4 research outputs found
Primjena suvremenih materijala za brtvljenje cijevnih navojnih spojeva
This paper deals with application of contemporary liquid sealants based on methyl - methacrylate, so called anaerobic sealants. Applications include reliable sealing of threaded joints in pipeline installations (cold and hot water pipelines, steam pipelines, gas pipelines, cooling and air-conditioning, pneumatics and hydraulics). Economy of anaerobic sealants application as well as important advantages of this contemporary sealing technique in comparison with traditional one has been considered in particular.U radu je razmotrena primjena suvremenih tekuÄih brtvenih materijala na bazi metil-metakrilata, tzv. anaerobnih brtvila. Primjene obuhvaÄaju pouzdano brtvljenje navojnih spojeva u svim vrstama cijevnih instalacija (vodovodi, toplovodi, parovodi, plinovodi, rashladna tehnika i klimatizacija, pneumatika i hidraulika). Posebice je razmotrena gospodarska opravdanost tih brtvenih materijala i znaÄajne prednosti koje ta suvremena tehnika brtvljenja ima u odnosu na klasiÄne postupke
PredviÄanje životnog vijeka oÅ”teÄene plinske cijevi PE 80
This paper deals with new approach to life estimation of damaged thick-walled gas pipes made of high-density polyethylene (PE 80). The most common approaches to polyethylene gas pipes durability prediction rely on methods of fracture mechanics, which involve defining the stress intensity factor experimentally. However, such tests are carried out on standardized specimens neglecting the influence of real pipe geometry and processing method. On the
other hand, these data are not always available to gas distributors, which are responsible for installed pipelines durability. Investigations based on long-term experiments involving three parameters: pressure, length and depth of initial notch type crack gave empirical mathematical model for life prediction of polyethylene gas pipes.U radu je prikazan novi pristup za procjenu preostalog vremena uporabe oÅ”teÄenih plinovodnih cijevi od polietilena visoke gustoÄe (PE 80). U praksi se najÄeÅ”Äe primjenjuju metode mehanike loma za procjenu trajnosti polietilenskih plinovodnih cijevi koje ukljuÄuju eksperimentalno definiranje koeficijenta intenzivnosti naprezanja. MeÄutim takvi su testovi napravljeni na normiranim ispitnim tijelima pri Äemu je zanemaren utjecaj stvarne geometrije i postupak
proizvodnje cijevi. S druge strane, podaci o koeficijentu intenzivnosti naprezanja nisu uvijek dostupni distributerima prirodnog plina. Provedbom dugotrajnih ispitivanja temeljenih na distributerima dostupnim podacima: tlaku u cijevima, duljini zareznog oÅ”teÄenja i dubini zareznog oÅ”teÄenja dobiven je empirijski matematiÄki model za procjenu preostalog vremena uporabe oÅ”teÄenih polietilenskih plinovodnih cijevi
PredviÄanje potroÅ”nje prirodnog plina pomoÄu neuronskih mreža
The aim of the paper is to create a prediction model of natural gas consumption on a regional level by using neural networks, and to analyze the results in order to improve prediction accuracy in further research. The output variable consisted of the next-day gas consumption in hourly intervals, while the input space included previous-day consumption in addition to exogenous variables. After conducting a feature selection procedure, two neural network algorithms were trained and tested: the multilayer perceptron and the radial basis function network with different activation functions. The dataset consisted of real historical data of a Croatian gas distributor. The best neural network model is selected on the basis of the mean absolute percentage error obtained on the test sample. The
results were analyzed, and some critical hours and days were identified. Guidelines were reported that could be valuable to both researchers and practitioners in this area.Cilj rada je kreirati prediktivni model potroÅ”nje prirodnog plina na regionalnoj razini koristeÄi neuronske mreže, kao i analizirati rezultate s ciljem unapreÄivanja toÄnosti predviÄanja u buduÄim istraživanjima Izlazna varijabla sastojala se od potroÅ”nje prirodnog plina sljedeÄeg dana u satnim intervalima, dok je ulazni prostor varijabli ukljuÄivao potroÅ”nju prethodnog dana, te dodatne egzogene varijable. Nakon procedure selekcije znaÄajnih varijabli, treni na i testirana su dva algoritma neuronskih mreža: viÅ”eslojni perceptron i mreža s radijalnom funkcijom koristeÄi razliÄite aktivacijske funkcije. Skup podataka sastojao se od stvarnih povijesnih podataka jednog hrvatskog distributera plina. Na temelju srednje apsolutne postotne greÅ”ke dobivene na testnom uzorku izabran je najbolji model neuronske mreže. Rezultati su analizirani, i identificirani su kritiÄni sati i dani. Iznesene su odreÄene smjernice koje mogu biti korisne
za istraživaÄe i praktiÄare u ovom podruÄju