Biopolttoaineita tuottavan hybridijärjestelmän optimointi - Pieni kaksoispolttoainekäyttöinen CHP-laitos sähköntuotannossa

Biopolttoaineilla on suuri merkitys yhtenä ratkaisuna fossiilisten polttoaineiden korvaajana. Biodieselillä, -etanolilla ja -kaasulla voidaan korvata fossiilisia polttoaineita esimerkiksi ajoneuvoissa. Hajautetussa energiantuotannossa biodieseliä ja -kaasua voidaan käyttää polttoaineena pienissä sähkön- ja lämmön yhteistuotantolaitoksissa eli CHP-laitoksissa. Tämä diplomityö on tehty osana Vaasan yliopiston teknillisen tiedekunnan DESY (Distributed Energy Systems) -projektia (2012–2014). Tämän diplomityön tarkoituksena oli optimoida biopolttoaineiden hybridituotantojärjestelmä, joka tuottaa puhtaita biopolttoaineita ja kaikki sivutuotteet voidaan hyödyntää. Diplomityö perustuu oletukseen, että biodieselin ja bioetanolin tuotannosta sivutuotteena muodostuvat glyseroli ja rankki voidaan hyödyntää biokaasun tuotantolaitoksen raaka-aineena. Biokaasulaitos tuottaa biokaasua ja sivutuotteena mädätysjäännöstä, joka voidaan hyödyntää lannoitteena tai maanparannusaineena. Tässä diplomityössä optimoitiin myös biodieseliä ja biokaasua polttoaineena käyttävä CHP-laitos sähkön tuottamiseksi esimerkkinä käytettyyn kylään. Teoriaosuudessa on esitelty biodieselin, -etanolin ja -kaasun valmistusmenetelmät, käytettäviä raaka-aineita ja muodostuvia pää- ja sivutuotteita. Empiriaosuudessa laskettiin optimaaliset biodieselin, -etanolin ja -kaasun materiaalivirrat. Optimointi perustui biodieselin ja biokaasun sekä teoreettisen bioetanolin tuotantolaitoksien tuotantokapasiteetteihin. Empiriaosuudessa optimoitiin lisäksi CHP-laitos sähköntuotantoon. Tuloksena saatiin kaksi biopolttoaineiden hybridituotantomallia, joissa kaikki materiaalivirrat voidaan hyödyntää. Tuloksena saatiin myös mitoitus CHP-laitokselle, jolla tuotetaan sähköenergiaa esimerkkinä käytetylle kylälle sekä biodiesel ja -kaasumäärät, joilla tämä CHP-laitos voidaan toteuttaa.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format

New Classes of Distributed Time Complexity

A number of recent papers -- e.g. Brandt et al. (STOC 2016), Chang et al. (FOCS 2016), Ghaffari & Su (SODA 2017), Brandt et al. (PODC 2017), and Chang & Pettie (FOCS 2017) -- have advanced our understanding of one of the most fundamental questions in theory of distributed computing: what are the possible time complexity classes of LCL problems in the LOCAL model? In essence, we have a graph problem $\Pi$ in which a solution can be verified by checking all radius-$O(1)$ neighbourhoods, and the question is what is the smallest $T$ such that a solution can be computed so that each node chooses its own output based on its radius-$T$ neighbourhood. Here $T$ is the distributed time complexity of $\Pi$. The time complexity classes for deterministic algorithms in bounded-degree graphs that are known to exist by prior work are $\Theta(1)$, $\Theta(\log^* n)$, $\Theta(\log n)$, $\Theta(n^{1/k})$, and $\Theta(n)$. It is also known that there are two gaps: one between $\omega(1)$ and $o(\log \log^* n)$, and another between $\omega(\log^* n)$ and $o(\log n)$. It has been conjectured that many more gaps exist, and that the overall time hierarchy is relatively simple -- indeed, this is known to be the case in restricted graph families such as cycles and grids. We show that the picture is much more diverse than previously expected. We present a general technique for engineering LCL problems with numerous different deterministic time complexities, including $\Theta(\log^{\alpha}n)$ for any $\alpha\ge1$, $2^{\Theta(\log^{\alpha}n)}$ for any $\alpha\le 1$, and $\Theta(n^{\alpha})$ for any $\alpha <1/2$ in the high end of the complexity spectrum, and $\Theta(\log^{\alpha}\log^* n)$ for any $\alpha\ge 1$, $\smash{2^{\Theta(\log^{\alpha}\log^* n)}}$ for any $\alpha\le 1$, and $\Theta((\log^* n)^{\alpha})$ for any $\alpha \le 1$ in the low end; here $\alpha$ is a positive rational number

Synchronous Counting and Computational Algorithm Design

Consider a complete communication network on $n$ nodes, each of which is a state machine. In synchronous 2-counting, the nodes receive a common clock pulse and they have to agree on which pulses are "odd" and which are "even". We require that the solution is self-stabilising (reaching the correct operation from any initial state) and it tolerates $f$ Byzantine failures (nodes that send arbitrary misinformation). Prior algorithms are expensive to implement in hardware: they require a source of random bits or a large number of states. This work consists of two parts. In the first part, we use computational techniques (often known as synthesis) to construct very compact deterministic algorithms for the first non-trivial case of $f = 1$. While no algorithm exists for $n < 4$, we show that as few as 3 states per node are sufficient for all values $n \ge 4$. Moreover, the problem cannot be solved with only 2 states per node for $n = 4$, but there is a 2-state solution for all values $n \ge 6$. In the second part, we develop and compare two different approaches for synthesising synchronous counting algorithms. Both approaches are based on casting the synthesis problem as a propositional satisfiability (SAT) problem and employing modern SAT-solvers. The difference lies in how to solve the SAT problem: either in a direct fashion, or incrementally within a counter-example guided abstraction refinement loop. Empirical results suggest that the former technique is more efficient if we want to synthesise time-optimal algorithms, while the latter technique discovers non-optimal algorithms more quickly.Comment: 35 pages, extended and revised versio

