Pozyskiwanie i przechowywanie CO2 (CCS) przy użyciu produktów spalania węgla w kotle ze złożem fluidalnym

Through a one-year monitoring of the coal combustion products (CCP) coming from the Tisová Power Plant, using lime for the desulphurisation of the combustion gases from fluidised-bed boilers burning lignite from Sokolovská uhelná, a.s., it was conclusively proved that these coal combustion products significantly absorb carbon dioxide from the atmosphere during free deposition. Nevertheless, this irreversible sorption of carbon dioxide is not included in monitoring plans for reporting CO2 emissions of any power plant, or in the plans for CO2 stratification.Po roku obserwacji produktów spalania węgla pochodzącego z elektrowni Tisová, używając wapna do odsiarczania gazów spalania lignitu, w kotle ze złożem fluidalnym, który pochodził z Sokolovskáuhelná, a.s., ostatecznie udowodniono, że te produkty spalania węgla znacząco wchłaniają dwutlenek węgla z atmosfery w trakcie swobodnego osadzania. Niemniej jednak, ta nieodwracalna sorpcja dwutlenku węgla nie została zawarta w planach obserwacyjnych zawiadamiania o poziomie emisji CO2 w żadnej z elektrowni, lub w planach stratyfikacji CO2

Wielorakie wykorzystanie minerałów wydobywanych z odkrywkowej kopalni lignitu

The company Sokolovská uhelná, was the largest producer of city gas in the Czech Republic. After its substitution by natural gas the gasification technology became the basis of the production of electricity in the combine cycle power plant with total output 400 MW. For the possibility of gasification of liquid by- -products forming during the coal gasification a entrained-flow gasifier capable to process also alternative liquid fuels has been in installed. The concentrated waste gas with these sulphur compounds is conducted to the desulphurisation where the highly desired, pure, 96 % H2SO4 is produced. Briquettable brown coal is crushed, milled and dried and then it is passed into briquetting presses where briquettes, used mainly as a fuel in households, are pressed without binder in the punch under the pressure of 175 MPa. Fine brown coal dust (multidust) is commercially used for heat production in pulverized-coal burners. It forms not only during coal drying after separation on electrostatic separators, but it is also acquired by milling of dried coal in a vibratory bar mill. Slag from boilers of classical power plant, cinder form generators and ashes deposited at the dump are dehydrated and they are used as a quality bedding material during construction of communications in the mines of SUAS. Fly ash is used in building industry for partial substitution of cement in concrete. Flue gases after separation of fly ash are desulphurized by wet limestone method, where the main product is gypsum used, among others, in the building industry. Expanded clays from overburdens of coal seams, that are raw material for the production of “Liapor” artificial aggregate, are used heavily. This artificial aggregate is characterized by outstanding thermal and acoustic insulating properties.Przedsiębiorstwo Sokolovska uhelna jest największym producentem gazu miejskiego w Republice Czeskiej. Po jego zastąpieniu przez gaz ziemny, technologia gazyfikacji stała się podstawą do produkcji elektryczności w elektrowni o cyklu mieszanym o całkowitej mocy wyjściowej 400 MW. W celu umożliwienia gazyfikacji ciekłych produktów ubocznych gazyfikacji węgla, zainstalowano na drodze przepływu generator gazu, umożliwiający przetwarzanie alternatywnych paliw ciekłych. Skoncentrowany gaz odlotowy zawierający związki siarki odprowadzany jest do instalacji odsiarczającej, gdzie produkowany jest cenny produkt H2SO4, o wysokim stopniu czystości (96%). Węgiel brunatny nadający się do produkcji brykietów jest kruszony, mielony i suszony, następnie przechodzi przez proces brykietowania w odpowiednich prasach, gdzie formowane są brykiety, poprzez ich sprasowanie pod ciśnieniem 175 MPa. Brykiety takie wykorzystywane są powszechnie jako paliwo w gospodarstwach domowych. Drobnoziarniste pyły węgla brunatnego (paliwa pyłowe) wykorzystywane są na skalę komercyjną do produkcji ciepła w paleniskach pyłowych. Pyły węglowe powstają nie tylko w trakcie suszenia węgla po procesie oddzielania w separatorach elektrostatycznych, lecz także w procesie mielenia suszonego węgla w młynach wibracyjnych. Żużel z kotłów w konwencjonalnej elektrowni, popioły z generatorów oraz te osadzające się w instalacji podlegają wysuszeniu, następnie wykorzystywane są jako wysokiej jakości materiał na podłoże w różnorodnych instalacjach. Popioły lotne wykorzystywane są przemyśle budowlanym jako częściowe zamienniki cementu. Po oddzieleni popiołu lotnego, gazy wylotowe kierowane są do instalacji odsiarczania z wykorzystaniem technologii wilgotnego wapienia, w wyniku tego procesu powstaje gips, wykorzystywany, miedzy innymi, w przemyśle budowlanym. Glinki z warstw nadkładu nad pokładami węgla wykorzystywane są powszechnie jako surowiec do produkcji sztucznego kruszywa "Liapor", wykazującego wyjątkowe właściwości termiczne i dźwiękoizolacyjne

