Wyniki wyszukiwania

Filtruj wyniki

  • Czasopisma
  • Authors
  • Keywords
  • Date
  • Type

Wyniki wyszukiwania

Wyników: 5
Wyników na stronie: 25 50 75
Sortuj wg:

Abstrakt

Artykuł przedstawia analizę udziału Rosji w międzynarodowym handlu węglem energetycznym, będącej od lat jego istotnym uczestnikiem. Badaniami objęto lata 2014–2018. Położenie geograficzne na dwóch kontynentach oraz dostępność złóż węgla sprzyja jej obecności zarówno na rynku Pacyfiku, jak również Atlantyku. W artykule omówiono także głównych producentów węgla w Rosji oraz ceny rosyjskiego węgla energetycznego skierowanego na rynek spot. Z e względu na znaczący udział eksportu węgla dla gospodarki rosyjskiej, skupiono się także na analizie rosyjskich portów morskich.

W ostatnich latach w eksporcie rosyjskiego węgla energetycznego zaczął dominować kierunek azjatycki. U dział eksportu na ten rynek w latach 2014–2018 zawierał się w granicach 49–57% (60–87 mln ton). Wśród krajów azjatyckich istotną rolę odgrywają obecnie trzy państwa: Korea Płd., Chiny i J aponia. Nabyły one łącznie 38–52 mln ton rosyjskiego węgla.

Choć w analizowanych latach łącznie na rynek europejski Rosja wyeksportowała 52–67 mln ton węgla, to jednak udział tego rynku spadł z prawie połowy do około 40%. Powolne odchodzenie od energetyki węglowej przyczynia się do zmniejszania udziału odbiorców z tego kierunku. Wśród krajów europejskich jeszcze w roku 2014 głównym kierunkiem eksportu była W. Brytania z 19% udziałem (24 mln ton) w eksporcie ogółem. W 2018 r. eksport zmalał do 9 mln ton (5%).

Wśród europejskich kierunków eksportu rosyjskiego węgla rośnie na znaczeniu udział Polski. W latach 2014–2018 eksport węgla energetycznego do Polski zmieniał się w przedziale 5,6–16,2 mln ton. Z wraca uwagę jego dynamiczny wzrost uzyskany w ciągu ostatnich trzech lat. W stosunku do 2016 r. import wzrósł o 10,0 mln ton i w 2018 r. wyniósł aż 16,1 mln ton. W artykule omówiono także geograficzną strukturę importu węgla do Polski według przejść granicznych oraz portów morskich.

Przejdź do artykułu

Autorzy i Afiliacje

Katarzyna Stala-Szlugaj
Zbigniew Grudziński
Pobierz PDF Pobierz RIS Pobierz Bibtex

Abstrakt

The stable supply of iron ore resources is not only related to energy security, but also to a country’s sustainable development. The accurate forecast of iron ore demand is of great significance to the industrialization development of a country and even the world. Researchers have not yet reached a consensus about the methods of forecasting iron ore demand. Combining different algorithms and making full use of the advantages of each algorithm is an effective way to develop a prediction model with high accuracy, reliability and generalization performance. The traditional statistical and econometric techniques of the Holt–Winters (HW) non-seasonal exponential smoothing model and autoregressive integrated moving average (ARIMA) model can capture linear processes in data time series. The machine learning methods of support vector machine (SVM) and extreme learning machine (ELM) have the ability to obtain nonlinear features from data of iron ore demand. The advantages of the HW, ARIMA, SVM, and ELM methods are combined in various degrees by intelligent optimization algorithms, including the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) algorithm and simulated annealing (SA) algorithm. Then the combined forecast models are constructed. The contrastive results clearly show that how a high forecasting accuracy and an excellent robustness could be achieved by the particle swarm optimization algorithm combined model, it is more suitable for predicting data pertaining to the iron ore demand.
Przejdź do artykułu