Trees and shrubs as a component of buffer zones: advantages and disadvantages in P-retention

Trees and shrubs are potential components for construction of buffer zones, especially for reducing phosphorus levels in soil. Woody species appear to be less efficient in capturing nutrients from overland flow, at least outside the growing season. Tree seedlings prevent effective mowing and removal of hay, which may lead to an accumulation of dead hay on the zone. Therefore woody species should mainly be used in places where yearly mowing and removal of hay is not feasible

LCL problems on grids

Peer reviewe

Performance and emissions of a medium-speed engine driven with sustainable options of liquid fuels

Energy production and transport are major global contributors of greenhouse gas emissions. Both sectors should reduce their use of fossil energy sources. Pollutant emissions must also be reduced without jeopardizing energy efficiency, reliability, and profitability. The internal combustion engine will dominate in marine and power plant applications for a long time because it offers high energy density, efficiency, durability, and the ability to respond rapidly to load changes. Ever-tightening emissions legislation encourages development of new solutions for engine-driven power. One example is exploring the use of alternative fuels in large engines. Low-carbon liquid fuels with high energy density are ideal for applications working far from any infrastructure. This study evaluated how three liquid fuel alternatives perform in a medium-speed engine. One new fuel was a circular economy-based marine gas oil (MGO). The second novelty was a blend of renewable naphtha and low-sulfur light fuel oil (LFO). Neat LFO served as the baseline fuel. The study started with thorough fuel analyses, including the fuels’ ignition properties. Then, a medium-speed engine was driven with each fuel by using similar engine settings and without exhaust aftertreatment. The results indicate that the thermal efficiencies were almost equal for all fuels at all studied loads. No notable differences were observed in the heat release curves. The naphtha/LFO blend produced slightly increased HC emissions at low loads but showed the lowest HC at full load. NOx emissions were very similar with all fuels. MGO and naphtha/LFO blend usually emitted fewer ultrafine exhaust particles than LFO. Methane and nitrous oxide emissions were always very low. Overall, both novel fuels could be adopted for medium-speed engines.fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

Energiakylä : kylien kehittäminen kohti energiaomavaraisuutta Pohjanmaan maakunnissa : loppuraportti

fi=vertaisarvioimaton|en=nonPeerReviewed

Seurantakäsikirja Suomen merenhoitosuunnitelman seurantaohjelmaan vuosille 2020–2026

Tämä merenhoidon seurantakäsikirja käsittää merenhoitosuunnitelman seurantaohjelman kuvauksen kokonaisuudessaan. Se päivittää vuoden 2014–2020 seurantaohjelman ja sitä sovelletaan vuoden 2020 heinäkuusta vuoden 2026 heinäkuuhun. Seurantaohjelma on osa merenhoidon suunnittelua, jota tehdään vesienhoidon ja merenhoidon järjestämisestä annetun lain (272/2011) ja merenhoidon järjestämisestä annetun valtioneuvoston asetuksen (980/2011) toteuttamiseksi. Tämä laki ja asetus on annettu meristrategiadirektiivin (Euroopan parlamentin ja neuvoston direktiivi 2008/56/EY yhteisön meriympäristöpolitiikan puitteista) kansallista toimeenpanoa varten. Suomessa meristrategiadirektiivin mukaista meristrategiaa kutsutaan merenhoitosuunnitelmaksi. Suomen seurantaohjelma koostuu 13:sta ohjelmasta, joiden alla on yhteensä 44 alaohjelmaa. Tähän päivitettyyn seurantaohjelmaan lisättiin kuusi uutta alaohjelmaa ja useita alaohjelmia muokattiin joko muuttuneiden vaatimusten, kehittyneempien menetelmien tai muuttuneen toimintaympäristön takia. Merenhoidon uusia vaatimuksia ovat meristrategiadirektiivin liitteen 3 päivitys (EU/2017/845), Euroopan komission päätös EU/2017/848 merivesien hyvän ekologisen tilan vertailuperusteista ja menetelmästandardeista sekä seurantaa ja arviointia varten tarkoitetut täsmennykset standardoiduista menetelmistä. Seurantakäsikirja koostuu kolmesta osasta: seurantaohjelman tausta, varsinainen seurantaohjelma, ja kolmas osa, joka käsittelee seurannan kehitystarpeita, kustannuksia ja riittävyyttä. Seurantaohjelma kattaa ekosysteemilähestymistavan mukaisesti erilaisia muuttujia, jotka kuvaavat toisaalta veden ominaisuuksia ja laatua ja toisaalta ekosysteemin osia ja niiden tilaa sekä niihin kohdistuvia ihmisestä johtuvia paineita. Seurannan alaohjelmissa on kuvattu mitattavat meriympäristön ominaisuudet tai paineet, niiden seurantatiheys, indikaattorit, joihin seurantatietoa käytetään, seurannalla kootun tiedon hallinta ja yhteydet meristrategiadirektiivin hyvän tilan laadullisiin kuvaajiin ja kriteereihin