Is my medical software allowed to go to market?

The central importance of software in healthcare practices is highlighted by the increasing regulation of medical software in order to safeguard medical activities and patient’s rights. Medical software suppliers need to meet regulatory requirements from different countries to gain market access and offer necessary compliant solutions. The present report focuses on providing methods and tools to allow software suppliers to evaluate which software products should be sold in which countries. Using design science and behavioral science two artifacts are presented integrating influence of regulatory requirements on market access and product lifecycle management. It is required to present all the regulatory information in an actionable way in order for it to be operationalized by businesses and engineering staff within a company

Vurderinger av den fremtidige rollen til bioenergi i den nordiske energi- og skogsektoren

This thesis presents studies that describe different consequences of increased use of forest resources for energy purposes. Forest biomass is widely used in many different applications; in recent years, biofuel has been one of the products that has increasingly received attention. In order to produce forest-based biofuel, forest resources are needed. Either these resources have to be taken from sources that are currently not economical to harvest or biofuel producers have to compete with existing industries to get biomass. This thesis presents the positive and negative effects of increased production of forest-based biofuel within the Nordic countries for the heating, power, and forest sectors. Three different models are used to describe the effects of implementing biofuel production in the Nordic countries: two forest sector models, the Norwegian trade model (NTM) and the Nordic forest sector model (NFSM), and the energy sector model Balmorel. While in the last paper, an integrated model is developed to combine the strengths of NFSM and Balmorel. In paper I, NTM was used to quantify major market uncertainties in the Norwegian forest sector and analyse their impacts on the results of a forest sector model study for Norway. The uncertainties were derived from historical time series of prices and exchange rates for international forest products, and their impacts were addressed using a Monte Carlo approach. The results show that the relative standard deviation for modelled harvest levels varies from 15% to 45%, while for forest products the standard deviations vary from 30% to 80%. The paper concludes that the most important factor for the Norwegian forest sector is the development of international forest product markets. In paper II, NFSM was used to quantify how large-scale production of forest-based biofuel would affect forest owners and forest industries in the Nordic countries. The implications were studied using five scenarios covering a 0–40% biofuel share of fuel consumption. The results show that the sawmill industry increased their profit slightly due to increasing prices for their by-products, while pulp and paper producers saw their yearly profit reduced by up to 3.0 billion €, corresponding to 8% of their annual turnover, due to the increased pulpwood prices. Forest owners increased their revenue by up to 31% due to a 15% increase in harvest at the same time as pulpwood prices increased. The study concludes that the traditional forest sector will change substantially with huge production of forest biofuels. In paper III, NFSM was used to quantify the effects on the forest sector of different policy schemes that promote Nordic forest-based biofuel. This study assessed six different support schemes that might increase the attractiveness of investing in forest-based liquid biofuel facilities. The results show that the necessary subsidy level is in the range of 0.60–0.85 €/L (82–116% of the fossil fuel cost in 2030) for realistic