Prediction of Safety Performance by Using Machine Learning Algorithms: Evidence from Indian Construction Project Sites

The construction industry in India happens to be the second most contributor to its gross domestic product (GDP) but high rates of accidents and fatalities have tarnished the image of the industry in India. To enhance the importance and alertness among the stakeholders in construction project sites, the present study proposes a framework for predicting safety performance. In this retrospective study, the data pertaining to the 69 construction project sites across India from January, 2021, to July, 2022 was analysed. The data analysis was conducted in two phases, in the first phase of the study the efficiency of project sites was computed by implementing data envelopment analysis (DEA). In the second phase, the results of the first phase are utilized to predict the safety performance of construction sites by applying four machine learning (ML) algorithms. In the first phase of the study, three input and three output variables were considered to compute the efficiency of the project sites. Results of four ML classifiers revealed that the random forest classifier with high recall percentage of 95.0 is considered the best in predicting the safety performance. Finally, the results indicate that the ML classifiers enable a good accuracy level in predicting the safety performance of project sites. Among the four ML classifiers, notably the Random Forest Classifier enables identifying the inefficient project sites and advising the site management to implement control measures. Finally, a safety performance prediction tool was developed to understand the results

Hybrydowa struktura głębokiego uczenia do modelowania krótkoterminowych prognoz globalnego natężenia napromienienia poziomego elektrowni słonecznej w Indiach

The rapid development of grid integration of solar energy in developing countries like India has created vital concerns such as fluctuations and interruptions affecting grid operations. Improving the consistency and accuracy of solar energy forecasts can increase the reliability of the power grid. Although solar energy is available in abundance around the world, it is viewed as an unpredictable source due to uncertain fluctuations in climate conditions. Global horizontal irradiance (GHI) prediction is critical to efficiently manage and forecast the power output of solar power plants. However, developing an accurate GHI forecasting model is challenging due to the variability of weather conditions over time. This research aims to develop and compare univariate LSTM models capable of predicting GHI in a solar power plant in India over the short term. The present study introduces a deep neural network-based (DNN) hybrid model with a combination of convolutional neural network bi-directional long short-term memory (CNN BiLSTM) to predict the one minute interval GHI of a solar power plant located in the southern region of India. The model’s effectiveness was tested using data for the month of January 2023. In addition, the results of the hybrid model were compared to the long short-term memory (LSTM) and BiLSTM deep-learning (DL) models. It has been observed that the proposed hybrid model framework is more accurate compared to the LSTM and BiLSTM architectures. Finally, a GHI prediction tool was developed to understand the trend of the results.Szybki rozwój integracji energii słonecznej z siecią elektroenergetyczną w krajach rozwijających się, takich jak Indie, wywołał istotne obawy, m.in. związane z wahaniami i przerwami wpływającymi na działanie sieci. Poprawa spójności i dokładności prognoz dotyczących energii słonecznej może zwiększyć niezawodność sieci energetycznej. Chociaż energia słoneczna jest dostępna w dużych ilościach na całym świecie, jest ona postrzegana jako nieprzewidywalne źródło ze względu na niepewne wahania warunków klimatycznych. Prognozowanie globalnego natężenia napromienienia horyzontalnego (GHI) ma kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania i prognozowania mocy elektrowni słonecznych. Jednak opracowanie dokładnego modelu prognozowania GHI jest trudne ze względu na zmienność warunków pogodowych w czasie. Badania te mają na celu opracowanie i porównanie modeli LSTM zdolnych do przewidywania GHI w elektrowni słonecznej w Indiach w krótkim czasie. W niniejszym badaniu wprowadzono hybrydowy model oparty na głębokiej sieci neuronowej (DNN) z kombinacją dwukierunkowej konwolucyjnej sieci neuronowej z długą pamięcią krótkotrwałą (CNN BiLSTM) w celu przewidywania jednominutowych interwałów GHI elektrowni słonecznej zlokalizowanej w południowym regionie Indii. Skuteczność modelu została przetestowana przy użyciu danych za styczeń 2023 roku. Ponadto wyniki modelu hybrydowego porównano z modelami uczenia głębokiego (DL) z długą pamięcią krótkotrwałą (LSTM) i BiLSTM. Zaobserwowano, że proponowany model hybrydowy jest dokładniejszy w porównaniu do architektur LSTM i BiLSTM. Ostatecznie opracowano narzędzie do przewidywania GHI, aby zrozumieć trend wyników

Influence of vitamin B3 on morphosynthesis of CaCO3, BaCO3 and SrCO3 micro and nano structures

Influence of vitamin B3, nicotinic acid has been investigated on crystallization of CaCO3, BaCO3 and SrCO3 as a growth modifier. Well-defined crystals with size range from micro-scale to nano-scale can be easily obtained. Different polymorphs of CaCO3, aggregates of hexagonal rods to nano fibers of BaCO3 and dendrimeric nano structures of SrCO3 could be formed, depending on the reaction conditions. Mineralization of alkali metal carbonates controlled by nicotinic acid is a simple and versatile method for production of materials with different morphologies. The concentration of nicotinic acid has significant influence on the size and growth of the final product. The synthesized products were characterized by X-ray diffraction, FT-IR and Scanning Electron Microscopy (SEM)