• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 161
  • 32
  • 32
  • 22
  • 4
  • 3
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 1
  • 1
  • Tagged with
  • 312
  • 61
  • 42
  • 38
  • 36
  • 34
  • 31
  • 29
  • 26
  • 24
  • 24
  • 24
  • 23
  • 22
  • 20
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
311

Temporal Variations in the Compliance of Gas Hydrate Formations

Roach, Lisa Aretha Nyala 20 March 2014 (has links)
Seafloor compliance is a non-intrusive geophysical method sensitive to the shear modulus of the sediments below the seafloor. A compliance analysis requires the computation of the frequency dependent transfer function between the vertical stress, produced at the seafloor by the ultra low frequency passive source-infra-gravity waves, and the resulting displacement, related to velocity through the frequency. The displacement of the ocean floor is dependent on the elastic structure of the sediments and the compliance function is tuned to different depths, i.e., a change in the elastic parameters at a given depth is sensed by the compliance function at a particular frequency. In a gas hydrate system, the magnitude of the stiffness is a measure of the quantity of gas hydrates present. Gas hydrates contain immense stores of greenhouse gases making them relevant to climate change science, and represent an important potential alternative source of energy. Bullseye Vent is a gas hydrate system located in an area that has been intensively studied for over 2 decades and research results suggest that this system is evolving over time. A partnership with NEPTUNE Canada allowed for the investigation of this possible evolution. This thesis describes a compliance experiment configured for NEPTUNE Canada’s seafloor observatory and its failure. It also describes the use of 203 days of simultaneously logged pressure and velocity time-series data, measured by a Scripps differential pressure gauge, and a Güralp CMG-1T broadband seismometer on NEPTUNE Canada’s seismic station, respectively, to evaluate variations in sediment stiffness near Bullseye. The evaluation resulted in a (- 4.49 x10-3± 3.52 x 10-3) % change of the transfer function of 3rd October, 2010 and represents a 2.88% decrease in the stiffness of the sediments over the period. This thesis also outlines a new algorithm for calculating the static compliance of isotropic layered sediments.
312

Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries / Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries

Teng, Sin Yong January 2020 (has links)
S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.

Page generated in 0.0289 seconds