Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  analiza dekompozycyjna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Primary energy consumption depends on the size of the economy and its structure, including both industrial and service sectors, characterized by different energy demands. Some of the basic energy and economic indicators that can be used to analyze primary energy consumption include energy intensity, energy productivity and indicators measuring the activity of the economy (gross domestic product or gross value added). In the years 1995-2021, the Polish economy developed at a relatively constant pace, and the value of gross domestic product increased in real terms by almost 290% over the entire analyzed period. However, despite this increase, total primary energy consumption remained at the relatively constant level of around 3,800-4,600 PJ/year. This was caused by, among other factors, an increase in energy productivity on the one hand and a reduction in energy intensity on the other. It should be emphasized that a descriptive analysis of changes in primary energy consumption in Poland in the analyzed period, including changes in selected energy and economic indicators, does not allow the identification and quantification of the impact of all key factors on the total change of the examined value over time. In this context, the main aim of the research presented in this paper is to propose a decomposition model of primary energy consumption in Poland and adapt it to conduct analyses covering the period of economic and energy transition to quantitatively determine the impact of the identified factors on the total change in primary energy consumption in the 1995-2021 period. To perform the described research, decomposition analysis was applied, including a multiplicative and additive approach. A decomposition model was developed based on the formulated decomposition identity. Mathematical formulas of two methods were used to perform the calculations: a generalized Fisher index and the logarithmic mean Divisia index (LMDI). The obtained results indicate that the effects of demand and energy intensity factors had the most significant impact on the primary energy consumption change.
PL
Zużycie energii pierwotnej w danym kraju jest związane z wielkością gospodarki oraz jej strukturą, obejmującą zarówno sektory przemysłowe, jak i usługowe, które charakteryzują się inną intensywnością użytkowania energii. Jednymi z podstawowych wskaźników, które mogą być wykorzystane do analizy zużycia energii pierwotnej, są m.in. wskaźnik energochłonności, produktywności oraz produkt krajowy brutto. W latach 1995-2021 gospodarka Polski rozwijała się w stosunkowo stałym tempie, a wartość produktu krajowego brutto wzrosła realnie o prawie 290% w całym okresie. Jednak pomimo tego wzrostu całkowite zużycie energii pierwotnej pozostawało na względnie stałym poziomie około 3800-4600 PJ/rok. Należy jednak podkreślić, że opisowa analiza zmian zużycia energii pierwotnej w Polsce, uwzględniająca zmiany wybranych wskaźników nie pozwala na identyfikację i ilościowe oszacowanie wpływu wszystkich kluczowych czynników na zmianę badanej wielkości w czasie. W związku z tym głównym celem badań jest zaproponowanie modelu dekompozycji zużycia energii pierwotnej w Polsce i zastosowanie go do przeprowadzenia analiz obejmujących okres transformacji gospodarczej i energetycznej, w celu ilościowego określenia wpływu zidentyfikowanych czynników na zmianę zużycia energii pierwotnej w latach 1995-2021. W celu realizacji opisanych badań wykorzystano analizę dekompozycyjną. Opracowano model dekompozycyjny, bazujący na sformułowanej tożsamości dekompozycyjnej. W celu wykonania obliczeń zastosowano formuły matematyczne dwóch metod: uogólnionej metody indeksu Fishera oraz logarytmicznej średniej indeksu Divisia. Uzyskane wyniki wskazują, że największy wpływ na zmianę zużycia energii pierwotnej w badanym okresie miały dwa efekty, tj. popytowy oraz energochłonności.
EN
Background: The paper presents the correlation between selected types of cargo transport by vehicle transport in Poland in the period 2008-2017 and selected factors influencing the types of cargo transport. The aim of this paper is to determine the correlation between vehicle transport of food products and of palletized goods, vehicle transport in total and gross domestic product (GDP). Methods: Decomposition was conducted using the LMDI method (Logarithmic Mean Divisia Index). Three indicators were used in the analysis. The first was related to the increase and decrease in the interest in vehicle transport of food products and palletized products, the second was related to vehicle transport in general, and the third was related to changes in gross domestic product (GDP). Results: The yearly average increase in the transport of food products in the period 2008-2017 was approximately 3.31 billion tonne-km/year and palletized goods was approximately 8.02 billion tonne-km/year. Decomposition analysis proved that the reasons for these increases are related 50% and 54% respectively to the increase in GDP, in 33% and 35% respectively to the increase of whole vehicle cargo transport and only in 17% and 11% to the interest shown by enterprises in this specific type of cargo transport. Conclusions: The results of the analysis show that the main reason for the high increase in the transport of palletized goods and food products is the increase in economic growth expressed in GDP. The increase in vehicle transport in total has a smaller input, and the interest of enterprises in this specific type of cargo transport is the third reason in terms of its importance.