Bibliografia

1. Al-Fattah, S.M. 2020. A new artificial intelligence GANNATS model predicts gasoline demand of Saudi Arabia. Journal of Petroleum Science and Engineering 194.
2. Al-Hnaity, B. and Abbod, M. 2016. Predicting Financial Time Series Data Using Hybrid Model. Intelligent Systems and Applications 650, pp. 19–41.
3. Bates, J.M. and Granger, C.W.J. 1969. The combination of forecasts. Journal of the Operational Research Society 20(4), pp. 451–468.
4. Bikcora et al. 2018 – Bikcora, C., Verheijen, L. and Weiland, S. 2018. Density forecasting of daily electricity demand with ARMA-GARCH, CAViaR, and CARE econometric models. Sustainable Energy Grids and Networks 13, pp. 148–156.
5. Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. 1976. Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day, San Francisco.
6. Davies, N.J.P. and Petruccelli, J.D. 1988. An Automatic Procedure for Identification, Estimation and Forecasting Univariate Self Exiting Threshold Autoregressive Models. Journal of the Royal Statistical Society 37(2), pp. 199–204.
7. D’Amico et al. 2020 – D’Amico, A., Ciulla, G., Tupenaite, L. and Kaklauskas, A. 2020. Multiple criteria assessment of methods for forecasting building thermal energy demand. Energy and Buildings 224, 110220.
8. Eberhart, R. and Kennedy, J. 1995. A new optimizer using particle swarm theory. [In:] MHS’95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, pp. 39–43.
9. Holland, J.M. 1975. Adaptation in Natural and Artificial Systems. The University of Michigan Press, Ann Arbor.
10. Huang et al. 2006 – Huang, G.B., Zhu, Q.Y. and Siew, C.K. 2006. Extreme learning machine: theory and applications. Neurocomputing 70, pp. 489–501.
11. Jia, L.W. and Xu, D.Y. 2014. Analysis and Prediction of the Demand for Iron Ore: Using Panel, Grey, Co-Integration and ARIMA Models. Resources Science 36(7), pp. 1382–1391.
12. Kazemzadeh et al. 2020 – Kazemzadeh, M.R., Amjadian, A. and Amraee, T. 2020. A hybrid data mining driven algorithm for long term electric peak load and energy demand forecasting. Energy 204, 117948
13. Liu et al. 2016 – Liu, X.L., Moreno, B. and Garcia, A.S. 2016. A grey neural network and input-output combined forecasting model. Primary energy consumption forecasts in Spanish economic sectors. Energy 115, pp. 1042–1054.
14. Ma et al. 2013 – Ma, W.M., Zhu, X.X. and Wang, M.M. 2013. Forecasting iron ore import and consumption of China using grey model optimized by particle swarm optimization algorithm. Resources Policy 38, pp. 613–620.
15. Mi et al. 2018 – Mi, J., Fan, L., Duan, X. and Qiu, Y. 2018. Short-Term Power Load Forecasting Method Based on Improved Exponential Smoothing Grey Model. Mathematical Problems in Engineering 2018, pp. 1–11.
16. National Bureau of Statistics of China. Output of Industrial Products. [Online] https://data.stats.gov.cn/easyquery. htm?cn=C01&zb=A0E0H&sj=2019 [Accessed: 2020-12-30].
17. National Bureau of Statistics of China, 2018. Chinese Mining Yearbook. Beijing: China Statistics Press.
18. Song et al. 2018 – Song, J.J., Wang, J.Z. and Lu, H.Y.2018. A novel combined model based on advanced optimization algorithm for short-term wind speed forecasting. Applied Energy 215, pp. 643–658.
19. Vapnik, V.N. 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. New York: Springer.
20. Wang et al. 2018 – Wang, J., Luo, Y.Y., Tang, T.Y. and Peng, G. 2018. Modeling a combined forecast algorithm based on sequence patterns and near characteristics: An application for tourism demand forecasting. Chaos, Solitons and Fractals 108, pp. 136–147.
21. Wang et al. 2012 – Wang, J.J., Wang, J.Z., Zhang, Z.G. and Guo, S.P. 2012. Stock index forecasting based on a hybrid model. Omega-International Journal of Management Science 40, pp. 758–766.
22. Wang et al. 2010 – Wang, J.Z., Zhu, S.L., Zhang, W.Y. and Lu, H.Y. 2010. Combined modeling for electric load forecasting with adaptive particle swarm optimization. Energy 35, pp. 1671–1678.
23. Wang et al. 2020 – Wang, Z.X., Zhao, Y.F. and He, L.Y. 2020. Forecasting the monthly iron ore import of China using a model combining empirical mode decomposition, non-linear autoregressive neural network, and autoregressive integrated moving average. Applied Soft Computing 94.
24. Winters, P.R. 1960. Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science 6(3), pp. 324–42.
25. Zhang et al. 2019 – Zhang, S.H., Wang, J.Y. and Guo, Z.H. 2019. Research on combined model based on multi- -objective optimization and application in time series forecast. Soft Computing 23, pp. 11493–11521.
26. Zhang et al. 2017 – Zhang, Y., Li, C. and Li, L. 2017. Electricity price forecasting by a hybrid model, combining wavelet transform, ARMA and kernel-based extreme learning machine methods. Applied Energy 190, pp. 291–305.
27. Zhou et al. 2019 – Zhou, Z., Si, G.Q., Zheng, K., Xu, X., Qu, K. and Zhang, Y.B. 2019. CMBCF: A Cloud Model Based Hybrid Method for Combining Forecast. Applied Soft Computing 85, 105766.
28. Zhou, Z.H. 2016. Machine Learning. Beijing: Tsinghua University Press, 425 pp. ( in Chinese).

