| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 3 / 3
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Characterization of Slovenian coal and estimation of coal heating value based on proximate analysis using regression and artificial neural networks
Darja Kavšek, Adriána Bednárová, Miša Biro, Roman Kranvogl, Darinka Brodnjak-Vončina, Ernest Beinrohr, 2013, original scientific article

Abstract: Chemical composition of Slovenian coal has been characterised in terms of proximate and ultimate analyses and the relations among the chemical descriptors and the higher heating value (HHV) examined using correlation analysis and multivariate data analysis methods. The proximate analysis descriptors were used to predict HHV using multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) methods. An attempt has been made to select the model with the optimal number of predictor variables. According to the adjusted multiple coefficient of determination in the MLR model, and alternatively, according to sensitivity analysis in ANN developing, two descriptors were evaluated by both methods as optimal predictors: fixed carbonand volatile matter. The performances of MLR and ANN when modelling HHV were comparable; the mean relative difference between the actual and calculated HHV values in the training data was 1.11% for MLR and 0.91% for ANN. The predictive ability of the models was evaluated by an external validation data set; the mean relative difference between the actual and predicted HHV values was 1.39% in MLR and 1.47% in ANN. Thus, the developed models could be appropriately used to calculate HHV.
Keywords: Slovenian coal, higher heating value, HHV, regression, artificial neural network
Published in DKUM: 03.04.2017; Views: 28517; Downloads: 328
.pdf Full text (749,77 KB)
This document has many files! More...

2.
Preučevanje vplivov različnih parametrov na učinkovito odstranjevanje ionov iz vodnih raztopin z membransko kapacitivno deionizacijo
Miša Biro, 2015, doctoral dissertation

Abstract: V industriji se v večini procesov uporablja sveža in visoko kakovostna voda. Količina porabljene vode, ki je ob koncu posameznega procesa pravzaprav odpadna voda, je zelo velika ter za okolje obremenjujoča. Zato se v industriji uporabljajo različne tehnologije za čiščenje odpadne vode, ki bi se lahko ponovno uporabila v različnih tehnoloških postopkih. Zahteve za kakovost vode, ki se lahko uporablja pri posameznih postopkih, so jasno določene. V tekstilni industriji je ena izmed zahtev prevodnost raztopine, katere vrednost mora biti nižja od 1,5 mS/cm. V primerjavi s prevodnostjo pitne vode, katere vrednost je 0,550 mS/cm, je prevodnost tekstilne vode lahko precej visoka – odvisno od postopka obdelave celo do 115 mS/cm. V doktorski disertaciji smo preučevali vplive različnih parametrov na učinkovito razsoljevanje modelnih raztopin in realnih vzorcev vod z uporabo procesa membranske kapacitivne deionizacije, tj. nizkotlačnega elektrokemijskega procesa, s pomočjo katerega se ob prisotnosti električnega polja iz elektrolita odstranjujejo ioni. V študijo smo vključili 363 vzorcev modelnih raztopin in vzorcev odpadnih tekstilnih vod, ki so imele različne vrednosti začetne prevodnosti, različno sestavo in so bile testirane v različnih pogojih (čas trajanja faze regeneracije in razsoljevanja, pretok v fazi regeneracije in razsoljevanja, čas delovanja naprave). Namena raziskave sta bila, da ugotovimo, kako vplivajo omenjeni parametri na učinkovito delovanje naprave in kateri so optimalni pogoji za delovanja sistema. Z atomsko emisijsko in atomsko absorpcijsko spektrometrijo, z induktivno sklopljeno plazmo z optično emisijsko in masno spektrometrijo ter z ionsko kromatografijo smo določali koncentracije ionov v posameznih vzorcih, ki smo jih zbrali v času delovanja naprave membranske kapacitivne deionizacije. Z analizo rezultatov meritev smo ugotavljali učinkovitost razsoljevanja, tj. odstranjevanja ionov iz vzorcev. Rezultati so pokazali, da so se koncentracije ionov med procesom čiščenja odpadnih vod z membransko kapacitivno deionizacijo v nekaterih primerih znatno znižale že po nekaj minutah delovanja sistema. Poleg omenjenega smo izvedli tudi kemometrijsko karakterizacijo vzorcev. Nameni raziskave so bili preučiti, ali med vzorci obstajajo pomembne razlike, poiskati povezave med spremljanimi parametri: prisotnostjo različnih ionov, razsoljevanjem in rekuperacijo vode, časom trajanja posamezne faze in pretokom raztopine v posamezni fazi. Izvedli smo korelacijsko analizo, analizo variance (ANOVA), Mann Whitney test, analizo glavnih osi (PCA), hierarhično razvrščanje (CA) in metodo večfaktorske linearne regresije (MLR). Z večfaktorsko linearno regresijo smo naredili tri modele in ugotovili, da se modelne vrednosti zelo dobro ujemajo z eksperimentalnimi vrednostmi. Ključne besede: odpadne vode, membranska kapacitivna deionizacija, učinkovitost razsoljevanja, prevodnost, kemometrijska klasifikacija, kemometrijska karakterizacija, hierarhično razvrščanje, metoda glavnih osi, večfaktorska linearna regresija.
Keywords: odpadne vode, membranska kapacitivna deionizacija, učinkovitost razsoljevanja, prevodnost, kemometrijska klasifikacija, kemometrijska karakterizacija, hierarhično razvrščanje, metoda glavnih osi, večfaktorska linearna regresija
Published in DKUM: 01.06.2015; Views: 1620; Downloads: 147
.pdf Full text (5,22 MB)

3.
Search done in 0.07 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica