Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
70
Lista 2024
Status:
Warianty tytułu:
Zastosowanie konwolucyjnych sieci neuronowych do charakteryzowania procesu współspaIania biomasy
Autorzy: Kotyra Andrzej
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2025
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 12
Wolumen/Tom: 101
Strony: 236 - 241
Impact Factor: 0,4
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: 18 grudnia 2025
Abstrakty: angielski | polski
Maintaining the biomass co-combustion process at the optimal state is more difficult for the mixture of different fu- els compared to the one for which the facilities were designed. Flame image offers direct, low-latency information about the combustion process. The paper explores applying a simple convolutional neural network architecture to identify different co- combustion process states. The input data were flame image sequences captured during the combustion tests with varying fuel and airflow rates.
Utrzymywanie procesu współspalania biomasy w optymalnym stanie jest trudniejsze w przypadku stosowania mieszanki różnych paliw w porównaniu do tej, dla której instalacje zostały zaprojektowane. Obraz płomienia jest źródłem bez- pośredniej i praktycznie nieopóźnionej informacji o przebiegu procesu spalania. W artykule zbadano skuteczność rozpoznawa- nia zastosowanie prostej architektury konwolucyjnej sieci neuronowej do identyfikacji różnych stanów procesu współspalania. Danymi wejściowymi były sekwencje obrazów płomienia zarejestrowane podczas testów spalania z różnymi wydatkami paliwa i powietrza.