Baza Publikacji Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Warianty tytułu:	Hybrydowy algorytm negatywnej selekcji klonalnej do diagnostyki spalania w pojedynczym palniku pyłowym
Autorzy:	Smolarz Andrzej, Lytvynenko Volodymyr I., Kozhukhovskaya Olga , Gromaszek Konrad
Rok wydania:	2013
Wersja dokumentu:	Drukowana \| Elektroniczna
Język:	angielski
Numer czasopisma:	4
Wolumen/Tom:	3
Strony:	69 - 73
Bazy:	BazTech
Efekt badań statutowych	NIE
Materiał konferencyjny:	NIE
Publikacja OA:	TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia:	Witryna wydawcy
Wersja tekstu:	Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania:	W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA:	27 grudnia 2013
Abstrakty:	polski \| angielski
	W palnikach pyłowych, które są najbardziej rozpowszechnione w Polsce współczynnik nadmiaru powietrza decyduje o ilości emitowanych zanieczyszczeń, jednak brak metody umożliwiającej pomiar parametrów wyjściowych palnika.Konieczne jest więc stosowanie metod pośrednich,do których można zaliczyć przede wszystkim metody akustycznei optyczne. Metody te są bezinwazyjne i pozwalają na otrzymanie praktycznie nieopóźnionej i dodatkowo selektywnej przestrzennie informacji o zachodzącym procesie spalania. Dodatkowe problemy powstają przy współspalaniu biomasy. Artykuł przedstawia zastosowanie stosunkowo nowej klasy metod klasyfikacji-sztuczne algorytmy immunologiczne do diagnostyki procesu spalania polegająca na wykrywaniu nieprawidłowej wartości nadmiaru powietrza palnika pyłowego W palnikach pyłowych, które są najbardziej rozpowszechnione w Polsce współczynnik nadmiaru powietrza decyduje o ilości emitowanych zanieczyszczeń, jednak brak metody umożliwiającej pomiar parametrów wyjściowych palnika. Konieczne jest więc stosowanie metod pośrednich, do których można zaliczyć przede wszystkim metody akustyczne i optyczne. Metody te są bezinwazyjne i pozwalają na otrzymanie praktycznie nieopóźnionej i dodatkowo selektywnej przestrzennie informacji o zachodzącym procesie spalania. Dodatkowe problemy powstają przy współspalaniu biomasy. Artykuł przedstawia zastosowanie stosunkowo nowej klasy metod klasyfikacji-sztuczne algorytmy immunologiczne do diagnostyki procesu spalania polegająca na wykrywaniu nieprawidłowej wartości nadmiaru powietrza palnika pyłowego W palnikach pyłowych, które są najbardziej rozpowszechnione w Polsce współczynnik nadmiaru powietrza decyduje o ilości emitowanych zanieczyszczeń, jednak brak metody umożliwiającej pomiar parametrów wyjściowych palnika .Konieczne jest więc stosowanie metod pośrednich ,do których można zaliczyć przede wszystkim metody akustyczne i optyczne. Metody te są bezinwazyjne i pozwalają na otrzymanie praktycznie nieopóźnionej i dodatkowo selektywnej przestrzennie informacji o zachodzącym procesie spalania. Dodatkowe problemy powstają przy współspalaniu biomasy. Artykuł przedstawia zastosowanie stosunkowo nowej klasy metod klasyfikacji - sztuczne algorytmy immunologiczne do diagnostyki procesu spalania polegająca na wykrywaniu nieprawidłowej wartości nadmiaru powietrza palnika pyłowego
	In pulverised coal (PC) burners that are most widespread in Poland an individual air excess ratio rules an amount of pollution generated, yet here is a lack of method that allows measurement of output parametersof a burner. It is therefore necessary to use indirect methods, which could primarily includeacoustic, and optical methods. These methods are non-invasive and can provide virtually not delayed and additionally spatially selective information about thecombustion process. Additional problems are generated biomass co - firing. The article shows application of relatively new class of classification methods – the artificial immunology algorithms to the combustion process diagnostics consisting in detection of incorrect air excess in PC burner .In pulverised coal (PC) burners that are most widespread in Poland an individual air excess ratio rules an amount of pollution generated, yet there is a lack of method that allows measurement of output parametersof a burner. It is therefore necessary to use indirect methods, which could primarily includeacoustic, and optical methods. These methods are non-invasive and can provide virtually not delayed and additionally spatially selective information about the combustion process. Additional problems are generated biomass cofiring. The article shows application of relatively new class of classification methods – the artificial immunology algorithms to the combustion process diagnostics consisting in detection of incorrect air excess in PC burner.

Informacja o cookies

Combined clonal negative selection algorithm for diagnostics of combustion in individual PC burner

Artykuł w czasopiśmie