Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Early detection of phosphorus deficiency stress in cucumber at the cellular level using chlorophyll fluorescence signals

Sieczko Leszek, Dąbrowski Piotr, Kowalczyk Katarzyna, Gajc-Wolska Janina, Borucki Wojciech, Janaszek-Mańkowska Monika, Kowalczyk Waldemar, Farci Domenica, Kalaji Hazem M.

Journal of Water and Land Development

|

2022

|

Special Issue

176--186

EN

Abiotic stressors contribute to growth restriction and developmental disorders in plants. Early detection of the first signs of changes in plant functioning is very important. The objective of this study was to identify chlorophyll fluorescence parameters that change under phosphorus deficiency stress in cucumber. In this work, a trail to study the early changes caused by phosphorus deficiency in cucumber plants by analysing their photosynthetic performance is presented. Chlorophyll-a fluorescence (ChF) parameters were measured every 7 days for a period of 28 days. Measurements were made separately on young and old leaves and on cucumber fruit. Parameters that decreased during the stress were: p2G, PIabs, PItotal, REo/CSo, and TRo/CSo. P deficiency decreased total electron carriers per RC (ECo/RC), yields (TRo/ABS (Fv/Fm), ETo/TRo, REo/ETo, ETo/ABS and REo/ABS), fluxes (REo/RC and REo/CSo) and fractional reduction of PSI end electron acceptors, and damaged all photochemical and non-photochemical redox reactions. Principal component analysis revealed a group of ChF parameters that may indicate early phosphorus deficiency in cucumber plants. Our results are used in the discovery of sensitive bioindicators of phosphorus deficiency in cucumber plants. Most JIP test parameters are linked to mathematical equations, so we recommend using of advanced statistical tools, such as principal component analysis, which should be considered very useful for stress identification. It has also been shown to be more effective in multivariate methods compared to univariate statistical methods was demonstrated.

2

Factor Analysis and Mathematical Modeling in Determining the Quality of Coal

Niedoba Tomasz, Pięta Paulina, Surowiak Agnieszka

Inżynieria Mineralna

|

2020

|

no. 1, vol. 1

151--160

EN

The separation of coal material of three types of coals originating from three various Polish hard coal mines (types 31, 34.2 and 35, according to Polish nomenclature, which were steam coal, semi-coking coal and coking coal) into particle size fractions and then into particle density fractions was done and then the following parameters were measured for each particle size-density fraction: combustion heat, ash contents, sulfur contents, volatile parts contents, analytic moisture. In this way a 7-dimensional vector of data was created. Using methods of factor analysis the important features of coal were selected, which decide about their membership to individual types. To evaluate the appropriateness of the applied method the Bartlett’s sphericity test as well coefficient of Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) were used. To select important factors the Kaiser criterion and Cattell’s scree test were used. The obtained results were compared with the results obtained in previous works by means of observation tunnels method. The results showed which particular features are crucial to define the type of coal what is also important to select appropriate method of its enrichment. Furthermore, the construction of a mathematical model presenting the relations between these properties and particle size and density is presented. Because of the fact that particles of certain size or density may occur in neighboring fractions three sorts of relations were examined basing on regression analysis.The analysis was conducted for all three coal types. Because of the fact that the models contain various amounts of independent variables R2 coefficient, mean squared error (MSE) and Mallow’s statistics Cp were applied to evaluate and compare obtained results.

PL

Wykonano rozdział trzech typów węgla o różnych charakterystykach, pochodzących z trzech różnych kopalni węgla kamiennego w Polsce (typy 31, 34.2 oraz 35, według Polskich norm, którymi były węgiel energetycznym, pół-koksujący oraz koksujący) na klasy ziarnowe a następnie na frakcje gęstościowe. Dla każdej otrzymanej w ten sposób frakcji wielkościowo-gęstościowej zmierzono następujące parametry: ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki, zawartość części lotnych, wilgotność analityczna. W ten sposób otrzymano siedmiowymiarowy wektor danych. Za pomocą analizy czynnikowej wybrano istotne cechy węgla, które decydują o jego przynależności do określonego typu węgla. Aby ocenić prawidłowość zastosowanej metody wykorzystano test sferyczności Bartletta oraz współczynnik Kaisera-Mayera-Olkina (KMO). Otrzymane wyniki porównano z wynikami otrzymanymi w poprzednich pracach, które uzyskano metodą tuneli obserwacyjnych. Wyniki pokazały, które cechy węgla są niezbędne do określenia typu węgla, co wpływa na dobór odpowiedniej metody jego wzbogacania. Ponadto, zaprezentowano model prezentujący relacje pomiędzy tymi cechami a wielkością i gęstością ziaren. Ponieważ ziarna określonej wielkości lub gęstości mogą występować w sąsiednich klasach lub frakcjach, wykonano trzy typy modeli, bazując na analizie regresji. Analiza została wykonana dla trzech typów węgli. Ponieważ modele zawierają różne ilości zmiennych niezależnych do oceny i porównania otrzymanych wyników zastosowano współczynnik determinacji R2, błąd średniokwadratowy (MSE) oraz statystykę Mallowa Cp.

3

Application of Variance Analysis to Compare Characteristics of Various Types of Hard Coal

Niedoba T., Surowiak A., Pięta P.

Inżynieria Mineralna

|

2016

|

R. 17, nr 1

15--22

EN

In Polish nomenclature many types and subtypes of coal can be found which differ between themselves by individual characteristics. However, it is often that is no easy to recognize them properly on the basis on, for example, chosen numerical data describing their features. In the paper, the variance analysis was used as the tool of comparing analysis for three chosen types of coal which were collected from three various hard coal mines located in Upper Silesia. There were coals of type 31, 34.2 and 35. Each of coals was first screened and then additionally divided into density fractions by means of zinc chloride aqueous solution. Such prepared material was then investigated because of several chosen features, like combustion heat, ash contents, sulfur contents, volatile parts contents and moisture. Together with mass it gave seven–dimensional vector describing each of chosen fractions for all three types of coals. Then, the full variance analysis was conducted with investigation of all assumptions required to its conduction. The results served to elaborate conclusions.

