Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Multivariate Statistical Analyses on Arsenic Occurrence in Rybnik Reservoir

100%

Widziewicz K. , Loska K.

|

tom Vol. 38, no. 2

11-23

EN

Popular statistical techniques, such as Spearman's rank correlation matrix, principal component analysis (PCA) and multiple linear regression analysis were applied to analyze a large set of water quality data of the Rybnik Reservoir generated during semiannual monitoring. Water samples collected at 9 sampling sites located along the main axis of the reservoir were tested for 14 selected parameters: concentrations of co-occurring elements, ions and physicochemical parameters. The aim of this study was to estimate the impact of those parameters on inorganic arsenic occurrence in Rybnik Reservoir water by means of multivariate statistical methods. The spatial distribution of arsenic in Rybnik Power Station reservoir was also included. Inorganic arsenic As(III), As(V) concentrations were determined by hydride generation method (HG-AAS) using SpectrAA 880 spectrophotometer (Varian) coupled with a VGA-77 system for hydride generation and ECT-60 electrothermal furnace. Spearman's rank correlation matrix was used in order to find existing correlations between total inorganic arsenic (AsTot) and other parameters. The results of this analysis suggest that As was positively correlated with PO43-; Fe and TDS. PCA confirmed these observations. Principal component analysis resulted in three PC's explaining 57% of the total variance. Loading values for each component indicate that the processes responsible for As release and distribution in Rybnik Reservoir water were: leaching from bottom sediments together with other elements like Cu, Cd, Cr, Pb, Zn, Ni, Ca (PC1) and co-precipitation with PO43-, Fe and Mn (PC3) regulated by physicochemical properties like T and pH (PC2). Finally, multiple linear regression model has been developed. This model incorporates only 8 (T, pH, PO43-, Fe, Mn, Cr, Cu, TDS) out of initial 14 variables, as the independent predictors of total As contamination level. This study illustrates the usefulness of multivariate statistical techniques for analysis and interpretation of complex environmental data sets.

PL

Do analizy dużego zbioru danych pochodzących z półrocznego monitoringu wody Zbiornika Rybnickiego zastosowano popularne techniki statystyczne takie jak: macierz korelacji rang Spearmana, analiza głównych składowych (PCA) oraz regresja wieloraka. Próbki wody do badań pobierano z 9 różnych stanowisk rozmieszczonych wzdłuż głównej osi zbiornika i testowano pod kątem 14 wybranych parametrów: stężeń współwystępujących pierwiastków, jonów oraz parametrów fizykochemicznych. Celem pracy była ocena wpływu tych parametrów na występowanie arsenu nieorganicznego w wodzie Zbiornika Rybnickiego za pomocą wielowymiarowych metod statystycznych. W pracy zamieszczono także wyniki przestrzennego rozkładu arsenu w zbiorniku Elektrowni Rybnik. Stężenia nieorganicznych form arsenu As(III), As(V) oznaczano metodą generowania wodorków (HG-AAS) wykorzystując spektrometr absorpcji atomowej SpectrAA 880 (Varian), rozbudowany o układ do generacji wodorków VGA-77 oraz elektrotermiczny piec ETC-60. W celu znalezienia korelacji między całkowitym arsenem nieorganicznym (AsTot), a innymi parametrami wykonano macierz korelacji rang Spearmana. Wyniki tej analizy sugerują, że As był dodatnio skorelowany z PO43-; Fe, TDS. Potwierdzeniem tych obserwacji były wyniki analizy PCA. Analiza głównych składowych pozwoliła na wyodrębnienie ze zbioru danych 3 głównych składowych wyjaśniających 57% całkowitej zmienności. Wartości ładunków poszczególnych czynników wskazują, że procesami, które w największym stopniu wpływały na uwalnianie oraz dystrybucję As w wodzie Zbiornika Rybnickiego były: wymywanie z osadów dennych wraz z innymi pierwiastkami takimi jak: Cu, Cd, Cr, Pb, Zn, Ni, Ca (PC1), współstrącanie z Fe, Mn, PO43- (PC3) regulowane przez czynniki fizykochemiczne jak T czy pH (PC2). Końcowy etap analizy wyników obejmował zbudowanie modelu regresji wielorakiej. Model obejmował jedynie 8 (T, pH, PO43-, Fe, Mn, Cr, Cu, TDS) spośród 14 wyjściowych zmiennych, które służyły jako niezależne estymatory do oszacowania stopnia zanieczyszczenia wody arsenem. Praca ta ilustruje przydatność wielowymiarowych technik statystycznych do analizy i interpretacji złożonych zbiorów danych pochodzących z badań środowiskowych.

2

Analysis of radiative heat transfer impact in cross-flow tube and fin heat exchangers

80%

Hanuszkiewicz-Drapała M. , Bury T. , Widziewicz K.

|

tom Vol. 37, no. 1

99--112

EN

A cross-flow, tube and fin heat exchanger of the water – air type is the subject of the analysis. The analysis had experimental and computational form and was aimed for evaluation of radiative heat transfer impact on the heat exchanger performance. The main element of the test facility was an enlarged recurrent segment of the heat exchanger under consideration. The main results of measurements are heat transfer rates, as well as temperature distributions on the surface of the first fin obtained by using the infrared camera. The experimental results have been next compared to computational ones coming from a numerical model of the test station. The model has been elaborated using computational fluid dynamics software. The computations have been accomplished for two cases: without radiative heat transfer and taking this phenomenon into account. Evaluation of the radiative heat transfer impact in considered system has been done by comparing all the received results.

3

Numerical model of a cross-flow heat exchanger with non-uniform flow of media

80%

Hanuszkiewicz-Drapala M. , Bury T. , Widziewicz K.

|

tom Vol. 93, nr 5

295--302

EN

This paper presents thermal-hydraulic analyses of finned cross flow heat exchangers working in media flow maldistribution conditions. The authors postulate a possibility of performing such analyses through the use of CFD models of recurrent segments of the heat exchangers. Media inflow to each recurrent segment may be individually defined and thus the flow maldistribution in the whole heat exchanger could be considered. The methodology of creating these models, running calculations and results of very initial experimental validation is presented in the paper.