Fant 9770 publikasjoner. Viser side 187 av 391:
American Geophysical Union (AGU)
2021
Machine learning-based stocks and flows modeling of road infrastructure
This paper introduces a new method to account for the stocks and flows of road infrastructure at the national level based on material flow accounting (MFA). The proposed method closes some of the current shortcomings in road infrastructures that were identified through MFA: (1) the insufficient implementation of prospective analysis, (2) heavy use of archetypes as a way to represent road infrastructure, (3) inadequate attention to the inclusion of dissipative flows, and (4) limited coverage of the uncertainties. The proposed dynamic bottom-up MFA method was tested on the Norwegian road network to estimate and predict the material stocks and flows between 1980 and 2050. Here, a supervised machine learning model was introduced to estimate the road infrastructure instead of archetypical mapping of different roads. The dissipation of materials from the road infrastructure based on tire–pavement interaction was incorporated. Moreover, this study utilizes iterative classified and regression trees, lifetime distributions, randomized material intensities, and sensitivity analyses to quantify the uncertainties.
John Wiley & Sons
2022
A machine learning algorithm combined with measurements obtained by a NILU-UV irradiance meter enables the determination of total ozone column (TOC) amount and cloud optical depth (COD). In the New York City area, a NILU-UV instrument on the rooftop of a Stevens Institute of Technology building (40.74° N, −74.03° E) has been used to collect data for several years. Inspired by a previous study [Opt. Express 22, 19595 (2014)], this research presents an updated neural-network-based method for TOC and COD retrievals. This method provides reliable results under heavy cloud conditions, and a convenient algorithm for the simultaneous retrieval of TOC and COD values. The TOC values are presented for 2014–2023, and both were compared with results obtained using the look-up table (LUT) method and measurements by the Ozone Monitoring Instrument (OMI), deployed on NASA’s AURA satellite. COD results are also provided.
MDPI
2024
Machine Learning-Based Digital Twin for Predictive Modeling in Wind Turbines
Wind turbines are one of the primary sources of renewable energy, which leads to a sustainable and efficient energy solution. It does not release any carbon emissions to pollute our planet. The wind farms monitoring and power generation prediction is a complex problem due to the unpredictability of wind speed. Consequently, it limits the decision power of the management team to plan the energy consumption in an effective way. Our proposed model solves this challenge by utilizing a 5G-Next Generation-Radio Access Network (5G-NG-RAN) assisted cloud-based digital twins’ framework to virtually monitor wind turbines and form a predictive model to forecast wind speed and predict the generated power. The developed model is based on Microsoft Azure digital twins infrastructure as a 5-dimensional digital twins platform. The predictive modeling is based on a deep learning approach, temporal convolution network (TCN) followed by a non-parametric k-nearest neighbor (kNN) regression. Predictive modeling has two components. First, it processes the univariate time series data of wind to predict its speed. Secondly, it estimates the power generation for each quarter of the year ranges from one week to a whole month (i.e., medium-term prediction) To evaluate the framework the experiments are performed on onshore wind turbines publicly available datasets. The obtained results confirm the applicability of the proposed framework. Furthermore, the comparative analysis with the existing classical prediction models shows that our designed approach obtained better results. The model can assist the management team to monitor the wind farms remotely as well as estimate the power generation in advance.
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
2022
2001
2010
2003
2017
Luftkvalitetsmålinger, Norske Skog Saugbrugsforeningen AS, Halden. NILU OR
Norsk institutt for luftforskning (NILU) har på oppdrag fra Norske Skog, Saugbrugsforeningen AS i Halden gjennomført et måleprogram for målinger av luftkvalitet i bebygd område i nærheten av fabrikkanlegget. Bakgrunnen for forespørselen var klager fra naboer på stikkende lukt og sjenerende røyk fra fabrikken.Det var vind med moderat styrke fra fabrikken mot boligene i alle periodene med luktplager.Måleresultatene viser forhøyede VOC-konsentrasjoner i uteluft under luktepisodene i forhold til den gjennomsnittlige VOC-konsentrasjonen i måleperioden. De identifiserte enkeltkomponentene som hadde høyest konsentrasjon, var først og fremst terpener som også ble målt i utslippene i 1998. Utslipp fra Saugbrugsforeningen gir sannsynligvis det største bidraget til VOC i uteluft ved de undersøkte boligene. Målte konsentrasjoner av enkeltkomponenter av VOC ligger langt under lukttersklene for de enkelte forbindelsene. Målte gjennomsnittskonsentrasjoner av eddiksyre og maursyre var i samme størrelsesorden som konsentrasjoner det er vanlig å finne i urbane strøk. Resultatene viser forhøyede konsentrasjoner i uteluft under luktepisodene i forhold til gjennomsnittskonsentrasjonen i måleperioden. Hovedkilden til eddiksyre og maursyre er sannsynligvis utslipp fra fabrikken. Målte konsentrasjoner av maursyre ligger langt under lukttersklen mens eddiksyrekonsentrasjonene ligger i samme størrelseorden som de laveste lukterskelene som er rapportert.De høyeste timesmiddelverdiene av partikulært sulfat (SO4) var i samme størrelsesorden som maksimale døgnmiddelskonsentrasjoner NILU måler i lite forurenset område på bakgrunnsstasjonen Prestebakke. Målte timesmiddelkonsentrasjoner av svoveldioksid (SO2) var høyere enn SO2 -nivået på bakgrunnstasjonen Prestebakke. Dette tyder på at lokalt utslipp fra fabrikken gir et bidrag til SO2-forurensning i området men konsentrasjonene er lave.
2000
2000
Luftkvalitetsmålinger ved Kværnerbygget i Lodalen i Oslo i perioden september 2002-april 2003. NILU OR
2003
Luftkvalitetsmålinger ved Konowsgt. 67B 'postgarasjen' i Lodalen i Oslo. Desember 2002 - mai 2003. NILU OR
2003
2004