Paperikoneen katkoherkkyysindikaattori:mittausaineiston käsittely ja koeajot

Tiivistelmä Työn tavoitteena on ollut mittaustiedon ja asiantuntijatiedon yhdistäminen paperikoneen katkoherkkyysindikaattorin jatkokehitykseen sopivalla tavalla. Lähtökohtana työssä on ollut aikaisemman projektin yhteydessä kehitetty indikaattorisovellus, jonka kehitystyötä jatkettiin toisella paperikoneella, erilaisissa olosuhteissa. Katkoherkkyysindikaattori on toteutettu tapahtumapohjaiseen päättelyyn perustuen. Työn aikana indikaattorisovellus on saatu onnistuneesti siirrettyä uudelle paperikoneelle, uusiin toimintaolosuhteisiin. Matlab-ympäristössä toimiva sovellus on kytketty automaatiojärjestelmään OPC-rajapinnan kautta. Koeajojärjestelmän yhteyteen on lisäksi toteutettu mittaustietojen taltioiminen mittausaineiston keräämiseksi indikaattorin jatkokehitystä varten. Työn aikana on tutkittu myös menetelmiä paperikoneelta kerättyjen valtavien mittaustietomäärien hallitsemiseksi. Tutkimustyön tuloksena saadut menetelmät on koottu toimivaksi ohjelmakokonaisuudeksi, jolla voidaan laajasta aineistosta valita sopivia esimerkkijaksoja sekä mallinnukseen että simulointiin. Koeajotulosten perusteella katkoherkkyysindikaattorilla pystytään tunnistamaan erilaisiin katkoherkkyyksiin liittyvät ajotilanteet varsin luotettavasti. Alkavalle vuorokaudelle saatava ennuste katkoherkkyydestä antaisi käytännön sovelluksessa myös paperikoneen operaattoreille riittävästi aikaa reagoida katkoherkkyyden muutoksiin. Tällä hetkellä sovelluksen jatkokehitystyötä varten on olemassa toimintaympäristö, jossa indikaattorin uudet kehitysversiot voidaan helposti testata sekä simuloimalla että käytännössä paperikoneella. Jatkokehitystyössä keskitytään luotettavuuden parantamisen lisäksi rakentamaan edellytykset indikaattorisovelluksen tuotteistamiseksi. Tämä raportti esittelee uusien katkoherkkyysindikaattoriversioiden kehitystyön eri vaiheita sekä tuloksia simuloinneista PC-ympäristössä ja käytännön koeajoista paperitehtaalla. Lisäksi esitellään pääpiirteet mittaustietojen käsittelyyn kehitetystä Channel Data Handling- ohjelmasta. Projekti kuuluu osana TEKES:n rahoittamaan Prosessidynamiikka toimintaolosuhteisiin mukautuvan älykkään prosessien säädön virittämisessä (PRODYNA) projektiin

The GenTree Platform:growth traits and tree-level environmental data in 12 European forest tree species

Abstract Background: Progress in the field of evolutionary forest ecology has been hampered by the huge challenge of phenotyping trees across their ranges in their natural environments, and the limitation in high-resolution environmental information. Findings: The GenTree Platform contains phenotypic and environmental data from 4,959 trees from 12 ecologically and economically important European forest tree species: Abies alba Mill. (silver fir), Betula pendula Roth. (silver birch), Fagus sylvatica L. (European beech), Picea abies (L.) H. Karst (Norway spruce), Pinus cembra L. (Swiss stone pine), Pinus halepensis Mill. (Aleppo pine), Pinus nigra Arnold (European black pine), Pinus pinaster Aiton (maritime pine), Pinus sylvestris L. (Scots pine), Populus nigra L. (European black poplar), Taxus baccata L. (English yew), and Quercus petraea (Matt.) Liebl. (sessile oak). Phenotypic (height, diameter at breast height, crown size, bark thickness, biomass, straightness, forking, branch angle, fructification), regeneration, environmental in situ measurements (soil depth, vegetation cover, competition indices), and environmental modeling data extracted by using bilinear interpolation accounting for surrounding conditions of each tree (precipitation, temperature, insolation, drought indices) were obtained from trees in 194 sites covering the species’ geographic ranges and reflecting local environmental gradients. Conclusions: The GenTree Platform is a new resource for investigating ecological and evolutionary processes in forest trees. The coherent phenotyping and environmental characterization across 12 species in their European ranges allow for a wide range of analyses from forest ecologists, conservationists, and macro-ecologists. Also, the data here presented can be linked to the GenTree Dendroecological collection, the GenTree Leaf Trait collection, and the GenTree Genomic collection presented elsewhere, which together build the largest evolutionary forest ecology data collection available