Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Satellite-based streamflow simulation using CHIRPS satellite precipitation product in Shah Bahram Basin, Iran

Shirin Mokhtari, Ahmad Sharafati, Tayeb Raziei

Acta Geophysica

|

2022

|

Vol. 70, no 1

385--398

EN

Precipitation is the most important climate variable in hydrological practices, so accurate estimation of its intensity and volume is very crucial for hydrological applications. Remote sensing precipitation estimations have recently been widely employed in water resources management due to the lack of observed precipitation measurements in remote areas. However, remote sensing precipitation estimations are not free from systematic errors. This study aims to bias-correct the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) satellite precipitation estimations using the Gaussian-Copula approach and illustrates how it improves the simulated flow characteristics in the Shah Bahram basin in Kohgiluyeh and Boyer-Ahmad Province, southwestern Iran. The Nash-Sutclif Efciency (NSE) calculated between the original CHIRPS precipitation estimation and observation in the Shah Bahram basin equals −0.14; however, when bias-corrected CHIRPS data was compared to observation, the NSE increased to 0.23, suggesting about 158% improvement in the CHIRPS precipitation estimation when bias-corrected with the Gaussian-Copula approach. Next, the bias-corrected precipitation time series were utilized as the hydrologic modeling system inputs to simulate flow specifications such as discharge and peak value. Then, the simulation of the flow parameters was carried out with both original and bias-corrected CHIRPS satellite precipitation estimations and the ground-based precipitation. Though the NSE statistic of the simulation for the testing period has not changed significantly, the Pbias statistic has considerably improved. The result of the study indicates the good performance of the proposed bias correction approach in reducing the CHIRPS satellite estimations errors, concluding that it is a suitable approach for bias correction of the other satellite precipitation estimations in areas that suffer from the lack of ground-based observations necessary for food forecasting and other hydrological practices.

2

Bivariate food distribution analysis under parametric copula framework: a case study for Kelantan River basin in Malaysia

Latif Shahid, Mustafa Firuza

Acta Geophysica

|

2020

|

Vol. 68, no. 3

821--859

EN

Flood is becoming an intensive hydro-climatic issue at the Kelantan River basin in Malaysia. Univariate frequency analysis would be unreliable due to multidimensional behaviour of food, which often demands multivariate fow exceedance probabilities. The joint distribution analysis of multiple interacting food characteristics, i.e. food peak, volume and duration, is very useful for understanding critical hydrologic behaviour at a river basin scale. In this paper, a copula-based methodology is incorporated for multivariate food frequency analysis for the 50-year annual basis food characteristics of Kelantan River basin at Guillemard bridge station in Malaysia. Investigation reveals that the Lognormal (2P), Johnson SB-4P and Gamma-3P are selected as marginal distributions for the food peak fow, volume and duration series. Several bivariate families such as mono-parametric, bi-parametric (i.e. mixed version) and rotated version of Archimedean copulas and also the elliptical copula are introduced to cover a large dependence pattern of food characteristics. The dependence parameter of bivariate copulas is estimated by the method of moments (MOM) based on the inversion of Kendall’s tau and maximum pseudo-likelihood estimator. To analytically validate and recognize most parsimonious copulas, GOF test and Cramer–von Mises distance statistics (Sn) with the parametric bootstrap method are employed. The Gaussian copula is identifed as the most justifable model for joint modelling of the food peak–volume and peak–duration combination for MOM-based parameter estimation procedure. Similarly, the Frank copula is selected as the best-ftted structure for modelling peak–duration combination based on MPL estimators, but the MOM estimator recognized Gaussian copula as most suitable for peak–volume pair. Furthermore, the best-ftted copulas are used for obtaining the joint and conditional return periods of the food characteristics

3

A system reliability-based design optimization for the scraper chain of scraper conveyors with dependent failure modes

