Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Predicting length of fatigue cracks by means of machine learning algorithms in the small-data regime

100%

Badora M. , Sepe M. , Bielecki M. , Graziano A. , Szolc T.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2021

|

tom Vol. 23, no. 3

575--585

EN

In this paper several statistical learning algorithms are used to predict the maximal length of fatigue cracks based on a sample composed of 31 observations. The small-data regime is still a problem for many professionals, especially in the areas where failures occur rarely. The analyzed object is a high-pressure Nozzle of a heavy-duty gas turbine. Operating parameters of the engines are used for the regression analysis. The following algorithms are used in this work: multiple linear and polynomial regression, random forest, kernel-based methods, AdaBoost and extreme gradient boosting and artificial neural networks. A substantial part of the paper provides advice on the effective selection of features. The paper explains how to process the dataset in order to reduce uncertainty; thus, simplifying the analysis of the results. The proposed loss and cost functions are custom and promote solutions accurately predicting the longest cracks. The obtained results confirm that some of the algorithms can accurately predict maximal lengths of the fatigue cracks, even if the sample is small.

2

Metody ekonometryczne w modelach wzrostu gospodarczego

84%

Goczek Ł.

Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics

|

2012

|

tom 259

|

nr 10

49-71

EN

The article aims to review and assess different econometric methods used in the estimation of empirical models of economic growth. Such models play an important role in the economy because they yield conclusions for policymakers, the author says. His research showed that the preferred method for the estimation of dynamic models of growth based on cross-temporal data is the Generalized Method of Moments applied simultaneously on the levels and first differences with error correction used in small samples. However, in some cases, more accurate estimates could be obtained by using either the Kiviet or Pooled Mean Group (PMG) estimator instead of the Generalized Method of Moments, the author concludes.

PL

Celem artykułu jest przegląd i ocena poszczególnych metod ekonometrycznych używanych w modelach empirycznych wzrostu gospodarczego, co ma zasadnicze znaczenie dla ekonomicznego znaczenia tych badań i siły wniosków z nich płynących dla polityki gospodarczej. Przyjętą metodą jest dyskusja teoretyczna poświęcona poszczególnym modelom empirycznym zilustrowana własnymi oszacowaniami omawianych modeli. W badaniu ekonometrycznym wykazano, że preferowaną metodą szacowania dynamicznych modeli wzrostu na danych przekrojowo-czasowych jest Uogólniona Metoda Momentów zastosowana jednocześnie na poziomach i na pierwszych różnicach z korektą błędu w małych próbach. W artykule również wskazano, że w innych zastosowaniach, właściwsze mogą być estymacje prowadzone przy pomocy estymatora Kivieta bądź estymatora PMG.

3

Estimation of actual free product thickness on the groundwater table based on soil and LNAPL properties

84%

Deska I. , Malina G.

Proceedings of ECOpole

|

2008

|

tom Vol. 2, No. 2

303--308

EN

In order to design the efficient recovery of lighter-than-water non-aqueous phase liquid (LNAPL) from the groundwater table, the data on actual LNAPL thickness should be provided. Unfortunately, the actual thickness of LNAPL (in the porous medium) is always different from the apparent thickness (measured in the monitoring well). This difference depends on parameters of soil and LNAPL. There are several methods developed for estimating the actual LNAPL thickness on the base of the apparent thickness, but the results obtained with different formulas are inconsistent and imprecise. The main limitation of the existing methods is a disregard of many important parameters. Additionally, values of some parameters in these models are difficult to estimate both: in laboratory and field. The results of our study indicate that the appropriate model for estimating the actual thickness should include the properties of soil and LNAPL. Two empirical models developed by us and presented here include key parameters of soils (hydraulic conductivity) and LNAPLs (density and dynamical viscosity), and additionally soil permeability for LNAPL. The values calculated from the developed models corresponded well in many cases with the values obtained during laboratory experiments.

