The effect of combined thermal and thermochemical treatments on the characteristics of deformation of high-speed steel W6Mo5 with a diffusion carburized
layer. Shows the possibility of a significant increase in the plasticity of the material
under deformation «of the hardened layer in cold condition.
Новые поступления электронной библиотеки
2025-10-08
2025-10-08
Артыкул прысвечаны вывучэнню і аналізу некалькіх пластоў устойлівых адзінак у навуковай тэхнічнай літаратуры - тэхнічная тэрміналогія, ці тэрміналагізмы, фразеалагізмы, у тым ліку і тыя, што ўзніклі на базе тэрмінаў, і ўстойлівыя адзінкі мовы навукі, ці тэкстаўтваральныя ўстойлівыя адзінкі, якія ўласна фразеалагічнымі адзінкамі беларускай мовы не з'яўляюцца, але без якіх немагчыма аформіць навуковы тэкст.
The article is devoted to the study and analysis of several layers of fixed units in the scientific technical literature - technical terminology, or terminologisms, phraseological units, including those that arose on the basis of terms, and fixed units of the language of science, or text-forming fixed units, which are not actually phraseological units of the Belarusian language, but without which it is impossible to make up a scientific text.
2025-10-08
Представлена авторская методика оценки уровня энергоэффективности производства про
довольствия с использованием композитного индекса. В основе предложенного механизма – систематизированный анализ существующих подходов. Это позволило выделить главные домены
формирования уровня энергоэффективности, определить для них ключевые критерии и когерентные им оценочные показатели. Установлены способы детализации и представления результатов оценки, включая интегральные и графические формы, обеспечивающие комплексную визуализацию и количественную оценку, что усиливает возможности диагностики и управления
топливно-энергетическими ресурсами. Разработанный методический подход дает возможность
всесторонней оценки энергоэффективности производства продовольствия, способствует выявлению резервов повышения и оптимизации энергопотребления в агропродовольственном секторе
экономики.
The article presents the author’s methodology for assessing the level of energy efficiency in food
production using a composite index. The proposed mechanism is based on a systematized analysis
of existing approaches. This made it possible to identify the main domains of energy efficiency formation,
determine key criteria for them and coherent assessment indicators. Methods for detailing and presenting the assessment results are established, including integral and graphical forms that provide comprehensive visualization and quantitative assessment, which enhances the diagnostics and management
of fuel and energy resources. The developed methodological approach enables a comprehensive assessment of the energy efficiency of food production, helps to identify reserves for increasing and optimizing
energy consumption in the agro-food sector of the economy.
2025-10-07
Актуальность. Рост электропотребления в частном жилом секторе, связанный с увеличением энергоиспользования в том числе на обогрев зданий, приводит к возрастанию нагрузок на линии электропередачи 0,4 кВ. Традиционные типовые графики нагрузок не всегда отражают современные условия и особенности потребления, что создаёт риски неверной оценки пропускной способности электрической сети и требует более точного моделирования режимов работы электросетей.
ЦЕЛЬ. Разработать подходы к классификации потребителей и выявить статистически обоснованные закономерности электропотребления в частной жилой застройке для последующего расчёта режимов работы в электрических сетях.Методы. Для анализа использовались данные получасового электропотребления 42 частных домов, собранные из АСКУЭ. Проведена очистка от пропусков и выбросов методом трёх сигм, а также формирование тепловых карт для выявления нерепрезентативных потребителей. Статистическая значимость различий установлена посредством дисперсионного анализа (ANOVA) и теста Тьюки. На основе медианных значений потребления сформированы группы с низким и высоким уровнем энергоиспользования. При визуализации и обработке данных применялись MS Excel, Python (библиотеки Pandas, NumPy, SciPy), а также пакет Statistica.Результаты. Анализ подтвердил наличие статистически значимых различий в электропотреблении между большинством домов (F=2065,4, p<0,001). Тест Тьюки показал, что внутри каждой группы дома характеризуются относительно стабильными значениями энергопотребления, однако в межгрупповом сравнении расход электроэнергии существенно варьируется. По результатам исследования выделены две группы: с «низким» и «высоким» уровнем потребления. Для группы с высоким уровнем выявлены ярко выраженные вечерние пики (18:00-22:00), тогда как в группе с низким потреблением профиль нагрузки более равномерен.Заключение. Применение методов статистического анализа электропотребления позволило упростить классификацию домов до двух основных групп и сформировать типовые профили потребления. Эти результаты интегрированы в программное обеспечение LineCapacity, что облегчает расчёт режимов работы электросетей и способствует снижению неверной оценки запаса передаваемой мощности. Планируется перспективное направление исследований, сосредоточенное на расширение набора данных по электропотреблению жилых домов. Это позволит учитывать влияние сезонных факторов, а также разработать механизмы имитационного моделирования энергоиспользования различных групп потребителей.