amounts of biofuel production. The feed-in premium is the subsidy scheme that gives the lowest needed subsidy cost for production levels below 6 billion litres (25% market share) of forest-based biofuel, while quota obligations are the cheapest option for production levels above 6 billion litres. In paper IV, Balmorel was used to quantify the role of woody biomass in the production of heat and power in Northern Europe towards 2040. The study focuses on GHG emissions from fossil fuel in the heat and power sectors under different carbon price scenarios, comparing the results with biofuel production. The results show that the use of woody biomass can reduce the direct emissions from the power and heat sector with 4–27% in 2030 compared to a scenario where woody biomass is not available for power and heat generation. At a low carbon price, the use of natural gas, wind, and coal power increases when biomass is not available for power and heat generation, while at higher carbon prices, solar power, wind power, powerto-heat, and natural gas become increasingly competitive; consequently, the use of biomass has a lower impact on emissions reductions. If forest-based biofuel is produced from the same amount of biomass as is used for heat and electricity production, we will get reduced fossil carbon emissions, but the total system cost will increase. NFSM and Balmorel were integrated in paper V in order to increase our understanding of the combined forest and energy sectors. The paper discusses the strengths and weaknesses of the integration procedure using a scenario that reduces the fossil emissions in the Nordic countries by 73% compared to 2017. The results show that it is likely that the integrated model presents the connection between heat and electricity production better than standalone models. One of the conclusions is that the Nordic countries have enough forest biomass to fulfil the demand within the industrial sector and for biofuel, heat, and power production. The results from this thesis show that in the forest sector it is likely that forest owners will be the main winners if large amounts of forest-based biofuel are produced, while forest industry, especially pulp and paper producers, will face reduced market share and profitability. Simultaneously, woody biomass contribution to lower the fossil emissions from heat and power, and the transition to low carbon energy systems will likely be more costly if biomass is excluded from energy generation.Denne avhandlingen inneholder flere studier som beskriver forskjellige konsekvenser av økt bruk av skogressurser til energiformål. Skogsbiomasse har mange forskjellige bruksområder, de siste årene har biodrivstoff vært et bruksområde som i økende grad har fått mye oppmerksomhet. For å kunne produsere skogsbasert biodrivstoff trengs store mengder tømmer, enten må tømmeret hentes fra kilder som ikke er økonomiske drivverdige i dag, eller så må produsentene konkurrere med eksisterende næringer for å få den nødvendige biomassen. Denne avhandlingen presenterer positive og negative effekter av økt biodrivstoff produksjon i Norden for varme-, kraft- og skogsektoren. Tre forskjellige modeller er brukt for å beskrive effekten av biodrivstoffproduksjon i Norden, skogsektormodellene som er brukt er Norwegian trade model (NTM) og Nordic forest sector model (NFSM), og energisektormodellen Balmorel. I arbeidet med artikkel V ble det utviklet en kombinert modell for å utnytte styrkene til både NFSM og Balmorel. I artikkel I ble NTM brukt til å kvantifisere hvordan usikkerheten i markedspriser påvirker produksjonsnivåer i Norge, samt å analysere effektene usikkerhetene har på resultatene fra skogsektormodellen. De historiske usikkerhetene ble estimert fra historiske tidsserier for priser på internasjonale skogsprodukter og valutakurser, virkningene av disse ble funnet ved hjelp av Monte Carlo simuleringer. Resultatene viser at det relative standardavviket for