PL

W celu odpowiedniego zaprojektowania operacji sczerpywania lekkiej cieczy organicznej (LNAPL) ze zwierciadła wody podziemnej niezbędna jest znajomość jej objętości. Objętość tę można określić na podstawie pomiarów miąższości warstwy LNAPL w studniach obserwacyjnych. Jednak rzeczywista miąższość LNAPL (na zwierciadle wody podziemnej) zawsze różni się od tzw. miąższości pozornej (w studni), a różnica między nimi zależy od parametrów gruntu oraz właściwości i ilości LNAPL. Istnieje kilka metod ustalania rzeczywistej miąższości LNAPL na podstawie miąŻszości pozornej, ale wyniki uzyskiwane przy ich zastosowaniu są bardzo rozbieżne. Przeprowadzone badania potwierdziły, że wartości miąższości rzeczywistych ustalone na podstawie tych metod mogą być nieprecyzyjne. Podstawową wadą ww. metod jest to, Że w kaŻdej z nich pominięto bardzo ważne parametry. Na podstawie uzyskanych wyników badań, korzystając z analizy kluczowych parametrów wpływających na zależność między miąższością pozorną i rzeczywistą, opracowano modele empiryczne, będące alternatywą dla obecnie stosowanych metod. Uwzględniają one zarówno parametry gruntu (np. współczynnik filtracji), jak i właściwości LNAPL (gęstość, współczynnik lepkości dynamicznej). Weryfikacja opracowanych modeli potwierdziła, że w przeważającej większości przypadków ich zastosowanie pozwoliło na uzyskanie wyników zbliżonych do ustalonych w warunkach laboratoryjnych.

4

Biologicznie inspirowane modele empiryczne w eksploatacji instalacji energetycznych

67%

Świrski K.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Mechanika

|

2008

|

tom z. 221

1-141

PL

Praca prezentuje ocenę możliwości modelowania empirycznego i eksploracji danych w problemach badawczych energetyki. Rozprawa obejmuje: analizę, porównanie, uogólnienie i ocenę różnorodnych technik modelowania, zarówno klas modeli, jak również metod eksploracji danych, wraz z identyfikacją możliwości wykorzystania właściwego typu modeli do konkretnego problemu badawczego. W części aplikacyjnej zaprezentowano rezultaty rozwiązań problemów technicznych, osiągniętych za pomocą badań naukowych, aplikacje stworzone do projektu przez testowanie systemów pilotowych, aż po nowe rozwiązania wdrożeniowe na dużych instalacjach energetycznych. Praca koncentruje się wokół problemów modelowania empirycznego: wykorzystania modeli liniowych, hybrydowych, inspirowanych biologicznie sieci neuronowych i systemów immunologicznych w energetyce. Zagadnienia aplikacyjne obejmują wiele projektów z obszaru regulacji i optymalizacji pracy bloku energetycznego, prognozowania i eksploracji danych w energetyce. Prace badawcze nad zagadnieniem modelowania empirycznego są kontynuacją i rozszerzeniem prac Zakładu Muie Instytutu Techniki Cieplnej PW, które obejmują kwestie modelowania matematycznego instalacji energetycznych i ich wykorzystania w problemach: projektowania, symulacji i optymalizacji pracy bloków energetycznych i ich elementów. Poza obszarem badań fizykalnych, prace podjęte w ITC PW - jako pierwsze w kraju i jedne z pierwszych w Europie - dotyczyły możliwości wykorzystania sieci neuronowych w optymalizacji pracy kotłów energetycznych. W rozprawie szerzej przedstawiono zagadnienie inspirowanej biologicznie optymalizacji procesu spalania, a szczególnie zastosowania metod immunologicznych - między innymi dlatego, że jest to pierwsze udokumentowane, światowe zastosowanie tych algorytmów w energetyce, także w budowie rozwiązania nie tylko badawczo-pilotażowego, ale i sprawdzonego komercyjnie. Wyniki prezentowane w rozprawie stanowią podsumowanie prac realizowanych przez autora kierującego kilkoma zespołami badawczymi w latach 2000-2007. Badania zaowocowały wdrożeniami w kilkunastu elektrowniach polskich oraz ponad kilkudziesięciu obiektach w USA, Europie, a także Tajwanie, Chinach, Indiach i Korei.

