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

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
15
WOS
Status:
Autorzy: Majerek Dariusz, Guz Łukasz, Suchorab Zbigniew, Łagód Grzegorz, Sobczuk Henryk
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2017
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Arkusze wydawnicze: 0,5
Język: angielski
Numer czasopisma: 1
Wolumen/Tom: 1866
Numer artykułu: 040024
Web of Science® Times Cited: 3
Scopus® Cytowania: 4
Bazy: Web of Science | Scopus | AIP
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 22nd International Meeting of Thermophysics (Thermophysics) and 4th Meeting of the Energy and Responsibility (EnRe) 2017
Skrócona nazwa konferencji: 22nd THERMOPHYSICS 2017 and 4th EnRe 2017
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 12 września 2017 do 14 września 2017
Miasto konferencji: Terchova
Państwo konferencji: SŁOWACJA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
Mold that develops on moistened building barriers is a major cause of the Sick Building Syndrome (SBS). Fungal contamination is normally evaluated using standard biological methods which are time-consuming and require a lot of manual labor. Fungi emit Volatile Organic Compounds (VOC) that can be detected in the indoor air using several techniques of detection e.g. chromatography. VOCs can be also detected using gas sensors arrays. All array sensors generate particular voltage signals that ought to be analyzed using properly selected statistical methods of interpretation. This work is focused on the attempt to apply statistical classifying models in evaluation of signals from gas sensors matrix to analyze the air sampled from the headspace of various types of the building materials at different level of contamination but also clean reference materials.