hogstnivået varierer fra 15 % til 45 %, mens standardavvikene for sluttprodukter varierer fra 30 % til 80 %. Studien konkluderer med at den viktigste faktoren for norsk skogsektor er utviklingen av internasjonale markedspriser. I artikkel II ble NFSM brukt til å beregne hvordan storstilt utbygging av skogbasert biodrivstoff vil påvirke skogeiere og skogsindustri i Norden. Implikasjonene ble studert ved bruk av fem scenarier for biodrivstoff produksjon tilsvarene 0–40 % av det nordiske drivstofforbruket i 2017. Resultatene viser en svak økning av overskuddet i sagbruksnæringen, dette skyldes økte priser på sagbrukenes biprodukter. Mens masse- og papirprodusenter fikk redusert sitt årlige overskudd med inntil 3,0 milliarder euro, tilsvarende 8 % av deres årlige omsetning, dette skyldes økte massevirkepriser. Samtidig økte skogeiere sine inntekter med opp mot 31 % på grunn av 15 % økning i avvirkningen samtidig som prisene på massevirke økte. Studien konkluderer med at konsekvensene av storstilt biodrivstoff produksjon i Norden vil endre den tradisjonelle skogsektoren betydelig. I artikkel III ble NFSM brukt til å kvantifisere effektene for skogsektoren av forskjellige politiske støtteordninger som fremmer nordisk skogbasert biodrivstoff. Denne studien undersøkte seks forskjellige støtteordninger som kan øke investeringene i flytende skogsbaserte biodrivstoffanlegg. Resultatene viser at det nødvendige subsidienivået ligger i området 0,60–0,85 €/L (82–116 % av den antatte prisen på fossilt drivstoff i 2030) for realistiske produksjonsnivåer. Den støtteordningen som behøvede lavest støttenivå for å gi lønnsom biodrivstoffproduksjon var innmatingstariff for produksjonsnivåer under 6 milliarder liter (25 % markedsandel), mens et innblandingskrav trenger lavest støttenivå for produksjonsnivåer over 6 milliarder liter. I artikkel IV ble Balmorel brukt til å estimere rollen skogsbiomasse har for produksjonen av varme og strøm i Nord-Europa fram mot 2040. Studien setter søkelys på klimagassutslipp fra fossilt brensel i varme- og kraftsektorene under forskjellige karbonprisscenarier, og sammenligner resultatene opp mot biodrivstoffproduksjon. Resultatene viser at bruk av biomasse kan redusere de direkte utslippene fra kraft- og varmesektoren med 4–27 % i 2030 sammenlignet med et scenario hvor biomasse er ekskludert fra kraft- og varmesektoren. Når biomasse ikke er tilgjengelig for kraft- og varmeproduksjon øker bruken av naturgass, vind og kullkraft hvis karbonprisen er lav, mens ved høyere karbonpriser øker bruken av solenergi, vindkraft, kraft-til-varme og naturgass, og følgelig har bruken av biomasse en lavere innvirkning på utslippsreduksjonene enn ved lav karbonpris. Hvis den samme mengden biomasse blir brukt til biodrivstoff vil vi få reduserte de fossile karbonutslipp, men systemkostnadene vil samtidig øke. I artikkel V ble NFSM og Balmorel integrert, med mål å øke forståelsen for den kombinerte skog- og energisektoren i Norden. Ved bruk av et scenario som reduserer fossile utslipp i Norden med 73 % sammenlignet med 2017 diskuteres styrker og svakheter ved integrasjonsprosedyren. Resultatene synliggjør at den integrerte modellen beskriver samhandlingen mellom varme- og strømproduksjon bedre enn de frittstående modellene. En av konklusjonene er at de nordiske landene mest sannsynlig har nok skogsbiomasse til å oppfylle etterspørselen fra industrisektoren og fra biodrivstoff-, varme- og kraftproduksjon. Resultatene fra denne avhandlingen viser at det er sannsynlig at skogeiere vil ha mest å tjene av at store mengder skogbasert biodrivstoff produseres i Norden, mens skogsindustrien og spesielt masse- og papirprodusenter vil få redusert lønnsomhet. Samtidig kan biomasse bidra til å senke de fossile utslipp fra varme- og kraftproduksjon, og overgangen til et energisystem med lave karbon utslipp vil trolig bli mer kostbart hvis biomasse blir ekskludert fra bruk til energiproduksjon.Bio4fuels ; BioNEX

Modelling emission and land-use impacts of altered bioenergy use in the future energy system

publishedVersio

Offshore wind power market values in the North Sea – A probabilistic approach

publishedVersio

Explorative Analysis of EPR Spectra of Alanine and Gorilla® Glass

Elektron Paramagnetisk Resonans (EPR) spektroskopi er en måleteknikk som tar opp spektre som kan brukes til å estimere absorbert stråledose, såkalt EPR-dosimetri. EPR-dosimetri måler mengden frie radikaler i et materiale, som er proporsjonalt med den absorberte dosen. De fleste frie radikaler er kortlivede ved romtemperatur, dette er en utfordring ved EPR-dosimetri. Et materiale som ofte brukes i dosimetri er aminosyren L-α-alanin. Alanin egner seg for planlagte eksponeringer, men ikke nødvendigvis ved uforutsette eksponeringer. Et materiale som kan egne seg til dette er Gorilla® Glass, som brukes i dagens berøringsskjermer. I denne oppgaven studeres EPR-spektre av bestrålt alanin og Gorilla® Glass. Alanin datasettet inneholder EPR-spektre av 19 bestrålte alaninprøver utsatt for varierende temperatur og oppvarmingstid. Det antas at minst tre radikaler (R1, R2 og R3) dannes og at disse påvirkes ulikt av oppvarming. Hensikten med denne oppgaven har vært å identifisere EPR-spektrene til disse tre radikalene ved hjelp av flere statistiske metoder for dekomponering av EPR-spektrene i ladninger og skårer. Ladningene fra de ulike metodene har blitt analysert med mål å finne ut om de ligner på de teoretiske radikalspektrene som er funnet fra målinger og kvantemekaniske simuleringer. Metodene flervariabel kurveoppløsning (MCR), faktoranalyse (MLCFA) og selvmodellerings miksturanalyse (SMA) gir estimater av radikalspektre som til en viss grad ligner på de teoretiske spektrene og kan dermed egne seg til å estimere formen til radikalspektrene. Derimot klarer ikke metodene prinsipalkomponent analyse (PCA) og uavhengig komponentanalyse (ICA) å identifisere alle tre radikalspektrene. EPR-spektrene til alanin har blitt preprosessert med flere teknikker uten at det har gitt stor påvirkning på de identifiserte komponentene. Det er vist at andelen til R1-radikalet avtar, mens andelen R2- og R3-radikaler øker ved lengre oppvarmingstid. De estimerte prosentandelene stemmer ikke med tidligere studier. Gorilla® Glass datasettet består av EPR-spektre av ni prøver av Gorilla® Glass bestrålt med ulike doser fra 0-10 Gy. Hensikten med denne oppgaven har vært å lage regresjonsmodeller basert på EPR-spektre for å estimere doser gitt til berøringsskjermer, samt å lage klassifiseringsmodeller for å dele prøvene inn i grupper basert på doser. Prinsipalkomponentregresjon (PCR) og delvis minste kvadraters metode (PLS) gir nesten identiske regresjonsmodeller og begge fungerer delvis til å estimere doser ved utelatt en kryss-validering (LOOCV). Minste kvadraters metode overtilpasser prøvene og bør derfor ikke brukes. Variabelseleksjon utført ved lasso, intervall PLS (IPLS) og variansanalyse for å velge variablene som gir best doseestimeringer, førte til feilestimering av dosene. Ved kryssvalidering klarte lineær diskriminant analyse (LDA) med Mahalanobis distanse å estimere prøvenes klassetilhørighet i en lav- eller høydosegruppe med en nøyaktighet på 100%, mens PLS diskriminant analyse (PLSDA) og K-gjennomsnitt (K-means) kun klarte å estimere klassene med en nøyaktighet rundt 50 %.Electron Paramagnetic Resonance (EPR) is a spectroscopic technique, which records spectra suited to estimate radiation doses, so-called EPR dosimetry. EPR dosimetry measures the relative number of free radicals in a material, which is proportional to the absorbed dose. Most of the free radicals are short-lived at room temperature. This is a challenge for EPR dosimetry. A material often used in dosimetry is the amino acid L-α-alanine. Alanine is suitable for planned exposures, but not necessarily for accidental exposures. One materials, which might be suited as a dosimeter in accidents is Gorilla® Glass, which is used in touch screen. This Master thesis investigates EPR spectra of irradiated alanine and Gorilla® Glass samples. The alanine data set contains EPR spectra of 19 irradiated alanine samples exposed to different temperatures and heating time. It has been assumed that at least three radicals (R1, R2 and R3) occur in irradiated alanine and that they react differently to heating. The purpose of this thesis is to identify the EPR spectra of the radicals, using several statistical methods for decomposing alanine spectra to scores and loadings. The loadings from the methods have been analysed with the goal of identifying and comparing the loadings to the theoretical radical derived from measurements and quantum-mechanical simulations. The methods Multivariate Curve Resolution (MCR), Maximum Likelihood Common Factor Analysis (MLCFA) and Self-modelling Mixture Analysis (SMA) gave estimates of the radicals’ spectra similar to the theoretical spectra, and may therefore be suitable methods for estimating the R1, R2 and R3 spectra. On the other hand, the methods Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA) did not identify the component spectra. The EPR spectra of alanine were preprocessed with several techniques without giving any differences in the identified components. The fraction of the R1 radical was found to decrease and the fraction of radicals R2 and R3 were found to increase with increasing heating time, but the estimated percentages did not agree with the literature. The Gorilla® Glass data set contained EPR spectra from nine samples of Gorilla® Glass irradiated with doses in the interval 0-10 Gy. The aim in this thesis was to make regression models based on EPR spectra with goal of predicting doses given to touch screens and to make classifications models to separate samples into groups based on absorbed doses. Principal Component Regression (PCR) and Partial Least Squares (PLS) gave almost identical regression model. Both are therefore partially suited to estimate doses with leave-one-out cross-validation. The least squares method overfitted the samples and should therefore not be used. The variable selection methods lasso, interval PLS (IPLS) and variable variance were tested, to find the best variables to predict doses. However, the doses were often incorrectly predicted. For cross-validation, Linear Discriminant Analysis (LDA) using the Mahalanobis distance classified the samples into high dose and low dose groups with 100 % accuracy. Partial Least Squares for Discrimination Analysis (PLSDA) and the K-means algorithm had a classification accuracy of around 50 %.M-M

