission

Xiaoping Z., Baran S., Cel W., Cao Y.

Ecological Chemistry and Engineering. S

2014

Vol. 21, nr 4

617--622

The discussion about greenhouse gases emission mitigation focuses on the reduction of fossil fuels usage, which is extremely costly from the economic and social viewpoint. The analyses of CO2 and CH4 fluxes in the environment showed that intensifying natural photosynthesis and respiration process may significantly contribute to the mitigation of greenhouse gases emission. It has been proven that the intensity of photosynthesis in land ecosystems could compensate for the increase of CO2 emission from anthropological sources.

Dyskusja o ograniczeniu emisji gazów cieplarnianych koncentruje się na redukcji użycia węglowych paliw kopalnych, co jest niezwykle kosztowne z ekonomicznego i społecznego punktu widzenia. Analizując przepływy CO2 i CH4 w środowisku wykazano, że intensyfikacja procesów naturalnych fotosyntezy i oddychania w ekosystemie Ziemi może w znacznym stopniu przyczynić się do redukcji emisji gazów cieplarnianych. Wykazano, że zintensyfikowanie fotosyntezy w ekosystemach lądowych mogłoby zrekompensować wzrost emisji CO2 ze źródeł antropogenicznych.

Prognozowanie wielkości emisji CH4 z fermentacji jelitowej oraz hodowli zwierząt gospodarskich z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej Flexible Byesian Models

Kolasa-Więcek A.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

2011

Vol. 56, nr 2

90-93

Prezentowane badania miały na celu prognozowanie ilości emisji CH4 z produkcji zwierząt hodowlanych w Polsce w zależności od wielkości hodowli oraz potencjalnych emisji pochodzących z fermentacji jelitowej zwierząt. Predykcje prowadzono z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej Flexible Byesian Models. Przy użyciu testu Pearsona wskazano korelacje rozpatrywanych czynników względem badanych parametrów.

The aim of presented study was to forecast the CH4 emissions from livestock production in Poland and the potential emissions from enteric fermentation of animals. Predictions were carried out using artificial neural network Flexible Byesian Models. Correlations of selected terms of the factors considered in relation to the parameters were examined using Pearson's test.