1. Izgradnja energetsko učinkovitega računalniško - komunikacijskega centra v poslovni zgradbiDavid Božič, 2020, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu so opisane smernice za doseganje energetske učinkovitosti računalniško-komunikacijskega centra, podan pa je tudi opis izgradnje takšnega centra v poslovni zgradbi. Opisani so tudi standardi za projektiranje podatkovnih centrov, ki zajemajo kriterije določanja energetske učinkovitosti in požarne varnosti, opise pravilnega dimenzioniranja hladilnih sistemov in podatkovnih centrov ter priporočila za ureditev računalniških centrov glede na zahtevano razpoložljivost. Opis izgradnje energetsko učinkovitega računalniško-komunikacijskega centra obsega predstavitev prostorske zasnove, zasnove energetskega napajanja in zasnove hlajenja računalniške opreme v računalniško-komunikacijskem centru.
Ključne besede: Energetska učinkovitost, informacijska tehnologija, podatkovni center, hladilni sistemi, hladilne omare, Termoelektrarna Brestanica
Objavljeno v DKUM: 16.12.2020; Ogledov: 1257; Prenosov: 82
 Celotno besedilo (2,71 MB) |
2. PAMETNA HIŠAMirjam Simončič, 2016, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi bomo predstavili razvoj pametne hiše skozi čas, predstavili prednosti in slabosti pametne hiše ter prikazali njeno uporabo z vidika uporabe starejših oseb in oseb s posebnimi potrebami. Osredotočili se bomo na njeno upravljanje in delovanje ter podrobneje opisali dva sistema, ki se med seboj bistveno razlikujeta v sami interakciji sistema z zgradbo.
V praktičnem delu naloge bomo analizirali obstoječi primer pametne hiše in njeno vsakdanjo uporabo, ter skozi primer preverili stopnjo udobja, možnosti varčevanja in zagotavljanje varnosti uporabnika v njej.
Ključne besede: pametna hiša, avtomatizacija, naprave, sistemi, študija primera
Objavljeno v DKUM: 16.09.2016; Ogledov: 87417; Prenosov: 1236
Celotno besedilo (1,95 MB) |
3. Primer rešitve energetske sanacije poslovne stavbeTilen Kolar, 2016, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo opravili analizo poslovne stavbe z energetskega stališča. Analiza temelji na osnovi Pravilnika o učinkoviti rabi energije – PURES.
Glede na izračunane energetske kazalce pred sanacijo so izbrani izolacijski materiali, ki naj bi zmanjšali izgubo energije. V nalogi za rezultat podamo razliko med starimi in novimi energetskimi kazalci.
Ključne besede: energetika, sanacija, toplotne izgube
Objavljeno v DKUM: 05.04.2016; Ogledov: 2330; Prenosov: 166
Celotno besedilo (4,45 MB) |
4. |
5. |
6. AVTOMATIZACIJA LUČI IN SENČIL V POSLOVNI ZGRADBIAlen Krošelj, 2013, diplomsko delo Opis: Pri diplomskem delu sem se osredotočil na avtomatizacijo luči in senčil ter razložil delovanje le-teh na ravni podjetja. Diplomsko nalogo sem naredil ob pomoči podjetja Elektro Pirnat, ki se ukvarja z elektroinštalacijami, avtomatizacijo, programiranjem, računalniškimi mrežami in montažo protivlomnih sistemov.
V današnjih časih, ko je energetska učinkovitost stavb zelo aktualna tema, sem se osredotočil na omejitev porabe električne energije. V diplomskem delu sem podal svoje ideje za izboljšanje obstoječega stanja v podjetju. Modernizirali smo objekt tako, da smo zamenjali obstoječa svetila z varčnejšimi ter okolju bolj prijaznimi lučmi, kot so LED in cree svetila. Primerjal sem svetila med seboj in izbral najboljšo opcijo. Že s samo zamenjavo svetil bi lahko podjetje prihranilo do 50 % električne energije v pisarnah.
Opisal sem KNX sistem, ga primerjal s klasično električno inštalacijo in razložil topologijo KNX sistema. Predstavil sem elemente, s katerimi sem praktično izvedel primer na panelu. Predstavil sem tudi način programiranja elementov.
V diplomskem delu sem se osredotočil na problematiko energetske učinkovitosti v podjetju. Predstavil sem rešitev za zmanjšanje porabe električne energije ter avtomatizacijo svetil in senčil, kar bi dodatno pomagalo zmanjšati nepotrebne stroške v podjetju. V diplomskem delu je predstavljena LED tehnologija, njene lastnosti, prihranek, strošek avtomatizacije, pozitivne lastnosti avtomatizacije ter investicija pri modernizaciji in avtomatizaciji podjetja.