Long term power prices and renewable energy market values in Norway – A probabilistic approach

publishedVersio

Gjennomføring av en transformasjonsprosess i bydel Ski Øst : et samarbeid mellom offentlige myndigheter og private utbyggere

Teamet for masteroppgaven er hvordan ulike aktører fra privat og offentlig utøver sin rolle underveis i en transformasjonsprosess. Endringer i arealbruk har blant annet plan-og bygningsloven og tilstøtende lover sitt rammeverk . Hvilken rolle de ulike aktørene har innenfor eiendomsregimet og reguleringsregimet er med på å påvirke en mulig gjennomføring. Utbyggere er i dag pålagt et stort ansvar til å initiere og besørge gjennomføring av transformasjonsprosjekter gjennom det institusjonelle rammeverket. Således har forhandlinger mellom aktørene blitt en sentral del av prosessen for å få til arealbruksendringer. Hvordan aktørene samarbeider og hva som blir vektlagt kan vise seg å påvirke gjennomføringsevnen til en transformasjonsprosess i stor utstrekning. Gjennom teori og intervjuer har jeg forsøkt å drøfte aktørenes rolle. For at gjennomføringen skal bli en realitet er rekkefølgen for utbyggingen av delområdene viktig for utbyggerne. For myndighetene er det å utvikle kompakte byer essensielt. Endringer over tid skaper usikkerhet for akkvisisjon av eiendom. Det regionale plansamarbeidet mellom Akershus og Oslo inneholder føringer om prioriteringer for endret arealbruk, men mindre om hvordan man skal håndtere utfordringer knyttet til gjennomføring.The theme of this thesis is how different actors from the private and public sector exercise their role during the transformation process. Utility change of land in Norway is supplemented by The Planning and Building Act in addition to other related laws. What role the various players have in the property and regulatory regime influence a possible implementation. Todays contractors are imposed to a great responsibility in order to initiate and provide implementation of transformation projects through the institutional framework. Accordingly, the negotiations between the players have become a big part of the process in the lands functional change. How the parties cooperate and what is being emphasized may prove to affect the implementation capability of a transformation process extensively. Through theory and interviews I have tried to discuss the players' roles. The developers means that the order of how the areas can be built is important for implementation. For the government it is developing compact cities with quality that is important. Changes over time creates uncertainty for acquisition of property. The regional planning cooperation between Akershus and Oslo contains guidelines on priorities for changes in land uses. This document contains less information on how to deal with challenges related to implementation.M-EI

