Prognozowanie stanu oleju silnikowego za pomocą sztucznych sieci neuronowych i analizy składowych głównych

The safety and performance of engines such as Diesel, gas or even wind turbines depends on the quality and condition of the lubricant oil. Assessment of engine oil condition is done based on more than twenty variables that have, individually, variations that depend on the engines’ behaviour, type and other factors. The present paper describes a model to automatically classify the oil condition, using Artificial Neural Networks and Principal Component Analysis. The study was done using data obtained from two passenger bus companies in a country of Southern Europe. The results show the importance of each variable monitored for determining the ideal time to change oil. In many cases, it may be possible to enlarge intervals between maintenance interventions, while in other cases the oil passed the ideal change point.Bezpieczeństwo i wydajność silników takich, jak silniki Diesla czy gazowe, a nawet turbiny wiatrowe, zależą od jakości i stanu oleju smarowego. Stanu oleju silnikowego ocenia się na podstawie ponad dwudziestu zmiennych, z których każda ulega wahaniom w zależności od typu i zachowania silnika oraz innych czynników. W niniejszym artykule opisano model, który pozwala na automatyczną klasyfikację stanu oleju, z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i analizy składowych głównych. Badania przeprowadzono na podstawie danych uzyskanych od dwóch przewoźników pasażerskich działających na terenie jednego z krajów położonych na południu Europy. Wyniki pokazują, że każda z monitorowanych zmiennych ma znaczenie dla określenia idealnego czasu na wymianę oleju. Podczas gdy w wielu przypadkach w badanych przedsiębiorstwach możliwe było zwiększenie odstępów czasowych między działaniami konserwacyjnymi, w innych, idealny moment wymiany oleju został przekroczony

The SOLARDETOX Technology

A European industrial consortium, denominated SOLARDETOX, has been created to the design, manufacturing and in situ installation and set-up of turnkey plants to the treatment of hazardous and non-biodegradable water contaminants using solar light. The process is based on the solar photocatalytic mineralization of organic compounds dissolved in water and it is addressed to the treatment of persistent industrial contaminants. This Consortium has addressed and performed a comprehensive research and technological development to obtain a State of the Art technology, which has been validated with the construction of a full demonstration plant at one of the partner installations. The SOLARDETOX® technology intends to be an important breakthrough in the implementation of solar chemistry technology, making available a specific solar technology to carry out water treatment processes that did not exist commercially. To this end, it has been designed with full automatic systems and minimum operation and maintenance requirements. The technology is based on the simple, inexpensive and efficient CPC (Compound Parabolic Concentrator) non concentrating solar collector technology, which seems one of the best technological solutions to Solar Detoxification Systems as static collectors can capture the diffuse UV sunlight as well as the direct beam. This development is based on the experiences carried out by CIEMAT at Plataforma Solar de Almería installations. Initial market analyses show a promising number of possible applications to this remarkable environmental technology, which can destroy many of the most problematic persistent organic pollutants. These analyses also show that this technology could be fully competitive against conventional wastewater treatment processes