Ključne besede: avtomatizacija, modernizacija, LED svetila, KNX sistem
Objavljeno v DKUM: 24.09.2013; Ogledov: 2466; Prenosov: 348 (1 glas)
Celotno besedilo (4,15 MB) |
7. Detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območijAleš Štricelj, 2013, doktorska disertacija Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko detektiranja in razpoznavanja predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območij. Cilj predstavljene disertacije je zasnovati sistem, ki nam omogoča detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah v okolici energetskih objektov, hidroelektrarn. Takšen sistem nam omogoča pravočasno zaznavo predmetov, ki predstavljajo življenjsko nevarnost, detektiranje plovbe, športnih dejavnosti na tem območju, kot so: čolnarjenje, splavarjenje, plavanje, vožnja z motornimi čolni in druge. Sistem za detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah nam prav tako omogoča detekcijo plavja, ki lahko podobno kot problematika plovbe predstavlja resen problem v okolici energetskih objektov.
Sistem, ki nam omogoča detekcijo in razpoznavo predmetov na vodi, je po metodi, ki jo obravnava doktorska disertacija, uporaben tudi na več drugih področjih. Sistem detekcije in razpoznave predmetov na vodi potrebuje v samem začetku nabor ustreznega slikovnega materiala, nad katerim bo deloval celoten sistem detekcije. V doktorski disertaciji predstavljena ideja o detekciji in razpoznavi predmetov na vodi tako za osnovo uporablja odtenek modre barve, ki je glede na izbrano bazo slik predstavljal najboljšo izbiro za nadaljnje detektiranje. Za uspešno delovanje sistema je potrebno v samem začetku izvesti predprocesiranje slik, določiti ustrezno velikost posamezne slike ter iz množice izbrati ustrezne slike za nadaljnjo uporabo. Nadalje sistem definira barvno območje, ki je specifično za določeno območje delovanja sistema. Ker se vsi nadaljnji koraki detekcije nanašajo na pravilno določitev barvnega območja, lahko s takšnim sistemom že v samem začetku definiramo področja, možnosti delovanja sistema detekcije, ki uporabljajo ta sistem. V primeru uporabe sistema za katero izmed drugih področij je tako potrebno uporabiti druge barvne parametre in določiti osnovno barvno področje, ki ga bomo v nadaljnjem postopku uspešno izločili. Nadalje sistem definira barvni odmik s pomočjo Evklidske razdalje. Sistem tako pregleda barvno sestavo posameznega slikovnega elementa ter si za vsak posamezen element zapomni barvne vrednosti treh osnovnih barv: rdeče, zelene in modre. Za vsak posamezen element tako dobimo RGB (»Red Green Blue«) vrednosti, ki jih nadalje uporabimo pri definiranju barvnega odmika. Po končanem postopku definiranja barvnega odmika z Evklidsko razdaljo dobimo tabelo vrednosti po posameznem slikovnem elementu. Sledi pretvorba slike v sivinski barvni prostor. Nadalje sistem predvideva določitev meje upragovanja. Podobno kot pri določitvi barvnega območja se tudi meja upragovanja določi eksperimentalno glede na območje uporabe samega sistema in je odvisna od stopnje potrebe po izločanju določenega barvnega območja s posamezne slike. Vse vrednosti posameznih slikovnih elementov, ki ne zadoščajo kriteriju meje in ne zapadejo v določeno barvno območje, se nato izločijo iz nadaljnje obdelave ter se smatrajo kot neuporabne. Sledi ustvarjanje morfološke spremenljivke, s pomočjo katere se kasneje v postopku erodiranja določenih barvnih odsekov lažje detektira elemente na sliki, ki nam dejansko predstavljajo predmete za detekcijo. Sama oblika ter dolžina in smer morfološke spremenljivke so eksperimentalno določene, da v največji meri zadostijo robnim pogojem, ki jih postavlja sistem detekcije. Po postopku erodiranja sledi prikaz slikovnih elementov, ki so zadostili robnim pogojem, nad osnovno sliko. Nad prvotno sliko tako dobimo ustvarjeno masko, ki vsebuje elemente barvnega območja, ki smo ga definirali na začetku. Z izločitvijo tega območja se nam iz prvotne slike izloči predmet, ki smo ga želeli detektirati. Nadalje v disertaciji predstavljamo sistem razpoznave predmetov glede na samo stopnjo nevarnosti, ki jo določen razpoznan predmet predstavlja v danih okoliščinah. V tem delu tako poleg sistema razpoznave predstavljamo tudi razrede, v katere smo glede na stopnjo nevarnosti razvrstili posamezne d
Ključne besede: detektiranje predmetov, razpoznavanje predmetov, vodne površine, izločanje barve, erodiranje slike, procesiranje slike, morfološka spremenljivka
Objavljeno v DKUM: 18.02.2013; Ogledov: 2612; Prenosov: 223
Celotno besedilo (4,05 MB) |
8. |
