Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

3 2019

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A pilot study on improve the functioning of extensive green roofs in city centers using mosses

Burszta-Adamiak Ewa, Fudali Ewa, Łomotowski Janusz, Kolasińska Karolina

Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska

2019

Vol. 28, No. 1

118--130

Most of environmental benefits of green roofs results from the presence of a vegetation layer. However vascular plants quickly die in harsh urban conditions. This paper presents research involving moss species appearing spontaneously on green roofs in cities to test whether we can create a vegetation layer with simplified structure introducing that moss. It was checked using two transplant methods and three models of such roofs. Research evidenced that moss Ceratodon purpureus Hedw. is able to survive on green roofs in cities with high efficiency and can develop after transplant on roofs with a simple structure. Maximum weight of the moss layer during the year did not exceed 7.0 kg·m–2.

Efficiency of municipal wastewater treatment with membrane bioreactor

Domańska Magdalena, Boral Anna, Hamal Kamila, Kuśnierz Magdalena, Łomotowski Janusz, Płaza-Ożóg Paulina

Journal of Water and Land Development

2019

no. 41

47--54

The increasingly stringent requirements for wastewater treatment enforce the adoption of technologies that reduce pollution and minimize waste production. By combining the typical activated sludge process with membrane filtration, biological membrane reactors (MBR) offer great technological potential in this respect. The paper presents the principles and effectiveness of using an MBR at the Głogów Małopolski operation. Physicochemical tests of raw and treated wastewater as well as microscopic analyses with the use of the FISH (fluorescence in situ hybridization) method were carried out. Moreover, the level of electric energy consumption during the operation of the wastewater treatment plant and problems related to fouling were also discussed. A wastewater quality analysis confirmed the high efficiency of removing organic impurities (on average 96% in case of BOD5 and 94% in case of COD) and suspension (on average 93%).

Wraz ze wzrostem wymagań stawianym ściekom oczyszczonym wdrażane są technologie umożliwiające dużą redukcję zanieczyszczeń i jednocześnie małą produkcję odpadów. Biologiczne reaktory membranowe (MBR) dzięki połączeniu klasycznego procesu osadu czynnego z membranową filtracją ścieków stwarzają duże możliwości technologiczne. W pracy przedstawiono zasadę działania oczyszczalni pracującej w Głogowie Małopolskim oraz efektywność jej działania. Wykonano analizę fizykochemiczną ścieków surowych i oczyszczonych oraz analizę mikroskopową z wykorzystaniem metody FISH (fluorescence in situ hybridization), a także przedstawiono poziom zużycia energii elektrycznej podczas pracy oczyszczalni oraz omówiono problemy związane z zarastaniem membran. Analiza jakości ścieków potwierdziła wysoką skuteczność usuwania zanieczyszczeń organicznych (średnio 96% w przypadku BZT5 i 94% w przypadku ChZT) oraz zawiesiny (średnio 93%).

Model neuronowy predykcji temperatury wewnętrznej w lokalach mieszkalnych budynku wielorodzinnego

Bylicki Jan, Kajewska-Szkudlarek Joanna, Stańczyk Justyna, Łomotowski Janusz, Licznar Paweł

Instal

2019

nr 9

31--35

Stosowane obecnie w ciepłownictwie Inteligentne Systemy Grzewcze, których obsługa odbywa się za pomocą platform SCADA (ang. Supervisory Control and Data Acquisition), są źródłem wielkiej ilości danych pomiarowych. Bardzo często informacje w nich zawarte są tracone, ponieważ ich analiza stwarza problemy natury metodologicznej. W niniejszym artykule przedstawiono wyniki badań nad wykorzystaniem jednej z metod eksploracji danych (ang. Data Mining) do predykcji temperatury powietrza w 31 lokalach mieszkalnych budynku wielorodzinnego. W tym celu za pomocą Sztucznych Sieci Neuronowych (ang. Artificial Neural Networks - ANN) analizowano szeregi czasowe temperatury wewnętrznej oraz dobowych sum temperatury wewnętrznej w trakcie jednego sezonu grzewczego (październik-maj). Jakość utworzonych neuronowych modeli predykcji oceniano na podstawie wartości współczynników korelacji liniowej oraz ilorazu odchyleń standardowych pomiędzy danymi rzeczywistymi i prognozowanymi. Wykazano, że zaproponowana metoda może być stosowana jako narzędzie wspomagające naliczanie opłat za użytkowanie sieci grzewczej w przypadku krótkotrwałych awarii systemu monitoringu.

Intelligent Heating Systems, operated by SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) that are used today in heating systems are a source of great amount of measurement data. Very often information contained therein is lost because data analysis creates problems of a methodological nature. This paper presents the results of research on the use of data mining methods to predict air temperature in 31 premises of a multi-family building. For this purpose, the time series of indoor temperature and daily sums of indoor temperature during one heating season (October-May) were analyzed using Artificial Neural Networks (ANN). The quality of neuron prediction models was assessed on the basis of values of linear correlation coefficients and the quotient of standard deviations between actual and predicted data. It has been shown that the proposed method can be used as a tool to support the calculation of heating fees in the case of short-term failures of the monitoring system.