Relevance. The increasing electricity consumption in the private residential sector, driven in part by the growing use of electric heating, is leading to higher loads on 0.4 kV power transmission lines. Traditional standardized load profiles do not always reflect modern consumption patterns and conditions, which creates risks of inaccurate assessments of the electrical grid's capacity and necessitates more precise modeling of grid operating conditions.Purpose. To develop approaches for classifying consumers and identifying statistically significant patterns in electricity consumption in private residential areas for subsequent calculation of grid operating conditions.Methods. The analysis was based on half-hourly electricity consumption data from 42 private houses, collected via an Automated Meter Reading and Management System (AMRMS). The data was cleaned using the three-sigma rule to remove gaps and outliers, and heat maps were used to identify non-representative consumers. The statistical significance of differences was determined using analysis of variance (ANOVA) and Tukey's test. Based on median consumption values, consumer groups were formed (low and high electricity consumption). Data processing and visualization were performed using MS Excel, Python (Pandas, NumPy, SciPy libraries), and the Statistica software package.Results. The analysis confirmed statistically significant differences in electricity consumption between most of the houses (F = 2065.4, p < 0.001). Tukey's test showed that within each group, homes exhibited relatively stable energy consumption values, while intergroup comparisons revealed substantial variations in electricity usage. As a result of the study, two consumer types were identified: "low" and "high" consumption groups. The high-consumption group exhibited distinct evening peaks (18:00-22:00), whereas the low-consumption group had a more evenly distributed load profile.Conclusion. The application of statistical analysis methods to electricity consumption data enabled the simplification of household classification into two main groups and the development of typical consumption profiles. These results were integrated into the LineCapacity software, facilitating grid operation calculations and reducing the risk of misjudging the available power transmission capacity. A promising research direction is planned, focusing on expanding the dataset on residential electricity consumption. This will allow for the consideration of seasonal factors and the development of simulation modeling mechanisms for various consumer groups.
2025-10-07
Построение цифровой модели «умного города» в условиях стремительного развития технической инфраструктуры требует эффективных методов мониторинга и управления инженерными системами. Одной из ключевых задач является оптимизация размещения измерительных устройств в таких системах, как водо- и энергоснабжение, включая газ, электричество и теплоту. В условиях ограниченных финансовых ресурсов и необходимости обеспечения высокой точности мониторинга важно учитывать не только географическое распределение потребителей, но и интенсивность их нагрузки. Это особенно актуально для управления распределенными техническими системами, где необходимо минимизировать затраты на оборудование, обеспечивая при этом полный охват сети и своевременное выявление аномалий. Целью данного исследования является разработка методологии оптимального размещения измерительных устройств в инженерных системах, учитывающей как пространственное положение потребителей, так и их загрузку. В работе используется многоуровневая стратегия анализа с применением метода Уорда для иерархической кластеризации и алгоритма k-средних. На основе предложенной методологии на примере системы водоснабжения Гомеля выделены четыре территориальных кластера, на основе которых пропорционально вкладу потребления распределены 20 датчиков давления. В статье показано, как с помощью многопараметрической кластеризации можно определить оптимальные центры размещения измерительных устройств, которые ориентируются на более мощных потребителей, при этом учитывая географическое распределение объектов в целом. Разработанный подход позволяет эффективно распределять измерительные устройства с учетом реальной загрузки объектов в системе и их географического положения, что обеспечивает наилучший охват территории в условиях ограниченного количества оборудования. Приведенный в статье подход может быть адаптирован для различных технических систем, обеспечивая универсальность и гибкость применения.
Building a digital model of a “smart city” in the context of rapid development of technical infrastructure requires effective methods for monitoring and managing engineering systems. One of the key tasks is to optimize the placement of measuring devices in systems such as water and energy supply, including gas, electricity and heat. In conditions of limited financial resources and the need to ensure high monitoring accuracy, it is important to take into account not only the geographical distribution of consumers, but also the intensity of their load. This is especially important for managing distributed technical systems, where it is necessary to minimize equipment costs, while ensuring full network coverage and timely detection of anomalies. The purpose of this study is to develop a methodology for the optimal placement of measuring devices in engineering systems that takes into account both the spatial location of consumers and their load. The paper uses a multilevel analysis strategy using Ward’s method for hierarchical clustering and the k-means algorithm. Based on the proposed methodology, four territorial clusters were identified using the example of the Gomel water supply system, on the basis of which 20 pressure sensors were distributed proportionally to the contribution of consumption. The article shows how multiparameter clustering can be used to determine optimal centers for placing measuring devices that are focused on more powerful consumers, while taking into account the geographic distribution of objects as a whole. The developed approach allows for the efficient distribution of measuring devices taking into account the actual load of objects in the system and their geographic location, which ensures the best coverage of the territory under conditions of a limited amount of equipment. The approach presented in the article can be adapted for various technical systems, ensuring universality and flexibility of application.
10.21122/2227-1031-2025-24-4-327-338
2025-10-07
Temporal Segmentation of Urban Water Consumption Patterns Based on Non-Parametric Density Clustering
The management of modern water supply systems requires a detailed analysis of consumption patterns in order to optimize pump operation schedules, reduce energy costs,
and support the development of intelligent management systems. Traditional clustering
algorithms are applied for these tasks; however, their limitation lies in the need to predefine
the number of clusters. The aim of this study was to develop and validate a non-parametric
method for clustering daily water consumption profiles based on a modified DBSCAN
algorithm. The proposed approach includes the automatic optimization of neighborhood
radius and the minimum number of points required to form a cluster. The input data
consisted of half-hourly water supply and electricity consumption values for the water
supply system of Gomel (Republic of Belarus), supplemented with the time-of-day factor. As a result of the multidimensional clustering, two stable regimes were identified: a
high-demand regime (6:30–22:30), covering about 46% of the data and accounting for more
than half of the total water supply and electricity consumption, and a low-demand regime
(0:30–6:00), representing about 21% of the data and forming around 15% of the resources.
The remaining regimes reflect transitional states in morning and evening periods. The
obtained results make it possible to define the temporal boundaries of the regimes and to
use them for data labeling in the development of predictive water consumption models.
2025-10-07
Страницы
- <<< Вернуться назад
- Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите CTRL+Enter
