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
14
Lista B
Status:
Warianty tytułu:
The use of the fractal dimension for analysis of co-firing flame image
Autorzy: Sawicki Daniel, Omiotek Zbigniew, Kotyra Andrzej
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2018
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: polski
Numer czasopisma: 7
Wolumen/Tom: 94
Strony: 142 - 145
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus | EBSCO | INSPEC | 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: 1 lipca 2018
Abstrakty: polski | angielski
W pracy przedstawiono możliwość zastosowania wymiaru fraktalnego do identyfikacji stanu procesu współspalania pyłu węglowego i biomasy. Przebadano dziewięć wariantów (klas) procesu współspalania z różnymi wartościami mocy cieplnej, wydatku powietrza i paliwa, przy 30% udziale biomasy. Wyniki pokazały, że wartośćśrednia wymiaru fraktalnego (szacowanego różnymi metodami) wykazuje tendencję do grupowania, co stwarza możliwości wykorzystania tego narzędzia w systemie automatycznej klasyfikacji.
This paper presents use of the fractal dimension to identify co-firing pulverized coal and biomass process state. In research nine variants (classes) of co-firing process with different heating power, fuel at 30% of the biomass share and air flow were tested. Experimental results show that average value of fractal dimensions (estimated by various methods) tends to group, which makes possibilities to use this implements as the automatic classification system.