| Naslov | Povećanje učinkovitosti računalnih simulacija onečišćenja zraka : doktorska disertacija |
| Naslov (engleski) | Improving efficiency in air pollution numerical simulations |
| Autor | Marko Čavrak |
| Mentor | Zoran Mrša (mentor) |
| Mentor | Lado Kranjčević (komentor) |
| Član povjerenstva | Zoran Čarija (predsjednik povjerenstva) |
| Član povjerenstva | Senka Maćešić (član povjerenstva) |
| Član povjerenstva | Zdravko Virag (član povjerenstva) |
| Član povjerenstva | Zoran Mrša (član povjerenstva) |
| Član povjerenstva | Lado Kranjčević (član povjerenstva) |
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj | Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Rijeka |
| Datum i država obrane | 2010-03-30, Hrvatska |
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana | TEHNIČKE ZNANOSTI
Temeljne tehničke znanosti
Mehanika fluida |
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC) | 004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka |
| Sažetak | Procjenjivanje onečišćenja zraka predstavlja važan segment sustava za ocjenu utjecaja
onečišćenja na zdravlje ljudi i okoliša. Temeljni, zakonom propisani, postupak procjenjivanja je
korištenje standardiziranih modela kakvoće zraka. Modeli kakvoće zraka učestalo se primjenjuju
pri višegodišnjim analizama emisija onečišćujućih tvari iz novih potencijalnih postrojenja te pri
kontinuiranom procjenjivanju i praćenju imisija iz postojećih izvora. Takve simulacije
zahtijevaju iznimnu količinu informacija za pripremu te odabir modela kakvoće sa primjerenom
učinkovitošću i točnosti izračunatih koncentracija onečišćenja. Analizom različitih modela
disperzije i kakvoće zraka odabran je CALPUFF model disperzije. Učinkovitost je povećana na
dvije razine. Prva razina odnosi se na efikasniji i robusniji način prikupljanja i pripreme svih
potrebnih podataka za CALPUFF model disperzije. U d rugom d ijelu p ovećana je učinkovitost
modela disperzije dimnih oblaka korištenjem grafičkih procesora opće namjene (GPGPU).
Postupak paralelizacije postojećeg računalnog koda proveden je na proračunski najzahtjevnijem
segmentu modela. Rezultati paralelizacije CALPUFF modela disperzije uspoređeni su sa
osnovnom serijskom varijantom proračuna. |
| Sažetak (engleski) | Air pollution forecasting presents major segment for mitigation of air pollution effects on
humans and environment. Regulatory modeling techniques have been established for such
purposes. Air quality models, nowadays, are often used for longtime analysis of emitted
pollutants from newly planned sources, for continuous forecasts from current sources. Such
simulations need high number of different input parameters and selection of efficient model for
each specific purpose in order to obtain accurate ground level concentrations. Different air
quality m odels have been t horoughly a nalyzed with a conclusion t hat CALPUFF m odel i s most
suited for wide range of applications. Furthermore, the model was made more effective by
raising the efficiency of model input data delivery and preparation. Moreover, the model was
programmed for parallel execution on general purpose graphical processors (GPGPU). A process
of parallelization was conducted on the code segment that consume the most compute time of
the entire model. Results of raised efficiency of CALPUFF dispersion model have been compared
to the results of current serial model version. |
| Ključne riječi |
|
| Ključne riječi (engleski) |
|
| Jezik | hrvatski |
| URN:NBN | urn:nbn:hr:188:022217 |
| Studijski program | Naziv: Poslijediplomski doktorski studij iz područja Tehničkih znanosti, polja Strojarstva, Brodogradnje i Temeljnih tehničkih znanosti i Interdisciplinarnih tehničkih znanosti
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski doktorski
Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, područje tehničkih znanosti (dr. sc.) |
| Vrsta resursa | Tekst |
| Opseg | 143 str. |
| Način izrade datoteke | Izvorno digitalna |
| Prava pristupa | Zatvoreni pristup |
| Uvjeti korištenja |  |
| Repozitorij | Repozitorij Sveučilišne knjižnice Rijeka |
| Datum i vrijeme pohrane | 2017-01-19 18:51:01 |
