Primjena suvremenih materijala za brtvljenje cijevnih navojnih spojeva

This paper deals with application of contemporary liquid sealants based on methyl - methacrylate, so called anaerobic sealants. Applications include reliable sealing of threaded joints in pipeline installations (cold and hot water pipelines, steam pipelines, gas pipelines, cooling and air-conditioning, pneumatics and hydraulics). Economy of anaerobic sealants application as well as important advantages of this contemporary sealing technique in comparison with traditional one has been considered in particular.U radu je razmotrena primjena suvremenih tekućih brtvenih materijala na bazi metil-metakrilata, tzv. anaerobnih brtvila. Primjene obuhvaćaju pouzdano brtvljenje navojnih spojeva u svim vrstama cijevnih instalacija (vodovodi, toplovodi, parovodi, plinovodi, rashladna tehnika i klimatizacija, pneumatika i hidraulika). Posebice je razmotrena gospodarska opravdanost tih brtvenih materijala i značajne prednosti koje ta suvremena tehnika brtvljenja ima u odnosu na klasične postupke

Predviđanje životnog vijeka oštećene plinske cijevi PE 80

This paper deals with new approach to life estimation of damaged thick-walled gas pipes made of high-density polyethylene (PE 80). The most common approaches to polyethylene gas pipes durability prediction rely on methods of fracture mechanics, which involve defining the stress intensity factor experimentally. However, such tests are carried out on standardized specimens neglecting the influence of real pipe geometry and processing method. On the other hand, these data are not always available to gas distributors, which are responsible for installed pipelines durability. Investigations based on long-term experiments involving three parameters: pressure, length and depth of initial notch type crack gave empirical mathematical model for life prediction of polyethylene gas pipes.U radu je prikazan novi pristup za procjenu preostalog vremena uporabe oštećenih plinovodnih cijevi od polietilena visoke gustoće (PE 80). U praksi se najčešće primjenjuju metode mehanike loma za procjenu trajnosti polietilenskih plinovodnih cijevi koje uključuju eksperimentalno definiranje koeficijenta intenzivnosti naprezanja. Međutim takvi su testovi napravljeni na normiranim ispitnim tijelima pri čemu je zanemaren utjecaj stvarne geometrije i postupak proizvodnje cijevi. S druge strane, podaci o koeficijentu intenzivnosti naprezanja nisu uvijek dostupni distributerima prirodnog plina. Provedbom dugotrajnih ispitivanja temeljenih na distributerima dostupnim podacima: tlaku u cijevima, duljini zareznog oštećenja i dubini zareznog oštećenja dobiven je empirijski matematički model za procjenu preostalog vremena uporabe oštećenih polietilenskih plinovodnih cijevi

Predviđanje potrošnje prirodnog plina pomoću neuronskih mreža

The aim of the paper is to create a prediction model of natural gas consumption on a regional level by using neural networks, and to analyze the results in order to improve prediction accuracy in further research. The output variable consisted of the next-day gas consumption in hourly intervals, while the input space included previous-day consumption in addition to exogenous variables. After conducting a feature selection procedure, two neural network algorithms were trained and tested: the multilayer perceptron and the radial basis function network with different activation functions. The dataset consisted of real historical data of a Croatian gas distributor. The best neural network model is selected on the basis of the mean absolute percentage error obtained on the test sample. The results were analyzed, and some critical hours and days were identified. Guidelines were reported that could be valuable to both researchers and practitioners in this area.Cilj rada je kreirati prediktivni model potrošnje prirodnog plina na regionalnoj razini koristeći neuronske mreže, kao i analizirati rezultate s ciljem unapređivanja točnosti predviđanja u budućim istraživanjima Izlazna varijabla sastojala se od potrošnje prirodnog plina sljedećeg dana u satnim intervalima, dok je ulazni prostor varijabli uključivao potrošnju prethodnog dana, te dodatne egzogene varijable. Nakon procedure selekcije značajnih varijabli, treni na i testirana su dva algoritma neuronskih mreža: višeslojni perceptron i mreža s radijalnom funkcijom koristeći različite aktivacijske funkcije. Skup podataka sastojao se od stvarnih povijesnih podataka jednog hrvatskog distributera plina. Na temelju srednje apsolutne postotne greške dobivene na testnom uzorku izabran je najbolji model neuronske mreže. Rezultati su analizirani, i identificirani su kritični sati i dani. Iznesene su određene smjernice koje mogu biti korisne za istraživače i praktičare u ovom području