Modelling effects of policies for increased production of forest-based liquid biofuel in the Nordic countries

The Nordic countries have ambitious plans to reduce the use of fossil fuels. One possible solution is to blend biofuel into the liquid fuel mix. A large share of this biofuel could potentially be produced from forest biomass, which is an easily available resource in the Nordic countries. However, technologies for producing liquid biofuel from forest-based biomass are immature, implying high risk for biofuel investors. This study assesses six different support schemes that may increase the attractiveness of investing in forest-based liquid biofuel production facilities. Furthermore, the study simulates the likely effects of policy schemes on the future production of forestbased liquid biofuels using a partial equilibrium forest sector model. The study applies an nth plant estimate for the costs of various biofuel technologies and analyses investment support, feed-in premiums, quota obligations, increase in fossil fuel taxes, biofuel tax exemptions, and support for using harvest residues. According to the model results, a feed-in premium gives the lowest needed subsidy cost for production levels below 6 billion L (25% market share) of forest-based biofuel, while quota obligation is the cheapest option for production levels above 6 billion L. The necessary subsidy level is in the range of 0.60–0.85 €/L (82–116% of the fossil fuel cost in 2030) for realistic amounts of biofuel production. The pulpwood prices increase up to 24% from the base scenario due to increasing biomass demand.publishedVersio

Explorative Analysis of EPR Spectra of Alanine and Gorilla® Glass

Elektron Paramagnetisk Resonans (EPR) spektroskopi er en måleteknikk som tar opp spektre som kan brukes til å estimere absorbert stråledose, såkalt EPR-dosimetri. EPR-dosimetri måler mengden frie radikaler i et materiale, som er proporsjonalt med den absorberte dosen. De fleste frie radikaler er kortlivede ved romtemperatur, dette er en utfordring ved EPR-dosimetri. Et materiale som ofte brukes i dosimetri er aminosyren L-α-alanin. Alanin egner seg for planlagte eksponeringer, men ikke nødvendigvis ved uforutsette eksponeringer. Et materiale som kan egne seg til dette er Gorilla® Glass, som brukes i dagens berøringsskjermer. I denne oppgaven studeres EPR-spektre av bestrålt alanin og Gorilla® Glass. Alanin datasettet inneholder EPR-spektre av 19 bestrålte alaninprøver utsatt for varierende temperatur og oppvarmingstid. Det antas at minst tre radikaler (R1, R2 og R3) dannes og at disse påvirkes ulikt av oppvarming. Hensikten med denne oppgaven har vært å identifisere EPR-spektrene til disse tre radikalene ved hjelp av flere statistiske metoder for dekomponering av EPR-spektrene i ladninger og skårer. Ladningene fra de ulike metodene har blitt analysert med mål å finne ut om de ligner på de teoretiske radikalspektrene som er funnet fra målinger og kvantemekaniske simuleringer. Metodene flervariabel kurveoppløsning (MCR), faktoranalyse (MLCFA) og selvmodellerings miksturanalyse (SMA) gir estimater av radikalspektre som til en viss grad ligner på de teoretiske spektrene og kan dermed egne seg til å estimere formen til radikalspektrene. Derimot klarer ikke metodene prinsipalkomponent analyse (PCA) og uavhengig komponentanalyse (ICA) å identifisere alle tre radikalspektrene. EPR-spektrene til alanin har blitt preprosessert med flere teknikker uten at det har gitt stor påvirkning på de identifiserte komponentene. Det er vist at andelen til R1-radikalet avtar, mens andelen R2- og R3-radikaler øker ved lengre oppvarmingstid. De estimerte prosentandelene stemmer ikke med tidligere studier. Gorilla® Glass datasettet består av EPR-spektre av ni prøver av Gorilla® Glass bestrålt med ulike doser fra 0-10 Gy. Hensikten med denne oppgaven har vært å lage regresjonsmodeller basert på EPR-spektre for å estimere doser gitt til berøringsskjermer, samt å lage klassifiseringsmodeller for å dele prøvene inn i grupper basert på doser. Prinsipalkomponentregresjon (PCR) og delvis minste kvadraters metode (PLS) gir nesten identiske regresjonsmodeller og begge fungerer delvis til å estimere doser ved utelatt en kryss-validering (LOOCV). Minste kvadraters metode overtilpasser prøvene og bør derfor ikke brukes. Variabelseleksjon utført ved lasso, intervall PLS (IPLS) og variansanalyse for å velge variablene som gir best doseestimeringer, førte til feilestimering av dosene. Ved kryssvalidering klarte lineær diskriminant analyse (LDA) med Mahalanobis distanse å estimere prøvenes klassetilhørighet i en lav- eller høydosegruppe med en nøyaktighet på 100%, mens PLS diskriminant analyse (PLSDA) og K-gjennomsnitt (K-means) kun klarte å estimere klassene med en nøyaktighet rundt 50 %.Electron Paramagnetic Resonance (EPR) is a spectroscopic technique, which records spectra suited to estimate radiation doses, so-called EPR dosimetry. EPR dosimetry measures the relative number of free radicals in a material, which is proportional to the absorbed dose. Most of the free radicals are short-lived at room temperature. This is a challenge for EPR dosimetry. A material often used in dosimetry is the amino acid L-α-alanine. Alanine is suitable for planned exposures, but not necessarily for accidental exposures. One materials, which might be suited as a dosimeter in accidents is Gorilla® Glass, which is used in touch screen. This Master thesis investigates EPR spectra of irradiated alanine and Gorilla® Glass samples. The alanine data set contains EPR spectra of 19 irradiated alanine samples exposed to different temperatures and heating time. It has been assumed that at least three radicals (R1, R2 and R3) occur in irradiated alanine and that they react differently to heating. The purpose of this thesis is to identify the EPR spectra of the radicals, using several statistical methods for decomposing alanine spectra to scores and loadings. The loadings from the methods have been analysed with the goal of identifying and comparing the loadings to the theoretical radical derived from measurements and quantum-mechanical simulations. The methods Multivariate Curve Resolution (MCR), Maximum Likelihood Common Factor Analysis (MLCFA) and Self-modelling Mixture Analysis (SMA) gave estimates of the radicals’ spectra similar to the theoretical spectra, and may therefore be suitable methods for estimating the R1, R2 and R3 spectra. On the other hand, the methods Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA) did not identify the component spectra. The EPR spectra of alanine were preprocessed with several techniques without giving any differences in the identified components. The fraction of the R1 radical was found to decrease and the fraction of radicals R2 and R3 were found to increase with increasing heating time, but the estimated percentages did not agree with the literature. The Gorilla® Glass data set contained EPR spectra from nine samples of Gorilla® Glass irradiated with doses in the interval 0-10 Gy. The aim in this thesis was to make regression models based on EPR spectra with goal of predicting doses given to touch screens and to make classifications models to separate samples into groups based on absorbed doses. Principal Component Regression (PCR) and Partial Least Squares (PLS) gave almost identical regression model. Both are therefore partially suited to estimate doses with leave-one-out cross-validation. The least squares method overfitted the samples and should therefore not be used. The variable selection methods lasso, interval PLS (IPLS) and variable variance were tested, to find the best variables to predict doses. However, the doses were often incorrectly predicted. For cross-validation, Linear Discriminant Analysis (LDA) using the Mahalanobis distance classified the samples into high dose and low dose groups with 100 % accuracy. Partial Least Squares for Discrimination Analysis (PLSDA) and the K-means algorithm had a classification accuracy of around 50 %.M-M

Large-scale forest-based biofuel production in the Nordic forest sector: Effects on the economics of forestry and forest industries

acceptedVersio