Shuai Li, Zhencai Zhu, Hao Lu, Gang Shen

Eksploatacja i Niezawodność

|

2019

|

Vol. 21, no. 3

392--402

EN

With the incomplete probability information, the joint probability distribution modelling and system reliability-based optimization design of structural systems with failure interactions are challenging problems in the domain of reliability. This article is designed to propose a system reliability-based optimization design method for optimizing the scraper chain with multiple failure modes. Firstly, the common failure modes of the scraper chain are analysed. For each failure mode, a reliability model for the failure of scraper chains is obtained. Secondly, aiming at the joint failure probability modelling problem, a method for estimating the failure probability of the scraper chain based on system reliability is proposed. The reliability of scraper chains is calculated by the stochastic perturbation technique and the four-moment method. And then, the optimization design problem is discussed based on system reliability. And the optimal model is established. Finally, the effectiveness of the method is verified by the illustrative example of scraper chains. The proposed joint failure probability estimation method and design optimization are shown in the example. The results obtained can provide a reference for the optimal design of the scraper chain.

PL

Ze względu na niekompletność danych dotyczących prawdopodobieństwa, modelowanie wspólnego rozkładu prawdopodobieństwa oraz oparte na niezawodności systemu projektowanie optymalizacyjne systemów konstrukcyjnych, w których zachodzą zależności między uszkodzeniami stanowią trudne problemy niezawodnościowe. W artykule zaproponowano metodę optymalizacji konstrukcji łańcucha zgrzebłowego, w której wykorzystuje się obliczenia niezawodności systemu. Ponieważ dla łańcucha tego typu istnieje wiele potencjalnych przyczyn uszkodzeń, w pierwszej kolejności analizowano powszechnie występujące przyczyny uszkodzeń. Dla każdego rodzaju uszkodzenia łańcucha otrzymano model niezawodnościowy. Następnie, mając na uwadze problem modelowania wspólnego rozkładu prawdopodobieństwa uszkodzeń, zaproponowano metodę szacowania prawdopodobieństwa uszkodzenia łańcucha na podstawie niezawodności systemu. Niezawodność łańcuchów zgrzebłowych obliczano za pomocą techniki zaburzeń stochastycznych oraz metody momentu czwartego rzędu. Na podstawie otrzymanej niezawodności systemu, omówiono problem optymalizacji konstrukcji łańcucha oraz wyznaczono model optymalny. Skuteczność proponowanych metod estymacji wspólnego prawdopodobieństwa uszkodzenia i optymalizacji konstrukcji weryfikowano na podstawie przykładu łańcucha zgrzebłowego. Uzyskane wyniki mogą stanowić punkt odniesienia dla optymalnego projektowania łańcuchów zgrzebłowych.

4

Reliability assessment for systems with two performance characteristics based on gamma processes with marginal heterogeneous random effects

Rodríguez-Picón L. A.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2017

|

Vol. 19, no. 1

8--18

EN

In this paper, a reliability modeling approach for products with two performance characteristics related to two degradation processes is developed. The joint modeling of such processes is performed by using a copula function in order to consider the dependence structure between degradation processes. The proposed approach considers that different random effects affect the stochastic behavior of each performance characteristic. For such approach, different bivariate models with marginal gamma processes with heterogeneous random effects as marginal distributions are considered. As the random effects may differ between performance characteristics, different modifications of the structure of the parameters of the gamma process are proposed. Such that the random effects affect both the drift and diffusion, just the drift, and just the diffusion of the marginal gamma processes. The statistical inference of the joint bivariate models is performed via Bayesian approach. The obtained results show that a bivariate model with heterogeneous random effects has a slight better performance among the proposed models. Which implies that the bivariate heterogeneous random effects gamma process models may provide a better approach to model multivariate degradation data, and thus a better reliability assessment of the product under study.

