Lapszámok
2024 1-2. szám
- Dr. Nyers Árpád PhD, habil - Dr. Nyers József Prof. Sci. habil:
Épületek passzív hűtése kutak alkalmazásával és a kútszivattyú optimumai - Molnár Zita - Dr. Vadászi Marianna - Dobi-Szakál Gyöngy:
Gázelosztóhálózaton végzett hidrogéntartalmú földgáz hidraulikai és keveredési szoftveres vizsgálata - CONSTRUMA:
A hely, ahol a tervek életre kelnek - Gergely Dániel Zoltán:
Beszabályozó szelepek mérési pontosságának analízise. 2. rész - Haller László:
SEM légkezelő berendezések higiéniai minősítése - Szalai Gabriella - Mészáros Fanni:
Az F-gáz rendelet módosítása: öntsünk tiszta vizet a pohárba! - Szalay Gabriella:
Szakmai hír - Hiánypótló adatgyűjtés indul a hazai hőszivattyú-piac számba vételére - Dr. Szilágyi Zsombor:
A fatüzelés és a légkör védelem - El-Mokadem, Mahmoud - Louca, Samy - Abdelrahman, Ali - Rewitz, Kai - Müller, Dirk:
VOC gázérzékelő rendszer kifejlesztése mesterséges intelligencia felhasználásával a bevásárlóközpontok levegőminőségének a mérésére. Angol nyelvű cikk - Sasi Gábor:
Mi a megoldás, ha nincsen elég szervizes? - VETTÓ Kft.:
Fából glikolos közvetítőközeg? Lignocellulóz alapú etilén- és propilén-glikolok növényi „hulladékból” - Kovács István:
Multi-use tűzvédelmi hő- és füstelszívó ventilátorok - Dr. Halmi Iván:
Riporter a múzeumban
Hozzászólások
VOC gázérzékelő rendszer kifejlesztése mesterséges intelligencia felhasználásával a bevásárlóközpontok levegőminőségének a mérésére. Angol nyelvű cikk
Még nem érkezett hozzászólás!
El-Mokadem, Mahmoud - Louca, Samy - Abdelrahman, Ali - Rewitz, Kai - Müller, Dirk
VOC gázérzékelő rendszer kifejlesztése mesterséges intelligencia felhasználásával a bevásárlóközpontok levegőminőségének a mérésére. Angol nyelvű cikk
El-Mokadem, Mahmoud
Institute for Energy Efficient Buildings and Indoor Climate (EBC), E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University
Louca, Samy
Institute for Energy Efficient Buildings and Indoor Climate (EBC), E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University
Abdelrahman, Ali
Institute for Energy Efficient Buildings and Indoor Climate (EBC), E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University
Rewitz, Kai
Institute for Energy Efficient Buildings and Indoor Climate (EBC), E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University
Müller, Dirk
Institute for Energy Efficient Buildings and Indoor Climate (EBC), E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University
A beltéri levegő minőségével (IAQ) és az energiahatékonysággal kapcsolatos tudatosság növekedésével az IAQ szenzorok fejlesztése egyre fontosabb, különösen az igény szerinti szellőzés (DCV) biztosítása érdekében. Jelenleg a legtöbb beltéri környezetben az igény szerinti szellőzés kialakítása a CO2-koncentráció mérésén alapul, ami jó mutatója az emberi szennyezőanyag kibocsátásnak. A bevásárlóközpontok esetében a DCV ritkán veszi figyelembe az anyagokból származó illékony szerves vegyületek (VOC) kibocsátását, ami jelentősen befolyásolhatja a vásárlók egészségét és a fogyasztó jó közérzetét. Az érzékelők nagy száma és az olyan befolyásoló tényezők miatt, mint a hőmérséklet, a relatív páratartalom vagy a szag típusa, nem triviális a megfelelő modell kiválasztása az IAQ értékeléséhez. A cikkben a szerzők összehasonlítják a lineáris regressziót a támogató vektor regresszióval, a mesterséges neutrális hálózatokkal és a véletlenszerű erdőmodellekkel, hogy előre megbecsüljék az észlelt intenzitást hat különböző bevásárlóközpont esetén.