Self organizing data mining using enhanced group method data handling approach

Data Mining (DM) is a relatively recent technology that is employed in inferring useful knowledge that can be put to use from a vast amount of data. This paper presents the data mining processes applied to the seemingly chaotic behavior of stock markets which could be well represented using the enhance GMDH, and we compared its results with published results using neural network, TS fuzzy system and hierarchical TS fuzzy techniques. To demonstrate the capabilities of the different techniques, we considered Nasdaq-100 index of Nasdaq Stock MarketSM and the S&P CNX NIFTY stock index. We analyzed 7 year's Nasdaq 100 main index values and 4 year's NIFTY index values. This paper investigates the development of novel reliable and efficient techniques to model the seemingly chaotic behavior of stock markets. Experimental results reveal that all the models considered could represent the stock indices behavior very accurately and that the proposed e-GMDH approach is a useful for data mining technique for forecasting and modeling stock indices

Modeling tool wear in end-milling using enhanced GMDH learning networks

This paper presents an enhanced approach to predictive modeling for determining tool-wear in end-milling operations based on enhanced-group method of data handling (e-GMDH). Using milling input parameters (speed, feed, and depth-of-cut) and response (tool wear), the data for the model is partitioned into training and testing datasets, and the training dataset is used to realize a predictive model that is a function of the input parameters and the coefficients determined. In our approach, we first present a methodology for modeling, and then develop predictive model(s) of the problem being solved in the form of second-order equations based on the input data and coefficients realized. This approach leads to some generalization because it becomes possible to predict not only the test data obtained during experimentation, but other test data outside the experimental results can also be used. Moreover, this approach makes it easy to present the realized solution in a form that can be further optimized for the input parameters using some optimization techniques. The results realized using our e-GMDH method are promising, and the comparative study presented shows that the e-GMDH outperforms polynomial neural network (PNN); moreover, it is more flexible than the conventional GMDH, which tends to produce nonlinear solutions even for simple problems. In the investigation, the extended particle swarm optimization (PSO) technique was applied to obtain the optimal parameters. Consequently, the modeling approach is extremely useful in realizing a computer-aided process-planning system in an advanced manufacturing environment

Self organizing data mining for weather forecasting

The rate at which organizations are acquiring data is exploding and managing such data so as to infer useful knowledge that can be put to use is increasingly becoming important. Data Mining (DM) is one such technology that is employed in inferring useful knowledge that can be put to use from a vast amount of data. This paper presents the data mining activity that was employed in weather data prediction or forecasting. The self-organizing data mining approach employed is the enhanced Group Method of Data Handling (e-GMDH). The weather data used for the DM research include daily temperature, daily pressure and monthly rainfall. Experimental results indicate that the proposed approach is useful for data mining technique for forecasting weather data

Прогнозування ефективності післяопераційного лікування метастатичних пухлин головного мозку.

Background. Metastatic affection of brain by its prevalence, medical and social importance, economical burden represents a topical medical problem in neurosurgery and adjacent medical specialties. Objective – optimization of prognosis for post-operation metastatic brain tumors treatment efficacy. Methods. An active cohort randomized research with retro- and prospective, cross-sectional and longitude components has been conducted in 176 patients, including 96 males and 80 females aged 56 years with adenocarcinoma (152), melanoblastoma (21) and sarcoma (3), derived from lungs (39), breast (34), skin (25) kidneys (9), digestive tract (11), ovary and uterus (by 4 each), thymus (2), nasopharynx, pronaus (by 1 each). Standard basic diagnostic and treatment procedures have been performed. P-level critical value was 0.05. Results. Discriminant models of post-operation tactics choice, prognostic algorithm of unfavorable outcome evaluation after treatment have been developed. The approbation of the algorithm allowed to state its sensitivity (69.2 %), specificity (95.2 %), positive predicting value (75.0 %), negative predicting value (93.7 %). Conclusion. For the purpose of widening of arsenal of available decision-making means for further treatment tactics in metastatic brain tumors after conducted neurosurgical treatment the use of developed discriminant models is recommended. The risk of unfavorable outcome and efficacy of combined treatment prognosis for patients with metastatic brain tumors are recommended to assess using the developed prognostic algorithm.С целью оптимизации прогнозирования эффективности послеоперационного лечения метастатических опухолей головного мозга проведено исследование 176 пациентов. Разработаны дискриминантные модели выбора послеоперационной тактики, прогностический алгоритм оценки риска неблагоприятного исхода после лечения. Апробация алгоритма позволила установить его чувствительность (69,2 %), специфичность (95,2 %), позитивную предсказывающую ценность (75,0 %), негативную предсказывающую ценность (93,7 %).З метою оптимізації прогнозування ефективності післяопераційного лікування метастатичних пухлин головного мозку проведено дослідження 176 пацієнтів. Розроблено дискримінантні моделі вибору післяопераційної тактики, прогностичний алгоритм оцінки ризику несприятливого результату після лікування. Апробація алгоритму дозволила встановити його чутливість (69,2%), специфічність (95,2%), позитивну прогностичну цінність (75,0%), негативну прогностичну цінність (93,7%)