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
15
WOS
Status:
Autorzy: Łagód Grzegorz, Majerek Dariusz, Guz Łukasz, Nabrdalik Małgorzata
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2018
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 1
Wolumen/Tom: 1988
Numer artykułu: 020022
Web of Science® Times Cited: 1
Scopus® Cytowania: 2
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 23rd International Meeting of Thermophysics
Skrócona nazwa konferencji: THERMOPHYSICS 2018
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 7 listopada 2018 do 9 listopada 2018
Miasto konferencji: Smolenice
Państwo konferencji: SŁOWACJA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
Mold is considered to be one of the most important features of Sick Building Syndrome (SBS) and is an important problem in building sector. In numerous cases it is caused by the rising moisture of building envelopes and overstated humidity of indoor air. Fungal contamination is normally evaluated using standard biological methods which are time-consuming and require a lot of manual labor. But also, 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 arrays of sensors generate particular electric signals that ought to be analyzed using statistical methods of interpretation. This work is focused on the attempt to apply unsupervised and supervised statistical classifying models in the evaluation of signals from gas sensors array to analyze the air from various types of the buildings. Basing on our research there is proposed buildings mold threat evaluation using MOS (Metal Oxide Semiconductor) sensors array. Presented results show the interpretation sensors readouts of indoor air sampled in lodgings threatened with mold development in comparison with clean reference one and synthetic air.