Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Econometric models - a method for examining factors of implementation of public-private partnership projects in selected European countries

Rogowski Andrzej, Zagożdżon Beata

Journal of civil engineering and transport

|

2022

|

Vol. 4, No. 3

25--55

EN

Modern science is based on the study of economic phenomena and tries to quantify them in a measurable way. Econometric models are used for this purpose. The objectof this research was to develop econometric models that show the strength of the influence of various factors on the implementation of public-private partnership (PPP) projects in the area of transport infrastructure in France, GB, Germany, the Netherlands and Belgium. The models express the dependence of the value and number of PPP contracts on the value of measurable PPP success factors. Projects with a value of at least €40 million were included. A linear model and seven models transformable to linear were used. Four groups of factors were considered as explanatory variables. Fourteen indicators were obtained. Principal components determined based on covariance and correlation matrices were also used. The best models for the number of PPP contracts are linear and hyperbolic I models. For the value of contracts - linear and hyperbolic I and logarithmic models. The best models were indicated taking into account the type of explanatory variables and regardless of the type of explanatory variables. Nine criteria were used to assess the quality of the models. Factors having a significant impact on the value and number of PPP models were identified from the best models. Factors having no significant influence were also indicated.

PL

Współczesna nauka opiera się na badaniu zjawisk ekonomicznych i stara się je kwantyfikować w sposób wymierny. Do tego celu wykorzystuje się modele ekonometryczne. Przedmiotem badań było opracowanie modeli ekonometrycznych, które pokazują siłę wpływu różnych czynników na realizację projektów partnerstwa publiczno-prywatnego (PPP) w obszarze infrastruktury transportowej w Francji, Wielkiej Brytanii, Niemczech, Holandii i Belgii. Modele te wyrażają zależność wartości i liczby kontraktów PPP od wartości mierzalnych czynników sukcesu PPP. Uwzględniano projekty o wartości co najmniej 40 mln euro. Zastosowano model liniowy oraz siedem modeli przekształcalnych do liniowego. Jako zmienne objaśniające uwzględniono cztery grupy czynników. Uzyskano czternaście wskaźników. Wykorzystano również składowe główne wyznaczane w oparciu o macierze kowariancji i korelacji. Najlepszymi modelami dla liczby umów PPP są modele liniowe i hiperboliczne I. Dla wartości umów - modele liniowe i hiperboliczne I i logarytmiczne. Wskazano modele najlepsze z uwzględnieniem typu zmiennych objaśniających i bez względu na typ zmiennych objaśniających. Do oceny jakości modeli wykorzystano dziewięć kryteriów. Na podstawie modeli najlepszych wskazano czynniki mające istotny wpływ na wartość i liczbę modeli PPP. Wskazano również czynniki nie mające istotnego wpływu.

2

Application of the regression function for the description of sorption process

Polańczyk A., Majder-Łopatka M., Jarosz W., Matuszkiewicz R.

Zeszyty Naukowe SGSP / Szkoła Główna Służby Pożarniczej

|

2018

|

Nr 66 (tom 1) (2)

39--48

EN

The number of environmentally dangerous substances which the Fire Department has to face with, is increasing annually. Therefore, the aim of this study was to prepare a mathematical description of the sorption process. The sorption process was performed in the laboratory scale. On the Petrie dish different sorbates with total amount of 100cm3 and exposed to different types of sorbents were analyzed. In this research the diesel oil and the petrol as well as sand and compact were analyzed. The time of sorption process and the changing weight of the sorbate were monitored. Next, the linear and non-linear regression was applied for the description of the sorption process. It was presented that linear approach is not suitable to describe the results of the sorption process for dry sand and compact in the contact with Gasoline and Oil. In the first step of the sorption process a dynamic and prompt increase of the sorbate amount is observed, while at the end of the process the increase is more stable. Therefore, the non-linear regression mimics more accurately the shape of the experimental results compared to the linear approach.

PL

Liczba substancji niebezpiecznych dla środowiska, z którymi musi corocznie zmierzyć się straż pożarna rośnie. Z tego względu dokładne opisanie procesu sorpcji w warunkach laboratoryjnych pozwoli lepiej poznać właściwości sorbentów. Celem niniejszych badań było przygotowanie matematycznego opisu procesu sorpcji i ocena, który z modeli najlepiej opisuje dane uzyskane w laboratorium. Proces sorpcji przeprowadzony był w skali laboratoryjnej. Na szalce Petriego analizowano różne sorbaty o całkowitej objętości wynoszącej 100 cm3 i poddawano działaniu różnego typu sorbentów. W niniejszym badaniu analizowano olej napędowy i benzynę, a także suchy piasek i sorbent compact. Wśród analizowanych parametrów były czas procesu sorpcji i zmiana masy sorbatu. Co więcej, do opisu wyników procesu sorpcji zastosowano regresję liniową i nieliniową. Na podstawie otrzymanych wyników stwierdzono, iż regresja liniowa nie jest odpowiednia do opisu wyników procesu sorpcji dla suchego piasku i sorbentu compact w kontakcie z benzyną i olejem napędowym. Zarówno dla oleju napędowego jak i benzyny w kontakcie z suchym piaskiem i sorbentem compact w pierwszym etapie procesu sorpcji obserwowano dynamiczny i szybki wzrost objętości sorbatu, podczas gdy na końcu proces sorpcji stabilizował się. Z tego względu regresja nieliniowa odzwierciedlała dokładniej kształt wyników eksperymentalnych w porównaniu do regresji liniowej.

3

Deconvolution of alpha spectra from air filters applied for measurements of the short-lived radon progeny concentration

Skubacz K.

Nukleonika

|

2017

|

Vol. 62, No. 3

229--234

EN

The paper contains a description of a method for the analysis of the complex alpha spectra generated during the measurement of the activity of filters outside of a vacuum chamber under environmental conditions. The peaks corresponding to the energies of alpha particles emitted by the specific isotopes are particularly large on the low-energy side of the peak maximum, and the energy resolution strongly depended on the applied filters. The analysis was based on the non-linear regression to a function designed for four, six and eight parameters. Satisfactory results were obtained for each of these functions, and the best-fitting results were achieved for the eight-parameter function. In addition, the uncertainties related to the estimated parameters, as well as the signals corresponding to functions that describe the shape of the energy peak, have been evaluated. There are also examples of the implementation of the method with respect to short-lived radon progeny and thoron decay products.

4

Simultaneous optimization of flotation column performance using genetic evolutionary algorithm

Nakhaei F., Irannajad M., Yousefikhoshbakht M.

Physicochemical Problems of Mineral Processing

|

2016

|

Vol. 52, iss. 2

874--893

EN

Column flotation is a multivariable process. Its optimization guarantees the metallurgical yield of the process, expressed by the grade and recovery of the concentrate. The present work aimed at applying genetic algorithms (GAs) to optimize a pilot column flotation process which is characterized by being difficult to be optimized via conventional methods. A non-linear mathematical model was used to describe the dynamic behavior of the multivariable process. The solution of the optimization problem using conventional algorithms does not always lead to convergence because of the high dimensionality and non-linearity of the model. In order to deal with this process, the use of a genetic evolutionary algorithm is justified. In this way, GA was coupled with the multivariate non-linear regression (MNLR) of the column flotation metallurgical performance as a fitting function in order to optimize the column flotation process. Then, this kind of intelligent approach was verified by using mineral processing approaches such as Halbich’s upgrading curve. The aim of the optimization through GAs was searching for the process inputs that maximize the productivity of copper in the Sarcheshmeh pilot plant. In this case, the simulation optimization problem was defined as finding the best values for the froth height, chemical reagent dosage, wash water, air flow rate, air holdup, and Cu grade in rougher and column feed streams. The results indicated that GA was a robust and powerful search method to find the best values of the flotation column model parameters that lead to more reliable simulation predictions at a reasonable time. Based on the grade–recovery Halbich upgrading curve, the MNLR model coupled with GA can be used for determination of the flotation optimum conditions.