Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The problem of recovering water from treated wastewater may concern an increasing number of countries, especially those with low water resources. After costly treatment processes, water taken from surface and underground intakes is used and then largely discharged to receivers in the form of treated wastewater. Advanced wastewater treatment methods ensure that the treated wastewater is characterized by very low physical and chemical pollution, sometimes better than the water quality in the receiving basin. The research was conducted under a cooperation agreement between Bialystok University of Technology and Bialystok Waterworks Ltd. The recovery of water from wastewater was one of the topics pursued.This paper analyzes the parameters of treated wastewater from the largest municipal wastewater treatment plant in the Podlaskie Province. The analysis of the treated wastewater composition was based on monitoring studies conducted by the company Bialystok Waterworks Ltd. between 2020 and 2023. The analysis concerned the basic parameters of wastewater, namely the content of organic matter and total suspended solids.This was due to the requirements for the recyclability of treated wastewater. Linear modeling was performed to determine if a sufficiently strong correlation was detected;otherwise output distribution characteristics were provided.In all cases, the output concentrations were far below the class A limits for irrigation in the whole research period.
EN
Artificial intelligence is becoming commonplace in various research and industrial fields. In tribology, various statistical and predictive methods allow an analysis of numerical data in the form of tribological characteristics and surface structure geometry, to mention just two examples. With machine learning algorithms and neural network models, continuous values can be predicted (regression), and individual groups can be classified. In this article, we review the machine learning and neural networks application to the analysis of research results in a broad context. Additionally, a case study is presented for selected machine learning tools based on tribological tests of padding welds, from which the tribological characteristics (friction coefficient, linear wear) and wear indicators (maximum wear depth, wear area) were determined. The study results were used in exploratory data analysis to establish the correlation trends between selected parameters. They can also be the basis for regression analysis using machine learning algorithms and neural networks. The article presents a case study using these approaches in the tribological context and shows their ability to accurately and effectively predict selected tribological characteristics.
PL
Zastosowanie sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach nauki i przemysłu jest coraz bardziej powszechne. Duża różnorodność metod statystycznych i predykcyjnych umożliwia użycie ich również w tribologii. Analiza danych liczbowych w postaci charakterystyk tribologicznych, struktury geometrycznej powierzchni oraz wielu innych wymaga zastosowania narzędzi informatycznych oraz statystycznych. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i budowanie modelu sieci neuronowej umożliwi prognozowanie wartości ciągłych (regresja) oraz klasyfikowanie poszczególnych grup. W artykule autorzy dokonują przeglądu możliwości aplikacyjnych algorytmów uczenia maszynowego i sieci neuronowych do analizy wyników badań w szerokim kontekście. Dodatkowo zaprezentowano studium przypadku dla wybranych narzędzi uczenia maszynowego na podstawie przykładowych badań tribologicznych napoin, dla których przeprowadzono testy, w których wyznaczono charakterystyki tribologiczne (współczynnik tarcia, zużycie liniowe) oraz wskaźniki zużycia (maksymalna głębokość wytarcia, pole wytarcia). Wyniki badań były podstawą do przeprowadzenia analizy eksploracyjnej i posłużyły do wykazania korelacji pomiędzy wybranymi parametrami. Autorzy przekonują, że mogą one być podstawą do analizy regresji z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego i sieci neuronowych. W artykule zaprezentowano studium przypadku z wykorzystaniem tych podejść w kontekście tribologicznym oraz pokazano ich zdolność do dokładnego i skutecznego przewidywania wybranych charakterystyk tribologicznych.
EN
The problem of wastewater treatment from craft breweries emerged in Poland about 10 years ago when an increase in the number of small breweries was observed. Plants located in small towns are forced to solve the problem on their own. One of the possibilities is to use low-cost technology of constructed wetlands with subsurface and surface flow. The purpose of the research was to test the possibility of effective treatment of sewage from a craft brewery in a lab-scale research installation and to determine the parameters for designing a real scale plant. Wastewater from the Waszczukowe brewery was used in the study. The research system consisted of a retention and aeration tank, SS-VF subsurface flow and FWS surface flow beds. An innovative Certyd filling produced by LSA company was used. The high efficiency of SS-VF bed and the entire research system was found. The removal efficiency in SS VF was on average 89.7% for BOD5, 90.5% for COD, 54.6% for TN and 52.1% for TP. For whole treatment it was respectively 97.1%, 96.7%, 72.6% and 61.3%. A high organic matter removal effect was found for the SS-VF bed (87.1 g BOD5 g m-2 d-1) and a relatively low for the FWS (3.0 BOD5 g m-2 d-1). The study confirmed the need for plant design based on hydraulic load and required load removed per unit area.
EN
The aim of the research was to determine the possibility of using and adapting regression models for a description of constructed wetland systems treating reject water from aerobic sewage sludge stabilization. The P-k-C* model was investigated along with related models. The research was carried out using reject water from aerobic sewage sludge stabilization in dairy wastewater treatment plant (WWTP) belonging to Mlekovita in Wysokie Mazowieckie. The main components of the research installation were two vertical flow constructed wetland beds with passive aeration operating at 0.1 m/d hydraulic load. The following parameters were used for modeling: BOD5, COD, N-NH4+ and temperature. Air temperature was also monitored.
PL
Artykuł skupia się na optymalizacji procesów transportowych, wykorzystaniu przestrzeni ładunkowej i redukcji pustych przebiegów dzięki wykorzystaniu usług oferowanych przez giełdy transportowe. Przedstawiono też realną symulację wraz z wnioskami.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.