PL

W niniejszym artykule opracowano sposób modelowania niezawodności produktów posiadających dwa parametry użytkowe związane z dwoma procesami degradacji. Procesy takie można modelować łącznie wykorzystując funkcję kopuły, która pozwala na analizę struktury zależności między procesami degradacji. Proponowane podejście zakłada, że na stochastyczne zachowanie każdego z parametrów użytkowych wpływają różne efekty losowe. Przy takim założeniu, należy wziąć pod uwagę różne modele dwuwymiarowe, w których rozkłady brzegowe są brzegowymi procesami gamma z niejednorodnymi efektami losowymi. Jako że efekty losowe mogą być odmienne dla różnych parametrów użytkowych, zaproponowano różne modyfikacje struktury parametrów procesu gamma, takie, że efekty losowe wpływają zarówno na dryf jak i dyfuzję, tylko na dryf, lub tylko na dyfuzję procesów brzegowych gamma. Wnioskowanie statystyczne dla wspólnych modeli dwuwymiarowych przeprowadzono metodą Bayesa. Uzyskane wyniki pokazują, że dwuwymiarowy model z niejednorodnymi efektami losowymi ma nieznaczną przewagę nad pozostałymi zaproponowanymi modelami. Oznacza to, że dwuwymiarowe modele procesu gamma z niejednorodnymi efektami losowymi mogą stanowić lepszy sposób modelowania wielowymiarowych danych degradacyjnych, tym samym umożliwiając lepszą ocenę niezawodności badanego produktu.

5

Determination of the average maintenance time of CNC machine tools based on type II failure correlation

Shen G., Zeng W., Han C., Liu P., Zhang Y.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2017

|

Vol. 19, no. 4

604--614

EN

An average maintenance time calculation method based on components failure correlation analysis is proposed to revise the traditional system maintenance time. This paper focus on complex system type II fault correlation, using the Decision-making trial and evaluation laboratory / Interpretative structural model method to divide the fault level of components. And the copula connection function is introduced to calculation of failure rate function of failure correlation components. In addition, the system maintenance time model is established by synthesizing the failure rate function of each unit of the system. Moreover, the average maintenance time under the minimum number of failures is determined. This method shows that the minimum average maintenance time of the proposed system is more reasonable than the traditional one and provides the basis for system and component reliability design.

PL

W artykule zaproponowano metodę obliczania średniego czasu konserwacji, opartą na analizie korelacji uszkodzeń elementów składowych systemu. Metoda ta ma na celu rewizję tradycyjnego czasu konserwacji systemu. Głównym tematem pracy jest korelacja awarii typu II występujących w systemach złożonych. Elementy systemu podzielono ze względu na poziom uszkodzenia przy użyciu metody DEMATEL w połączeniu z interpretacyjnym modelowaniem strukturalnym. Funkcję intensywności skorelowanych uszkodzeń elementów systemu obliczono za pomocą funkcji łączącej (kopuły). Dodatkowo, opracowano model czasu konserwacji systemu poprzez syntezę funkcji intensywności uszkodzeń każdej jednostki systemu. Ponadto, określono średni czas konserwacji dla minimalnej liczby uszkodzeń. Metoda ta pokazuje, że minimalny średni czas konserwacji proponowanego systemu jest korzystniejszy niż tradycyjnie przyjęty i stanowi podstawę do projektowania niezawodności systemu i jego składowych.

6

Modelowanie ryzyka rynkowego kopalni węgla kamiennego na podstawie zmienności cen węgla i energii

Krysa Z.

Przegląd Górniczy

|

2014

|

T. 70, nr 9

48--51

PL

W artykule zaprezentowano przykładowe wyniki symulacji ryzyka rynkowego kopalni węgla kamiennego. Wprowadzono pojęcie spreadu wewnętrznego, czyli różnicy między przychodem z tytułu sprzedaży węgla a kosztem zakupu energii jako parametru, którego zmienność jest miarą ryzyka rynkowego kopalni. Spread wewnętrzny można wyznaczać z pewnym wyprzedzeniem dla różnych okresów dostaw. Na podstawie danych z niemieckiego rynku energii wykazano, że analizę, modelowanie i obliczanie parametrów opisujących ryzyko kopalni można przeprowadzić z większą dokładnością za pomocą funkcji kopuły łączącej nieliniowe powiązania między rozkładami cen energii i węgla, niż za pomocą symulowania cen każdego kontraktu niezależnie

EN

This paper presents an example of the results of coal mine market risk simulation. The concept introduces the definition of an intrinsic spread which is a difference between the income from sales of coal and the cost of buying energy on the market. The intrinsic spread can be determined for different delivery periods. According to the data from the European Energy Exchange (EEX) it has been shown that market risk modeling and calculation is more suitable to historical data when it has been done using copula function, than by independent modeling of each contract.

