I denne rapporten undersøkes mulighetene for CO2-rensing av eksosgassen fra det eksisterende kullkraftverket i Longyearbyen. Dette er gjort som en uavhengig studie motivert av prosjektet CO2-fritt Svalbard. Omfanget av rapporten er begrenset til å identifisere den best egnede innfangingsteknologien, for deretter å analysere hvilke konsekvenser implementasjon av denne teknologien får for anlegget. Basert på studie av aktuell literatur er kjemisk absorpsjon med en aminløsning som absorpsjonsmedium identifisert som den best egnede teknologien for innfanging av CO2 fra eksosgass fra kullkraftverk. Videre er det designet to forskjellige konfigurasjoner for integrasjon av et aminabsorpsjonsanlegg med eksisterende anlegg. Matematiske modeller av energiflyten i eksisterende anlegg og begge konfigurasjonene er utledet for å undersøke de energimessige konsekvensene av ettermontering av CO2-fangstutstyr. For å oppnå god nøyaktighet er modellene så langt det lar seg gjøre tilpasset måledata og spesifikasjoner fra eksisterende anlegg. Det er så gjennomført simuleringer med hver konfigurasjon i aktuelle lastsituasjoner. Simuleringsresultatene viser at CO2-innfanging ved Longyear energiverk gir en betydelig mindre økning av energibehovet ved kraftgenerering enn resultatene i tilsvarende studier av andre eksisterende anlegg. Ved gjennomsnittslast reduseres totalvirkningsgraden med 2 %. Basert på denne analysen samt vurderinger av praktiske konsekvenser for daglig drift og driftssikkerhet konkluderes det med at CO2-innfanging fra det eksisterende kraftverket i Longyearbyen er en gjennomførbart ut fra praktiske og driftstekniske hensyn. Den lave reduksjonen i termisk virkningsgrad tyder også på at Longyear energiverk er spesielt godt egnet for CO2-innfanging. Dersom det er aktuelt å gå videre med prosjektet må det eksisterende anleggets levetid og eventuelt oppgraderingsbehov utredes. Videre må en detaljert spesifikasjon av ombyggingen lages slik at man kan beregne investeringsbehovet for hele prosjektet. Da kan forventet kostnad og levetid vurderes opp mot alternativet som er å bygge et nytt kraftverk med CO2-innfanging.

Hensikten med denne oppgaven er å undersøke om det er mulig å skille testpersoner med og uten ADHD ved hjelp av metoder fra kybernetikken, basert på et sett med data samlet inn fra et dataspill. En rekke egenskaper blir trukket ut av datasettet og benyttet til klassifisering. Klassifisering blir foretatt ved hjelp av en lineær diskriminantmetode, flerlags perceptronnettverk og en Parzen-Window metode. Det beste klassifiseringsresultatet ble oppnådd mellom klassene ADHD-PI og Kontroll av flerlags perceptronnettverk. Resultatet som ble oppnådd var en spesifisitet for ADHD-PI på 0,78 og en sensitivitet for Kontrollgruppen på 0,67. For lineær diskriminantanalyse var resultatet for denne klassekombinasjonen en spesifisitet for ADHD-PI på 0,71 og en sensitivitet for Kontrollgruppen på 0,7. Egenskapen middelverdi, tid mellom klikk var representert i egenskapskombinasjonen som ga dette resultatet. Egenskapen middelverdi, tid mellom klikk utgjør det optimale subsettet av egenskaper. For klassekombinasjonen ADHD-C og Kontroll ble det beste resultatet oppnåd ved lineær diskriminantanalyse med egenskapene 3,6,8,9 og 15. Spesifisieten for ADHD-C er 0,77 og sensitiviteten for Kontrollgruppen er på 0,62. Klassekombinasjonen ADHD-C og ADHD-PI hadde de laveste klassifiseringsresultatene. Det beste resultatet for denne klassekombinasjonen ble oppnådd med Parzen-Window-teknikken, som ga en spesifisitet for ADHD-C på 0,47 og en spesifisitet for ADHD-PI på 0,76. Ved bruk av lineær diskriminantanalyse lykkes det til en viss grad å skille mellom de to ADHD-variantene og Kontrollgruppen.

