Dimensioning of aerated submerged fixed bed biofilm reactors based on a mathematical biofilm model applied to petrochemical wastewater – the link between theory and practice

The description of a biofilm mathematical model application for dimensioning an aerated fixed bed biofilm reactor (ASFBBR) for petrochemical wastewater polishing is presented. A simple one-dimensional model of biofilm, developed by P Harremöes, was chosen for this purpose. The model was calibrated and verified under conditions of oil-refinery effluent. The results of ASFBBR dimensioning on the basis of the biofilm model were compared with the bioreactor dimensions determined by application of load-based design rules for these systems (ATV standards). The differences resulting from two different approaches to ASFBBR design are analysed and discussed. The efficiency of the ASFBBR bioreactors, designed in two different ways, are then compared during dynamic simulation utilising the most advanced one-dimensional biofilm model developed by Wanner and Reichert (1996).Keywords: Biofilm modelling; petrochemical wastewater; biofilm reactor

Application of neural networks in the classification of medical images textures

Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific parameters and characteristics of examined tissue or organ. The main goal is to assign the analyzed area to one of two basic groups: as a healthy tissue or a tissue with pathological changes. By using supervised classification and setting up a training base, it is possible to achieve 93% accuracy in classification results.Нейронні мережі широко застосовуються в медичних діагностичних процесах. Результати обробки зображень, отримані з медичних приладів, можна аналізувати багатьма способами. Один з них - це аналіз текстури отриманих зображень. Вивчення текстур діагностичних зображень ґрунтується на визначенні конкретних параметрів та характеристик досліджуваної тканини або органу. Основна мета полягає в тому, щоб класифікувати аналізовану ділянку як одну з двох основних груп: як здорову тканину або тканину з патологічними змінами. Використовуючи контрольовану класифікацію та налаштовану навчальну базу, можна досягти точності результатів класифікації 93%

A Thomas-Fermi model of localization of proton impurities in neutron matter

We show that the proton impurity in a neutron matter can create an inhomogeneity in density which acts as a potential well localizing the proton’s wave function. At low densities this inhomogeneity is a neutron bulge, whereas at high densities a neutron deficiency (bubble) occurs. We calculate variationally the proton’s energy using a Gaussian wave function. The neutron background is treated in a Thomas–Fermi approximation. The Skyrme interactions are used. We find that the localized proton has lower energy than the plane wave proton for densities below the lower critical density n$_{1} \cong$ 0.3n$_{0}$, and above the upper critical density n$_{u} \cong$ 2.2n$_{0}$, where n$_{0}$ = 0.17 fm$^{-3}$. We discuss some implications of the proton localization for magnetic properties of neutron matter containing a small admixture of protons

Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners

The paper presents technologies being developed in the Institute of Electronics and Information Technologies at Lublin University of Technology. They use optical sensors and artificial intelligence methods for process supervision and diagnostics. Research is aimed to develop a system allowing a parametric evaluation of the quality of pulverized coal burner operation. Due to the highly nonlinear nature of dependencies and lack of an analytical model, the artificial intelligence methods were used to estimate and classify the selected parameter, including a relatively new class of classification methods – artificial immunology algorithms. The article shows results for coal-shredded straw blends, yet the methodology may be applied for other types of blends.У роботі представлені технології, розроблені в Інституті електроніки та інформаційних технологій Люблінського технологічного університету. Вони використовують оптичні датчики та методи штучного інтелекту для контролю та діагностики процесу. Дослідження спрямовано на розробку системи, що дозволяє провести параметричну оцінку якості роботи пиловугільного пальника. Через високу нелінійну природу залежностей та відсутність аналітичної моделі для оцінки та класифікації обраного параметра були використані методи штучного інтелекту, включаючи відносно новий клас методів класифікації - алгоритми штучної імунології. У статті наведені результати для солом'яно-вугільних сумішей, але методологія може застосовуватися і для інших типів сумішей

Magnetic anisotropy of UFe10-xNixSi2 intermetallic alloys

The magnetic anisotropy in UF10x- Nix Si2 series has been studied by torsion magnetometry and initial ac magnetic susceptibility measurements in the temperature range of 77-293 K. The effective anisotropy constant changes with Ni content showing some increase for intermediate concentration. An increase in magnetic anisotropy energy at low temperatures is due to the uranium sublattice ordering. Magnetic anisotropy behaviour in UFe2Ni8 Si2 is influenced by an additional enhancement of the 3d sublattice connected with the ordering Fe magnetic moments

Biomass co-combustion process assessment using series of flame images

The article presents the way of assessment of biomass coal mixture combustion using information in a form of flame area changes determined for image sequences. The images were captured by a dedicated visual system equipped with CMOS camera and a borescope that enabled observing flame zone located near burner at 45° to flame axis. Several laboratory combustion experiments were carried out when thermal power and excess air coefficient were set independently for fuel mixtures with biomass content of 10% and 20%.У статті представлений метод оцінювання спалювання суміші біомаси та вугілля при використанні площ полум’я, які визначені в серіях зображень. Зображення були зареєстровані спеціальної відео- системою, що складається з КМОП камери і бароскопа. Тому можна було спостерігати зону полум’я безпосередньо близько пальники під кутом 45 градусів до її осі. Проведено серію експериментів, в яких незалежно змінювалися теплова потужність установки і коефіцієнт надлишку повітря для сумішей з вмістом 10% і 20% біомаси.В статье представлен метод оценивания сжигания смеси биомассы и угля при использовании площадей пламени, которые определенные в сериях изображений. Изображения были зарегистрированы специальной видео-системой, состоящей из КМОП камеры и бароскопа. Поэтому можно было наблюдать зону пламени непосредственно около горелки под углом 45 градусов к её оси. Проведено серию экспериментов, в которых независимо изменялись тепловая мощность установки и коэффициент избытка воздуха для смесей с содержанием 10% и 20% биомассы

Determination of biomass co-combustion process state based on flame image series analysis

The article presents an approach to use some base frequency parameters of flickering such as the frequency having the largest amplitude (base frequency) and centroid of amplitude spectrum for characterization of different combustion process state. The laboratory test stands enabled scaled down 10:1 combustion conditions. Analysis results show that the frequency spatial information could be helpful in combustion process diagnostics.У статті запропоновано підхід до використання параметрів базової частоти мерехтіння, таких як базова частота та центроїд амплітудного спектра для характеристики різних станів процесів згоряння. Стенд лабораторного випробування дозволив знизити умови горіння 10:1. Результати аналізу показують, що просторова інформація частоти може бути корисною для діагностики процесу згоряння