7

Reliability assessment for wind turbines considering the influence of wind speed using bayesian network

Su Ch., Fu Y.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2014

|

Vol. 16, no. 1

1--8

PL

Niezawodność turbiny wiatrowej ma ogromne znaczenie dla gotowości i efektywności ekonomicznej instalacji wiatrowej. W niniejszym artykule zbudowano, w oparciu o sieci Bayesa (BN), model niezawodności turbiny wiatrowej uwzględniający wpływ prędkości wiatru. Przedstawiono Metodę Logiki Przyczynowości (Causal Logic Method, CLM), służącą do modelowania jakościowego, która łączy zalety drzewa błędów w odniesieniu do aspektów technicznych z atutami BN w odniesieniu do czynników środowiskowych i niepewności. Do kalkulacji ilościowych zaproponowano nową metodę dopasowania opartą na oczekiwaniach, w której dane z eksploatacji i opinie ekspertów łącznie pozwalają opisać niepewność rozkładów prawdopodobieństwa a priori. Wskaźnik niezawodności turbiny wiatrowej i jej elementów otrzymano posługując się algorytmem wnioskowania przybliżonego w połączeniu z dynamiczną dyskretyzacją zmiennych ciągłych. Dla zilustrowania proponowanej metody przedstawiono studium przypadku, którego wyniki wskazują, że prędkość wiatru jest ważnym czynnikiem niezawodności turbiny wiatrowej.

EN

The reliability of wind turbine is of great importance for the availability and economical efficiency of wind power system. In this article, a reliability model for wind turbine is built with Bayesian network (BN), in which the influence of wind speed is considered. Causal logic method (CLM) is presented for qualitative modeling, which combines the merits of fault tree in handling technical aspects and the strength of BN in dealing with environmental factors and uncertainty. A novel adjustment method based on expectation is proposed for quantitative calculation, by which historical data and expert judgment are integrated to describe the uncertainty in the prior probability distributions. An approximate inference algorithm combining with dynamic discretization of continuous variables is adopted to obtain the reliability index of wind turbine and its elements. A case study is given to illustrate the proposed method, and the results indicate that wind speed is an important factor for the reliability of wind turbine.

8

Maintenance optimization for systems with dependent competing risks using a copula function

Guo Ch., Wang W., Guo B., Peng R.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2013

|

Vol. 15, no. 1

9-17

EN

This paper develops a joint copula reliability model for systems subjected to dependent competing risks caused by two degradation processes and random shocks. The two degradation processes follow gamma processes and the random shocks follow a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Their interdependence relationship is modeled by a copula function, which is determined by a two-stage method based on simulated data. It is shown that the proposed model can provide more precise results than the model without considering the dependent relationship. Through the proposed reliability model, two maintenance models are studied and compared. It is found that the inspection cost has significant effects on the choosing of maintenance policy.

PL

W niniejszej pracy opracowano wspólny model niezawodności z użyciem kopuły dla systemów poddawanych zależnym zagrożeniom konkurującym powodowanym przez dwa procesy degradacji i zaburzenia losowe. Owe dwa procesy degradacji reprezentują typ procesu gamma, podczas gdy zaburzenia losowe są typem niejednorodnego procesu Poissona (non-homogeneous Poisson process - NHPP). Ich związek wzajemnej zależności modelowany jest przy użyciu funkcji kopuły, która jest wyznaczana na podstawie dwuetapowej metody opartej o dane symulowane. Wykazano, iż proponowany model może zapewnić bardziej precyzyjne wyniki niż model, w którym nie ujęto związku zależności. W oparciu o proponowany model niezawodności, badane i porównywane są dwa modele eksploatacji. Stwierdzono, iż koszt przeglądu ma duży wpływ na wybór polityki eksploatacyjnej.