En matematisk modell for oppvarming av frosne kjøttblokker ved bruk av en mikrobølge tinetunnel er utviklet i denne oppgaven. Den matematiske modellen stemmer ikke helt overens med virkeligheten, og det er mange faktorer og parametre som tilpasses for at modellen skal konvergere mot det som skjer ved en virkelig tineprosess. Stoffet som presenteres her gir likevel et godt overblikk over prinsippene og varmefordelingen ved oppvarming av frosne kjøttblokker. Resultatene er tilstrekkelige til å kunne utvikle et optimaliserende system for automatisk styring av tinetunnelen. Dette er også hovedmålet med denne oppgaven. De viktigste resultatene er at fysiske egenskaper, som varmekapasitet og termisk konduktivitet vil påvirke tineprosessen i stor grad. Fettinnholdet i kjøttet har størst betydning på egenskapene. Det vises at egenskapene til kjøttet endres mest i temperaturer rundt frysepunktet til kjøttet. Frysepunktet er funnet til å være rundt $-1.5^circ$C. Under tilpassingen av parametrene er det i hovedsak penetrasjonsdybden, varmekapasiteten og konduktiviteten som endres. Det blir benyttet en tinetunnel bestående av to doble mikrobølgeelementer. Effekten fra mikrobølgeelementene bør kontrolleres for å oppnå optimal tining for hver enkelt kjøttblokk. Siden sammensetningen til kjøttblokkene er forskjellige, må effekten til mikrobølgeelementene tilpasses hver enkelt blokk. Tre metoder for optimal styring analyseres og det viser seg at alle tre kan benyttes til forskjellige formål. Alle metodene er modellbaserte så det fokuseres på åpen sløyfe styring. Metoden med likhetsbetingelser gjør at kjøttblokkene når ønsket temperatur, men her bør kjøttblokkene være veldig like og ikke variere i fettprosent. Metoden med ulikhetsbetingelser eller objektfunksjon kan gjøre at temperaturen kan bli for høy, men her er det større rom for variasjon i blokkene. Metoden med bruk av likhetsbetingelser benytter mest pådrag og vil være minst effektiv med tanke på kg per tid. De to andre metodene er mer effektive, men mindre nøyaktige. Det konkluderes med at ved tining av kjøtt bør man tine kjøttblokker med relativt lik fettprosent samtidig, uansett metode. Man bør heller ikke forvente eksakte temperaturer i kjøttblokkene, men at temperaturen ligger i et spesifikt sjikt kan forventes. I noen tilfeller bør ikke blokkene som tines ligge tett inntil hverandre. Denne formen for automatisk styring vises å være følsom for modellfeil og støy. Det bør derfor, uansett metode for styring, være en form for tilbakekobling slik at det kan korrigeres for modellfeil og støy. Det bør helst være muligheter for temperaturmålinger inne i tunnelen, men det vil også fungere med temperaturmåling utenfor tunnelen. MPC(Model Predictive Control) anbefales som den beste metoden for å styre effekten til mikrobølgeelementene.

