Search results

1

Coolhunting in architecture and design

100%

Bonenberg W., Bonenberg W.

Teka Komisji Urbanistyki i Architektury Oddziału Polskiej Akademii Nauk w Krakowie

|

2014

|

vol. XLII

2

Time changeability model of the bog ore sorption ability

67%

Gaj K., Cybulska-Szulc H.

|

issue 1

113-123

EN

Basing on long-standing cyclic measurements of sludge-originated biogas composition and considering statistical analysis of their results, a regression model describing time variation of biogas desulfurization using bog iron ore has been developed. The model was verified by theoretical calculations and results from laboratory examinations of the sorbent. It was also used to estimate the depletion time and sorption capacity of the bed and to determine the demand index for bog ore.

PL

Na bazie wieloletnich (2003-2009), cyklicznych pomiarów składu biogazu powstającego z osadów ściekowych, na podstawie analizy statystycznej ich wyników opracowano model regresyjny opisujący czasowy charakter zmienności skuteczności odsiarczania biogazu za pomocą rudy darniowej. Model został zweryfikowany z wykorzystaniem obliczeń teoretycznych i wyników badań laboratoryjnych sorbentu. Za jego pomocą oszacowano czas wyczerpania i pojemność sorpcyjną złoża oraz wyznaczono wskaźnik zapotrzebowania na rudę darniową.

3

Use of Artificial Neural Networks in Predicting Direct Nitrous Oxide Emissions from Agricultural Soils

67%

Kolasa-Więcek A.

Ecological Chemistry and Engineering S

|

2013

|

vol. 20

|

issue 2

419-428

EN

Agricultural greenhouse gases emissions are mainly produced in direct emissions from plant and animal production as well as those associated with land use changes. Agriculture is a major source of atmospheric nitrous oxide (N2O). N2O emissions from agricultural production has the source primarily in soil fertilized by mineral and organic fertilizers. In Poland, agricultural soils are responsible for 77.1% of emissions. Emissions associated with the animal manner farming amount 22.8%. Studies attempt to modeling and predicting of N2O emissions from Direct Soil Emissions in relation to the use of crops and livestock population. In the analysis an artificial neural networks were used. The best values showing the quality of neural regression model were obtained by multilayer perceptrons MLP. Based on the sensitivity analysis, attempts were taken to determine the extent of the contribution of each selected variables on the estimate of the direct emissions of N2O from agricultural soils. The sensitivity analysis of designed network on the structure MLP 9-4-1 shows that the amount of nitrogen fertilizer consumption has the biggest share in the shaping of N2O emissions from Direct Soil Emissions. The sensitivity analysis of network on the structure MLP 16-5-1 pointed to participate cattle and pigs as the most important in the formation of N2O emissions from Direct Soil Emissions. Among the crops in Poland, which may affect the release of N2O stands out rapeseed and rye. The study was conducted using the statistical package Statistica v. 10.0.

PL

Emisje rolnicze głównych gazów cieplarnianych to głównie bezpośrednie emisje wytwarzane w produkcji roślinnej i zwierzęcej, jak również te związane ze zmianami w sposobie użytkowania gruntów. Rolnictwo jest głównym źródłem atmosferycznego podtlenku azotu (N2O). Emisja N2O z produkcji rolniczej ma źródło przede wszystkim w glebie nawożonej nawozami mineralnymi i organicznymi. W Polsce gleby rolne odpowiedzialne są za 77,1% emisji N2O. Emisja związana z gospodarką odchodami zwierząt wynosi 22,8%. W badaniach podjęto próby modelowania i przewidywania bezpośrednich emisji N2O z gleb w odniesieniu do wielkości upraw i pogłowia zwierząt hodowlanych. W analizach posłużono się sztucznymi sieciami neuronowymi. Najlepsze wartości parametrów mówiących o jakości neuronowego modelu regresyjnego uzyskały perceptrony wielowarstwowe MLP. Na podstawie analizy wrażliwości zaprojektowanego modelu sztucznej sieci neuronowej podjęto próbę ustalenia stopnia udziału poszczególnych wybranych zmiennych na prognozowaną wielkość bezpośrednich emisji N2O z gleb rolnych. Analiza wrażliwości zaprojektowanej sieci MLP o strukturze 9-4-1 wykazała, że poziom zużycia nawozów azotowych ma największy udział w kształtowaniu emisji N2O z gleb rolnych. Analiza wrażliwości sieci MLP o strukturze 16-5-1 wskazała na udział bydła i trzody chlewnej jako najistotniejszy w kształtowaniu emisji N2O. Wśród upraw w Polsce, które mogą wpływać na wielkość uwalnianych emisji N2O, wyróżnia się rzepak oraz żyto. Badanie przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu statystycznego Statistica v. 10.0.

Refine search results

2 Ecological Chemistry and Engineering S

1 Teka Komisji Urbanistyki i Architektury Oddziału Polskiej Akademii Nauk w Krakowie

2 2014

1 2013

1 Bonenberg W.

1 Cybulska-Szulc H.

1 Gaj K.

1 Kolasa-Więcek A.

Coolhunting in architecture and design

Time changeability model of the bog ore sorption ability

Use of Artificial Neural Networks in Predicting Direct Nitrous Oxide Emissions from Agricultural Soils