PL

W polskiej nomenklaturze istnieje wiele typów i podtypów węgla, które różnią się między sobą różnymi cechami. Jednakże, często nie jest łatwo rozpoznać je na podstawie, na przykład, wybranej zmiennej numerycznej opisującej ich cechy. W artykule zastosowano analizę wariancji jako narzędzia porównawczego dla trzech typów węgli kamiennych, które zostały pobrane z trzech kopalni zlokalizowanych na Górnym Śląsku. Były to węgle typów 31, 34.2 oraz 35. Każdy z węgli został najpierw przesiany a następnie dodatkowo rozdzielony na frakcje gęstościowe przy użyciu wodnego roztworu chlorku cynku. Tak przygotowany materiał został następnie zbadany ze względu na kilka wybranych cech, takich jak ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki, zawartość części lotnych oraz wilgotność. Wraz z masą dało to siedmiowymiarowy wektor opisujący każdą z wybranych frakcji dla wszystkich trzech typów węgli. Następnie, przeprowadzono pełną analizę wariancji z badaniem wszystkich założeń wymaganych do jej przeprowadzenia. Wyniki posłużyły do opracowania wniosków.

4

Application of the observational tunnels method to select a set of features sufficient to identify a type of coal

Jamroz D., Niedoba T.

Physicochemical Problems of Mineral Processing

|

2014

|

Vol. 50, iss. 1

185−202

EN

Coal is a material which has many features deciding about its quality. Among them, the decisive ones are mainly ash contents, sulfur contents and combustion heat. The paper presents the investigation of coal characteristics of three selected coal types in the context of their energetic value. For this purpose samples were collected from three different Polish mines: coal types 31, 34.2 and 35 (Polish classification of coals). Each of these materials was separated into particle size fractions (9 fractions) and then into 8 density fractions by separation in heavy liquids. For each size-density fractions obtained in this way, chemical analyses were performed which allowed for determination of such features as combustion heat, sulfur contents, ash contents, volatile parts contents and analytical moisture. Altogether, seven dimensions of grained material characteristics were obtained. The data prepared in this way was subsequently analyzed for correlation with the purpose of determining significant relations between investigated features. It was stated that the most correlated coal features are density, combustion heat, ash contents and volatile parts contents. For multidimensional analysis and identification of coal type, the modern image visualization technique, the Observational Tunnels Method, was applied. After performing seven-dimensional analysis aimed at the proper recognition of coal type, it was decided to determine the minimum amount of random variables, which describe a particular material in order to identify its type. It was stated that the crucial coal identification parameter is “analytical moisture”. Due to existing correlation between individual features, three of them were selected for testing: analytical moisture, sulfur contents and volatile parts contents. On the basis of the obtained images, it was stated that it was possible to obtain a view with the data concerning each type of coal being located in other part of the space. Subsequently, it was checked if a similar result is possible when the parameter “volatile parts contents” is replaced with highly correlated parameters “combustion heat” and “ash contents”. In both cases the exchange of these variables did not produce good enough results. This can be explained by a different scale of empirical data making it impossible to obtain a clear multidimensional image for which all three types of coal would be located in other parts of space. However, it was proved that the modern graphical and computer methods can be successfully applied to identify the types of particulate materials.

5

Multi-dimensional data analysis : up-to-date support of coal charge designing

Czudek S., Cieslar J., Kaloc M.

Karbo

|

2005

|

Nr 2

90-94

EN

The complicated substance of the coal material requires the evaluation of a wide information spectrum for the following process of the charge formation. Practical experiences acquired through a long-time usage of certain coal types were used for the process mainly. A group of multivariate statistical methods, that are able to complete the above staled process suitably through their abilities, is developing intensively at present. The ability to reduce the multidimensional problems into two dimensions and by doing so to project the multivariate model into the two-dimensional space is a very significant ability of the methods. Multivariate statistical methods were applied in the area of the monitoring of coal supplies quality parame-lers, data analysis of the carbonisation tests in laboratory and industrial conditions. The results of the analyses approved the possible usage of new modern methods of the multivariate statistics in the areas: - the stability monitoring of coal quality parameters - the monitoring of the scattering feature of the coal and coke quality parameters - the monitoring of the internal structure of the coal arid coke quality parameters.

PL

Z uwagi na złożoną naturę substancji węglowej proces komponowania węglowych mieszanek wsadowych wymaga oceny szerokiego spektrum informacji. Jak dotąd, proces ten opiera się głównie na doświadczeniu ruchowym, uzyskiwanym w trakcie odpowiednio długiego stosowania określonych typów węgli. Aktualnie intensywnie rozwijana jesl grupa metod statystycznych opartych na analizie wielowymiarowej. Dzięki swym zaletom mogą one w istotny sposób wpłynąć na proces komponowania mieszanek wsadowych. Możliwość sprowadzenia analizy wielowymiarowej do poziomu dwuwymiarowego, a przez to możliwość projekcji modelu wielowymiarowego w przestrzeni dwuwymiarowej jest ważną żal etą tych metod. Autorzy zastosowali metody statystyki wielowymiarowej dla potrzeb monitorowania parametrów jakościowych dostaw węgli oraz analizy wyników prób koksowania prowadzonych zarówno w skali laboratoryjnej jak leż w warunkach przemysłowych. Uzyskane wyniki potwierdziły przydatność nowoczesnych metod wielowymiarowej analizy statystycznej dla potrzeb: