Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Analiza norm wydajności sprzętu budowlanego w aspekcie minimalizacji emisyjności CO2

Kowalski Jan, Wrzesiński Grzegorz, Markiewicz Anna

Przegląd Budowlany

|

2024

|

R. 95, nr 1-2

73--76

PL

Zagadnienie analizy standardów pracy sprzętu budowlanego w branży budowlanej można rozpatrywać z dwóch punktów widzenia: jako zadanie optymalizacji rozwiązań minimalizujących zakres prac oraz określenie optymalnego wykorzystania zasobów pod względem emisji CO2. Przedmiotem niniejszego opracowania jest przedstawienie szczegółowych danych zebranych w trakcie wielomiesięcznych badań terenowych dotyczących rzeczywistych nakładów związanych z wykorzystaniem sprzętu ciężkiego podczas budowy kanalizacji sanitarnej. Celem jest przedstawienie analizy wyników z przeprowadzonych badań w odniesieniu do danych przyjętych przez inwestora na etapie planowania badanej inwestycji.

EN

The issue of analysing the construction equipment hardware performance standards in the construction industry can be considered from two points of view: as a task of optimizing solutions to minimize the scope of work, and to determine the optimal use of resources in terms of CO2 emissions. The subject of this paper is to present detailed data collected from the course of a long-month field research on the actual expenditures of heavy equipment use during the construction of sanitary sewers. The purpose is to present an analysis of the results from the conducted research in relation to performance standards adopted by Investor at the planning stage of the investment under study. In solving the issue, the differences between the assumed values and those used to carry out the work are determined.

2

Dobór sprzętu budowlanego koparek i samochodów samowyładowczych w aspekcie minimalizacji emisyjności CO2 z wykorzystaniem metod prognostycznych

Rogalska M.

Budownictwo i Architektura

|

2016

|

Vol. 15, nr 1

133--142

PL

W pracy podjęto próbę prognozowania emisyjności CO2 przez zestaw maszyn koparka i samochód samowyładowczy. Emisyjność dwutlenku węgla maszyn do wykonania określonego zadania roboczego zależy od wydajności maszyn. W etapie pierwszym pracy prognozowano wydajność koparek. Zebrano dane techniczne i organizacyjne mające hipotetyczny wpływ na wydajność koparek takie jak: pojemność łyżki, rodzaj narzędzia roboczego, kategorię gruntu, ładowność środka transportowego, rodzaj drogi dojazdowej, lata pracy operatora, wilgotność gruntu, odległość wywozu gruntu, temperatura powietrza, awaryjność. Zakodowano zmienne lingwistyczne, przekształcono dane tak by uzyskać najlepsze wyniki. Prognozowano wydajność koparek. Wykorzystano metodę prognozowania regresji wielorakiej. Przeprowadzono analizę autokorelacji i autokorelacji cząstkowej reszt oraz analizę wrażliwości. Obliczono błędy MAPE prognoz. Na podstawie otrzymanego modelu prognostycznego wykonano przykład obliczeniowy doboru maszyn w aspekcie emisyjności dwutlenku węgla. Sformułowano wzór obliczeniowy do kwantyfikacji liczby kilogramów dwutlenku węgla powstającego w czasie wykonywania robót ziemnych. Z przeprowadzonych analiz wynika, że kryterium minimalizacji emisji dwutlenku węgla jest wprost proporcjonalne do pojemności łyżki koparki i ładowności środka transportowego.

EN

The article predicted CO2 emission by a set of machines: excavator and dump trucks. The emissivity of carbon dioxide during the execution of a specific work task depends on the performance of the machines. In the first stage, work performance of excavators was projected. The following technical and organisational data having a hypothetical influence on the performance of excavators were collected: bucket capacity, type of working tool, category of land, load capacity of a mean of transport, type of access road, work experience of an operator, humidity of the soil, distance of the soil disposal, air temperature, failure frequency. The linguistic variables were coded, the data was transformed in a way that ensures that the best results were obtained. The method of multiple regression were used for forecasting. Analysis of the autocorrelation and partial autocorrelation residues and sensitivity analysis was done. MAPE errors forecasts were calculated. On the basis of a predictive model, an example of calculation of selection of machines in terms of carbon dioxide emission was made. The calculation formula to quantify the number of kilograms of carbon dioxide produced during earthworks was formulated. Analyses showed that the criterion of minimizing carbon dioxide emissions are directly proportional to the excavator’s bucket capacity and capacity of means of transport.

3

Dobór zestawu maszyn do robót ziemnych w aspekcie minimalizacji emisyjności CO2

Rogalska M.

Budownictwo i Architektura

|

2013

|

Vol. 12, nr 4

233--250

PL

Celem opracowania algorytmu obliczeń jest umożliwienie doboru zestawu maszyn do robót ziemnych w aspekcie minimalizacji emisyjności CO2. W pracy prognozowano wydajność koparek oraz emisyjność CO2 zestawów maszyn. Wykorzystano metody prognozowania regresji wielorakiej i sieci neuronowych. Przeprowadzono analizę autokorelacji i autokorelacji cząstkowej reszt oraz analizę wrażliwości. Obliczono błędy MAPE prognoz. Na podstawie otrzymanych modeli prognostycznych wykonano przykład obliczeniowy doboru maszyn w aspekcie emisyjności dwutlenku węgla.

EN

The aim of the calculation is to allow the selection of a set of earthmoving machinery in terms of minimizing the emission of CO2. The capacity of excavators and CO2 emission of set of machines was predicted. The forecasting methods: multiple regression and neural networks were used. The analysis of autocorrelation and partial autocorrelation residuals and sensitivity analysis were performed. The MAPE errors of forecasts were calculated. The calculation example in terms of selection of machines emission of carbon dioxide on the basis of forecasting models was performed.

4

Wykorzystanie teorii wartości ekstremalnych do wymiarowania przenośników współpracujących z koparkami kołowymi

Jurdziak L.

Transport Przemysłowy

|

2006

|

nr 3 (25)

38-43