PL
Wstęp: Artykuł analizuje korelacje pomiędzy wybranymi rodzajami przewozu ładunków transportem samochodowym w Polsce w latach 2008-2017, a określonymi czynnikami wpływającymi na rodzaje przewozów ładunkowych. Celem pracy jest określenie korelacji pomiędzy przewozami transportem samochodowym produktów spożywczych oraz spaletyzowanych, transportem samochodowym ogółem i PKB (Produkt Krajowy Brutto) oraz korelacji pomiędzy tak dobranymi zmiennymi. Metody: Dekompozycję wykonano metodą logarytmicznej średniej ważonej indeksu Divisia LMDI (Logarithmic Mean Divisia Index). W analizie wykorzystano trzy wskaźniki. Jeden odnosił się do wzrostu lub spadku zainteresowania transportem samochodowym w przewozie produktów spożywczych lub ładunków spaletyzowanych, drugi odnosił się do transportu samochodowego ogółem, a trzeci do zmian PKB. Wyniki: Średnio roczne przyrosty przewozów produktów spożywczych w latach 2008-17 kształtują się na poziomie 3,31 mld tkm/rok, a przewozów ładunków paletowych 8,02 mld tkm/rok. Analiza dekompozycyjna wskazuje, że przyrosty te wynikają odpowiednio w 50% i 54% ze wzrostu PKB, w 33% i 35% ze wzrostów przewozów samochodowych ładunków ogółem, a tylko w 17 % i 11% ze wzrostu zainteresowania przedsiębiorstw danym rodzajem gałęzi transportu w przewozach ładunków. Wnioski: Wyniki przeprowadzonych analiz wykazują, że główną przyczyną wysokiego wzrostu przewozów produktów spożywczych oraz ładunków na paletach jest wzrost rozwoju gospodarczego wyrażonego w PKB. W mniejszym natomiast stopniu wpływa na to rozwój przewozów samochodowych ogółem, a dopiero trzecim czynnikiem rozwoju jest większe zainteresowanie przedsiębiorstw danym rodzajem przewozów.
EN
Background: Over last years the growing tendency towards the use of barcodes can be observed. They are started to be implemented practically in every activity within the supply chain. The paper presents the analysis of the number of participants of GS1 system in regards to the change of number of companies in Poland and the level of the use of various code systems. The aim of this paper was to identify the main drivers of changes in the implementation of barcodes for multiple packages and trade items among companies in Poland in years 2006-2016. Methods: The decomposition was conducted by the use of LMDI method (Logarithmic Mean Divisia Index). The decomposition analysis was made in the relation to the number of companies enrolled in REGON register. Two indices were used: first one shows the interest in barcodes among companies, the second one relates to total number of companies. Results and conclusions: The results obtained from the decomposition analysis shows factors influencing the interest of companies in code systems: GS1: EAN-13, ITF-14, GS1-128 and SSCC and allows to identify opportunities created by economic growth. They indicate the relationship between the implementation of SSCC identifiers and the interest of companies. The use of GS1 logistics labels should be supported and promoted, and GS1 Poland should play a key role in this activity.
PL
Wstęp: W ostatnich latach można zaobserwować rosnącą tendencję zastosowania kodów kreskowych praktycznie we wszystkich obszarach w obrębie łańcucha dostaw. W prezentowanej pracy poddano analizie zmiany liczby uczestników systemu GS1 w odniesieniu do zmian liczby przedsiębiorstw w Polsce oraz poziom korzystania z różnych standardów kodowania. Celem pracy była identyfikacja czynników determinujących zmiany w wykorzystaniu kodów kreskowych stosowanych na jednostkach zbiorczych i logistycznych przez przedsiębiorstwa w Polsce w latach 2006-2016. Metody: Dekompozycję wykonano metodą logarytmicznej średniej ważonej indeksu Divisia LMDI (Logarithmic Mean Divisia Index). W analizie wykorzystano dwa wskaźniki. Pierwszy z nich odnosił się do wzrostu lub spadku zainteresowania kodami kreskowymi wśród przedsiębiorstw natomiast drugi odnosił się do ogólnej liczby przedsiębiorstw. Wyniki i wnioski: Wyniki analizy dekompozycyjnej do oceny czynników wpływających na zainteresowanie standardami GS1: EAN-13, ITF-14, GS1-128 i SSCC, pozwalają na identyfikację szans wynikających z rozwoju gospodarczego. Wskazują także na zależność stosowania identyfikatora SSCC od zainteresowania firm. Stosowanie etykiet logistycznych GS1 w obrębie łańcuchów dostaw powinno być wspierane i promowane, gdzie szczególną rolę powinna odgrywać organizacja GS1 Polska.
4
Content available remote Speeding up waveform relaxation algorithms
EN
The paper deals with a problem of improving efficiency of the waveform relaxation (WR) algorithms for linear and nonlinear dynamic circuits. An algorithm for solving differential equations using multisplitting concept and overlapping procedures, was formulated in a way that provides the convergence of iteration process. In order to split the circuit into independent parts, the chosen branches are cut off and appropriate sources, voltage or current, are inserted instead of eliminated links. Voltages and currents of these sources form an additional set of algebraic variables, carrying information between separated parts. The conditions that are to ensure the convergence of iteration process were considered. The special circuit splitting and overlapping, guarantee fulfilment of the convergence conditions.
PL
Artykuł rozważa problem przyspieszania działania algorytmów relaksacyjnych typu WR (waveform relaxation) w analizie dynamicznych obwodów liniowych i nieliniowych. Zdefiniowano metodę podziału sieci na wiele podobwodów umożliwiającą rozwiązanie układu równań różniczkowych przy zapewnieniu zbieżności procesu iteracyjnego. Przedyskutowano warunki zbieżności procesu relaksacji i zaproponowano metodę podziału sieci z nakładaniem się pewnych podobwodow na siebie.
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.