Menneskelige feil under sikkerhetskritiske operasjoner kan få fatale følger og fantastiske økonomiske konsekvenser. Mennesket står for over 80-90% av alle ulykker, og bedrifter over hele verden har måttet kaste inn håndkle på grunn av menneskelige feil. Dette skaper et behov for kunnskap om hva som forårsaker disse feilene. Å kunne forutse og prediktere de menneskelige feilene er det beste våpnet for å unngå, ufarliggjøre og/eller nøytralisere dem, og vil dermed være svært verdifullt. De siste 20-30 årene har mange forskere verden over satt seg som mål å finne nøklen til å prediktere menneskets handlinger. Men fordi mennesket er en utrolig uforutsigbar skapning og våres beslutningsprosess er skjult, ikke-observerbar, byr denne oppgaven på mange utfordringer. Det finnes mange og svært ulike sikkerhetskritiske operasjoner der det er stort behov for å kunne estimere sikkerheten. I denne oppgaven er det valgt et scenario fra petroleumsindustrien der en produksjonsbrønn skal åpnes. Scenarioet beskrives og analyseres i detalj før estimeringsprosessen påbegynnes, slik at alle mulige menneskelige feil under operasjonsprosedyren er kartlagt først. Rasmussens teorier om menneskets beslutningsprosess og Endsleys teorier om systembevissthet kan brukes til å forklare enhver menneskelig handling. Disse teoriene benyttes i denne oppgaven som springbrett for å utvikle et estimeringsrammeverk for å prediktere menneskelige feil. Ved å tilføye rammeverket noen sentrale elementer hentet fra estimeringsmetoden SPAR-H, lyktes det å estimere påliteligheten til mennesket under det valgte sikkerhetskritiske scenarioet. Estimeringen ga en risiko på 2,74*〖10〗^(-3) for at mennesket gjør en feil i løpet av operasjonsprosedyren som resulterer i en farlig situasjon. Men dette var bare en halv seier. For å kunne gjennomføre estimeringen var det behov for å gjøre/ta en rekke forenklinger og antagelser. Dette reduserte kredibiliteten til estimeringen dramatisk. Dette kom som et resultat av manglende tilgang til feltdata fra situasjoner nærliggende det valgte scenarioet. Kun dersom alle mulige sider ved operatørene, oppgavene og systemet er kjent er det mulig å gjøre en fullgod risikoestimering av scenarioet. Og med tanke på at mange av elementene bak operatørens beslutningsprosess er skjulte kan dette raskt bli svært problematisk. Men det er som denne oppgaven viser mulig å gjøre et greit estimat av tallverdier på påliteligheten til mennesket, uten denne totale kjennskapen. Omfattende feltdata fra atomanlegg har resultert i en estimering av gjennomsnittelig feilrate for operatører. Ved å identifisere elementer som er med på å øke eller redusere risikoen for menneskelige feil under et scenario, kan den gjennomsnittelige feilraten benyttes som en base for å beregne påliteligheten til operatøren(e) i det aktuelle scenarioet.

Denne rapporten beskriver videreutvikling av et system hvor en robotarmfjernstyres over nettverk, og som overfører stereoskopisk video i sanntid tiloperatøren. Gjennom en hodemontert fremvisningsenhet opplever operatørenderfor °a ha dybdesyn, samtidig som orienteringen til kameraenes motorisertefot styres av en orienteringssensor montert p°a hodesettet. Fem tidligereprosjekt- og masteroppgaver representerer det tidligere utviklingsarbeidetutført p°a systemet.Innenfor olje- og petroleumsindustrien foreg°ar det omfattende forskningsaktiviteti forbindelse med utvikling av ubemannede plattformkonsepter, hvordet skal være mulig °a fjernstyre disse plattformenes aktiviteter fra andreanlegg. Det er potensial for betydelige besparelser i driftskostnader sammenliknetmed ordinære plattformer ved °a benytte fjernstyrte roboter tilinspeksjons- og vedlikeholdsoppgaver.Oppgaven omfatter utviklingsarbeid innenfor tre hovedomr°ader. Først beskrivesutviklingen av en kollisjonsunng°aelsesrutine som er i stand til °a forhindresammenstøt mellom roboten og omgivelsene i sanntid p°a bakgrunn av datasamlet inn av en tidligere utviklet kartleggingsmodul. En kinematisk robotmodellbasert p°a sylindere er utviklet i denne sammenheng med fokus p°alav reaksjonstid for systemet. Deretter er implementasjonen av et nytt ogforbedret system for overføring av video beskrevet, mens siste del av arbeidetinkluderer utvikling og forbedring av systemets operatørgrensesnitt,brukervennlighet og overordnede utførelse.Det konkluderes med at utførte implementasjoner og modifikasjoner harhevet totalsystemets ytelse og funksjon ettersom kollisjonsunng°aelsesrutinenfungerer tilfredsstillende, videosystemet viser forbedring innenfor alle m°alteparametere, samt at operatørgrensesnittet n°a er mer omfattende og informativtenn tidligere.