Przejdź do artykułu

Autorzy i Afiliacje

Min Ren
1
Jianyong Dai
2
Wancheng Zhu
3
Feng Dai
3
ORCID: ORCID

  1. Northeastern University, Shenyang, China
  2. University of South China, Hengyang, China
  3. Northeastern University, Shenyang

Abstrakt

Paper brings a description of free motion of particles suspended in the atmospheric air and being under action of the gravitational field together with additional accelerations caused by their relative motion. Theoretical part of the paper presents physical background of the particles motion within rotating channels together with the simplified method allowing to determine efficiency of the dust separator. Experimental part of the paper describes the test stand layout together with details of the dust separator design and its principles of action. In the closing part final conclusions and suggested practical applications of the devices under investigation are presented.
Przejdź do artykułu

Autorzy i Afiliacje

Tadeusz Knap

Abstrakt

The paper focuses on the modelling of bromate formation. An axial dispersion model was proposed to integrate the non-ideal mixing, mass-transfer and a kinetic model that links ozone decomposition reactions fromthe Tomiyasu, Fukutomi and Gordon (TFG) ozone decaymodelwith direct and indirect bromide oxidation reactions, oxidation of natural organicmatter and its reactionswith aqueous bromine. To elucidate the role of ammonia an additional set of reactions leading to bromamine formation, oxidation and disproportionation was incorporated in the kinetic model. Sensitivity analysis was conducted to obtain information on reliability of the reaction rate constants used and to simplify the model.

Przejdź do artykułu

Autorzy i Afiliacje

Urszula Olsińska

Abstrakt

W pracy sformułowano problem wyznaczania jedno- i wielokrokowej prognozy pogómiczych przemieszczeń powierzchni terenu. Zmienną opisującą jest tu skończony i uporządkowany chronologicznie wektor wyników pomiarów geodezyjnych. Dokonane pomiary wskazują, że analizowany proces można zapisać jako złożenie procesu deterministycznego i procesu osobliwego. Stąd też opis ilościowy kinetyki procesu kształtowania przemieszczeń przyporządkowano do klasy modeli stochastycznych. Formalne zdefiniowanie modelu stanowi tu odpowiednia suma szeregu gdzie argumentem jest czas a wartościami zmienne losowe. Ze względów użytkowych przeprowadzono optymalizację prognozy jednokrokowej. Aplikacyjną procedurą numeryczną jest tu algorytm Durbina-Levinsona. Utylitarny fragment pracy to weryfikacja zdefiniowanego modelu dla konkretnych warunków górniczo-geologicznych i konkretnych wyników pomiarów. Uzyskane analitycznie odwzorowanie i optymalna prognoza kinetyki przemieszczeń pionowych dobrze przystają do wyników pomiarów, co potwierdzają odpowiednie miary jakości opisu procesu.
Przejdź do artykułu

Autorzy i Afiliacje

Wiesław Piwowarski

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji