341 |
Net Positive WaterMa, Billy January 2013 (has links)
‘Net Positive Water’ explores the capability of domestic architecture to combat the developing urban water problem. Urban intensification is contributing to the volatility of urban waters and the breakdown of the urban water cycle. Inhabitant water misuse and overconsumption is overwhelming aging municipal utilities, resulting in the decay of urban water quality.
LEEDTM and The Living Building Challenge are recognized Green Building Guidelines prescribing sustainable site and building water standards. Case Studies of domestic Green Building projects will showcase water conservation to enable domestic water renewal. Net Zero Water Guidelines based on the Green Building Guidelines outline
Potable and Non-Potable water use to achieve a sustainable volume of water demand at 70 litres per capita per day. Sustainable water practices are encouraged by utilizing domestic building systems to increase water
value and water awareness. Time-of-Use and Choice-of-Use exposure for household water related tasks establish water savings through the use of best-performing water fixtures and appliances.
Net Positive Water Guidelines will establish On-site and Building standards for sustainable harvesting and storage of water resources. Clean and Dirty water management will prescribe Passive design and Active mechanical processes to maintain best-available water quality in the urban domestic environment. Net Positive Water building typology will integrate urban inhabitation as a functional component of the urban water cycle to use, reuse, and renew water resources. The method will be
tested using a Mid-rise Pilot project to deploy the necessary Passive and Active mechanisms to generate Net Positive Water quality through Net Zero Water sustainable water use. The pilot project is situated in
Waterfront Toronto - The Lower Don Lands development to harness regional interests for water renewal and environmental revitalization.
|
342 |
Processes for Light Alkane Cracking to OlefinsPeter Oladipupo (8669685) 12 October 2021 (has links)
<p>The present work is focused on
the synthesis of small-scale (modular processes) to produce olefins from light
alkane resources in shale gas.</p>
<p>Olefins, which are widely used to
produce important chemicals and everyday consumer products, can be produced
from light alkanes - ethane, propane, butanes etc. Shale gas is comprised of
light alkanes in significant proportion; and is available in abundance. Meanwhile,
shale gas wells are small sized in nature and are distributed over many
different areas or regions. In this regard, using shale gas as raw material for
olefin production would require expensive transportation infrastructure to move
the gas from the wells or local gas gathering stations to large central
processing facilities. This is because existing technologies for natural gas
conversions are particularly suited for large-scale processing. One possible way
to take advantage of the abundance of shale resource for olefins production is
to place small-sized or modular processing plants at the well sites or local gas
gathering stations.</p>
<p>In this work, new process
concepts are synthesized and studied towards developing simple technologies for
on-site and modular processing of light alkane resources in shale gas for
olefin production. Replacing steam with methane as diluent in conventional
thermal cracking processes is proposed to eliminate front-end separation of
methane from the shale gas processing scheme. Results from modeling studies
showed that this is a promising approach. To eliminate the huge firebox volume
associated with thermal cracking furnaces and allow for a compact cracking reactor
system, the use of electricity to supply heat to the cracking reactor is considered.
Synthesis efforts led to the development of two electrically powered reactor
configurations that have improved energy efficiency and reduced carbon
footprints over and compare to conventional thermal cracking furnace configurations.</p>
<p>The ideas and results in the present work are radical in nature and could
lead to a transformation in the utilization of light alkanes, natural gas and
shale resources for the commercial production of fuels and chemicals.</p>
|
343 |
Birds, bats and arthropods in tropical agroforestry landscapes: Functional diversity, multitrophic interactions and crop yieldMaas, Bea 20 November 2013 (has links)
No description available.
|
344 |
Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries / Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive IndustriesTeng, 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 0.1308 seconds