Prediktor AS har et ønske om å bedre det eksisterende klimaanlegget som er i deres hovedkontor i Fredrikstad. Denne oppgaven har blitt gitt som en avsluttende masteroppgave ved institutt for teknisk kybernetikk ved NTNU. Oppgavens overordnete mål er å utvikle et Sentralstyrt Driftsanlegg (SD) hos Prediktor som tar seg av temperaturreguleringen i hele bygget ved å bruke de tekniske installasjoner som er der, og ved å ta hensyn til faktorer som vær, energibruk og komfortfølelse. Å utvikle et komplett SD anlegg er en svært stor og omfattende oppgave, og i denne masteroppgaven er fokuset på det grunnleggende for et SD anlegg, som modellforståelse og datainnsamling. Det vil si at denne rapporten gir et veldig godt grunnlag for et videre arbeid med reguleringsalgoritmene. En innføring i teorien bak SD anlegg er gitt, med forklaring av terminologi brukt i bygningsautomasjonsbransjen og oppbygning av et SD anlegg. Enkelte eksempler på hvordan dette gjøres er gitt, samt andre måter å styre klimaanlegg på. Videre er Prediktors tekniske installasjoners virkemåte beskrevet, sammen med hvordan temperaturen oppleves i bygget og hvilke problemer som eksisterer. En matematisk modellering er gjort av bygget for en forståelse av hvordan temperaturen endres som funksjon av diverse påtrykte effekter som tekniske installasjoner, vær og andre pådrag. På grunnlag av denne modellen er det også utviklet en simulator av bygget i MATLAB/SIMULINK, slik at simuleringer kan foretas, og reguleringsalgoritmer kan testes før fysisk implementasjon. En annen viktig oppgave i utviklingen av et SD anlegg er å sette opp sensorer der det trenges for å kunne foreta nødvendige målinger. I denne oppgaven har allerede eksisterende sensorer blitt brukt, og nye er tilført. Et stort arbeid har vært å kunne hente data fra alle sensorene og gjøre de tilgjengelige i Prediktors egenutviklete datasystem APIS for videre bruk. Data har blitt logget, slik at historiske trender kan sees i APIS Process Explorer. Med denne oppgaven er det meste av lavnivåarbeidet gjort, og med noen tillegg er systemet klart til å brukes som grunnlag for modellbaserte reguleringsalgoritmer. To viktige oppgaver som må gjøres før arbeidet med regulering kan starte, er å fjerne stabilitetsproblemer i ventilasjonsanleggene, og lage en modul som gjør data fra værstasjonen tilgjengelige i APIS.

This thesis work was a study into how the effectiveness of ignition source isolation can be estimated. This safety system works by isolating electrical equipment from power when flammable gas is detected on oil and gas installations. Improving the understanding of how effective this system actually is at reducing explosion risk in hazardous areas was the main motivation, as this could help operators and authorities form a more accurate risk picture. The main part of the work is the development and discussion of a model for ignition that was made so that it could be used to estimate this effectiveness. A detailed model is presented first, based on evaluating failure modes of equipment, then suggestions are made for how it could be simplified to be of practical use in risk analysis. The second part of the project was to gather enough data from industry sources to be able to estimate key parameters in the model relating to the failure probability of Ex barriers and the ignition probability resulting from common types of process equipment. Not enough data was found to support a quantification of these parameters, but results from a major maintenance project on an oil and gas installation in the Norwegian sector was reviewed and discussed. The method of systematically evaluating failure modes in order to determine risk could be useful in other applications, and the suggested way to proceed with the work in this report is to continue gathering data and analyzing it to build up a credible set of failure probabilities for Ex barriers and common equipment types.

