Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: zeolite materials

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

EASEA : a generic optimization tool for GPU machines in asynchronous island model

100%

Baumes L. A. , Kruger F. , Collet P.

Computer Methods in Materials Science

2011

tom Vol. 11, No. 3

489-499

Very recently, we presented an efficient implementation of Evolutionary Algorithms (EAs) using Graphics Processing Units (GPU) for solving microporous crystal structures. Because of both the inherent complexity of zeolitic materials and the constant pressure to accelerate R&D solutions, an asynchronous island model running on clusters of machines equipped with GPU cards, i.e. the current trend for super-computers and cloud computing, is presented. This last improvement of the EASEA platform allows an effortless exploitation of hierarchical massively parallel systems. It is demonstrated that supra-linear speedup over one machine and linear speedup considering clusters of different sizes are obtained. Such an island implementation over several potentially heterogeneous machines opens new horizon for various domains of application where computation time for optimization remains the principal bottleneck.

W swojej poprzedniej pracy Autorzy przedstawili wydajną implementację Algorytmów Ewolucyjnych (ang. Evolutionary Algorithms - EA) z zastosowaniem procesorów graficznych (Graphics Processing Units GPU) do rozwiązywania struktur krystalicznych z mikroporami. Ze względu na skomplikowanie materiałów zeolitycznych oraz ciągłą presję na poprawę efektywności symulacji, w niniejszej pracy zaproponowano asyn-chroniczny model wyspowy na klastrach maszyn wyposażonych w karty GPU. Jest to najnowszy trend w zakresie superkomputerów oraz obliczeń w chmurze (ang. cloud computing). To ostatnie usprawnienie platformy EASEA (ang. EAsy Specification of Evolutionary Algorithms) łatwa specyfikacja algorytmów ewolucyjnych) pozwala na łatwą eksploatację rozbudowanych systemów (komputerów) masowo równoległych. Pokazano, że można osiągnąć ponadliniowe przyspieszenie w stosunku do jednej maszyny oraz liniowe przyspieszenie stosując klastery o różnych rozmiarach. Takie implementacje wyspowe dla kilku potencjalnie heterogenicznych maszyn otwiera nowe perspektywy dla różnych obszarów zastosowań, w których czasy obliczeń odgrywają kluczową rolę.

Use of synthetic zeolite materials from fly ash to remove copper(II) ions from aqueous solutions

86%

Ulatowska J. , Stala Ł. , Nowakowska A. , Polowczyk I.

Physicochemical Problems of Mineral Processing

2020

tom Vol. 56, iss. 6

114--124

Water quality and waste management are two chief problems that the modern world is struggling with. Intensified development of the industry not only leads to the production of large amounts of solid waste that must be stored in landfills but can also result in contaminant emissions into the environment. Enormous quantities of ash produced from coal combustion have been a long-term problem of the industry. Literature studies show that fly ash can be used as a material to produce cheap and efficient zeolite-type adsorbents due to abundance of alumina-silicates in their composition. Fly ashes which were processed into zeolites as a result of alkaline hydrothermal treatment were obtained from two power plants in Poland (in Turów and Zgierz). The obtained zeolite materials and raw fly ash samples were characterised in terms of specific surface area, particle size distribution and density. The structure was also investigated using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) in the mid- infrared wavenumber range. Two raw fly ashes and two zeolite materials were examined for their ability to remove Cu(II) ions from aqueous solutions. The results showed that the amount of adsorbed copper ions by alkaline-modified fly ash was higher than for unmodified fly ash. The ion removal efficiency is high and exceeds 95%.