EN

The dissertation presents applications of biologically inspired (bio-inspired) models in research topics of power plant operation. A wide description, analysis and comparison of different model classes and data mining methods are complemented with examples of industrial application of research results. The paper is focused on empirical modeling: linear models, neural networks, immunological system, hybrid models. Industrial problems of power plant operation cover a wide spectrum from control and optimization of large coal fired boilers, desulphurization systems, forecasting (electricity and heat demand) up to data exploration in plant performance evaluation and electricity trading contract analysis. Bio-inspired immunological optimization system of combustion in pulverized coal power boiler is the first application of immunological systems in process control and power plant operation. Boiler operation and its main performance parameters (efficiency, pollutant emission) are treated as status of biological system with health indicator (optimized). All disturbances deteriorating performance may be represented as pathogens and optimal reaction of control systems as lymphocytes. Such bio-inspiration gives a chance to introduce new mathematical description of the whole process and then apply an optimization control strategy based on immunological approach. Positive results from operation on a large industrial installation proved the advantages of such optimization system. Theoretical analysis and comparison, together with results from application of industrial solutions, enable to identify the best approach for each research case - the appropriate model type, possible range of improvement and also constrains and limitation of methodology.

5

Modelling of flotation processes by classical mathematical methods – a review

67%

Jovanovic I. , Miljanovic I.

Archives of Mining Sciences

|

2015

|

tom Vol. 60, no. 4

905--919

EN

Flotation process modelling is not a simple task, mostly because of the process complexity, i.e. the presence of a large number of variables that (to a lesser or a greater extent) affect the final outcome of the mineral particles separation based on the differences in their surface properties. The attempts toward the development of the quantitative predictive model that would fully describe the operation of an industrial flotation plant started in the middle of past century and it lasts to this day. This paper gives a review of published research activities directed toward the development of flotation models based on the classical mathematical rules. The description and systematization of classical flotation models were performed according to the available references, with emphasize exclusively given to the flotation process modelling, regardless of the model application in a certain control system. In accordance with the contemporary considerations, models were classified as the empirical, probabilistic, kinetic and population balance types. Each model type is presented through the aspects of flotation modelling at the macro and micro process levels.

PL

Modelowanie procesów flotacji nie jest zagadnieniem prostym, głównie z uwagi na skomplikowany charakter samego procesu, czyli znaczną liczbę zmiennych które, w mniejszym lub w większym stopniu, mają wpływ na końcowy wynik procesu separacji cząstek materiału wykorzystującego różnice w ich właściwościach powierzchniowych. Próby stworzenia ilościowego modelu predyktywnego który w sposób pełny opisywałby przemysłowe procesy flotacji podjęto w połowie ubiegłego wieku a badania trwają po dzień dzisiejszy. W artykule przedstawiono przegląd działalności badawczej podejmowanej w celu opracowania modelu procesu flotacji opartego o zasady matematyki klasycznej. Opisu i systematyki modeli flotacji dokonano w oparciu o dostępną literaturę przedmiotu, główny nacisk kładąc na te modele, które wykorzystywane były wyłącznie do analizy procesu flotacji, bez względu na możliwość ich zastosowania także w układach sterowania. Zgodnie z obecnymi założeniami, modele sklasyfikowano jako empiryczne, probabilistyczne, kinetyczne oraz modele równowagi populacji. Każdy model zaprezentowany jest w kontekście modelowania procesu flotacji, z uwzględnieniem skali mikro oraz makro.