When simulating a spiking neuron, numerical integration of synaptic input is often utilized to compute the neuron's depolarization. This report shows that the Numerical Integration Model(NIM) for spiking neuron simulations have a cumulative error that diverges unless the expectancy value for the local truncation error is zero. An alternative neuron simulation scheme, KM, was developed and is presented in this text. Experimental and theoretical results shows that the $kappa M$ error varies within a bounded domain.Experiments have been conducted on sample--and--hold implementations of the two models. A KM_{100} simulation, a KM simulation with 100 iterations per forcing function period, was compared with NIM simulations with finer temporal resolutions. It is shown that before 15 periods of a sinusoidal depolarizing input current has been simulated, the KM_{100} simulation produced a smaller error than a NIM_{10.000} simulation.Since the NIM simulation has a number of time steps that is two orders of magnitude larger than the KM simulation, this represents a significant efficiency improvement.

Horizontal wells with multistage hydraulic fracturing are today the most important drilling technology for shale gas extraction. Considered unprofitable before, the production has now become economically profitable due to advances in technology. Shales main characteristics is its low permeability, making the gas challenging and expensive to extract. Hydraulic fracturing stimulates the wells by creating additional conductivity, making the gas flows from storage pores to the well. This flow only possible in a short time scale, and states the need for multistage fracturing. Shale gas flow therefore exhibits a high initial peak, followed by a rapid decline in production rates. The use of shut-ins of shale gas wells allows for pressure build-up and may prevent liquid loading, as a means of boosting production. Shut-ins are used as on/off control variables in short-term model-based optimization of multiple shale gas wells with the objective of tracking a reference rate, while at the same time avoiding liquid loading. Previous work have focused on open-loop optimization. Here, an open-loop formulation is compared to a closed-loop formulation, in the form of mixed integer model predictive control. Both formulations are implemented in IBM ILOG CPLEX, with and without disturbances. Optimal production settings are solved in the presence of global constraints on production rates and minimal shut-in time. This allows for shut-ins with variable periods. The implementation is sensitive to initial conditions, horizons and weighting factors. The closed-loop formulation shows the best ability to reduce the effects of disturbances.

The NTNU Test Satellite (NUTS) project, is part of the Norwegian Student Satellite programANSAT. The goal of the project is to design and launch a double CubeSat by the endof 2014. During earlier satellite projects at NTNU, solid work on design of the attitudedetermination and control for a small satellite has been done.One of the considered estimation methods for the attitude determination is the extendedquaternion estimation method (EQUEST). Further development and testing of themethod is described in this thesis. In addition to the new EQUEST method, a nonlinearobserver has been implemented and tested. The simulation results for the two methods arecompared in order to find the attitude estimation method best suited for the NUTS satellite.The new EQUEST method has several advantages over the more common Kalmanfiltering for use in small CubeSats. It is less computationally costly, and has a fast startupand settling time. Magnetorquers, which affect the local magnetic field, are used asactuators for the satellite. This makes a fast algorithm preferable, since the attitude estimationand the attitude control should be performed separately. The nonlinear observer isslower than the EQUEST method, but it can guarantee global exponential stability and itis less vulnerable to disturbances. It is therefore introduced as an alternative solution forthe attitude determination problem.The original EQUEST method builds upon the QUEST method which has been extendedto include non-vectorized terms for gyroscope measurements and attitude predictionin the method’s cost function. In these terms, subtractions between the estimated andmeasured quaternions are used. The result is not entirely mathematically correct, eventhough previous testing of the method has been successful. The subtractions in the includedterms will not result in new attitude error quaternions.In this thesis, the method is further developed by replacing the subtraction terms withquaternion products. The new method is tested and compared to the original EQUESTmethod and an extended Kalman filter. It is also compared to the implemented nonlinearobserver. If the computational power of the NUTS satellite is sufficiently large, a combinationof the developed EQUEST method and the nonlinear observer could be considered forthe estimation. A combination of these two attitude estimation methods is implementedand the simulation results are analyzed.