prikaz prve stranice dokumenta Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation
  Preuzmi
PDF 17.02 MB
disertacija
Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno-biotehnološki fakultet, 2024. urn:nbn:hr:159:850801
Sokač Cvetnić, Tea
Sveučilište u Zagrebu
Prehrambeno-biotehnološki fakultet
Zavod za procesno inženjerstvo
Laboratorij za mjerenje, regulaciju i automatizaciju

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prehrambeno-biotehnološkog fakulteta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Sokač Cvetnić, T. (2024). Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation (Disertacija). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno-biotehnološki fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:159:850801

Sokač Cvetnić, Tea. "Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno-biotehnološki fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:159:850801

Sokač Cvetnić, Tea. "Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno-biotehnološki fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:159:850801

Sokač Cvetnić, T. (2024). 'Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno-biotehnološki fakultet, citirano: 21.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:159:850801

Sokač Cvetnić T. Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation [Disertacija]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno-biotehnološki fakultet; 2024 [pristupljeno 21.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:159:850801

T. Sokač Cvetnić, "Development of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation", Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno-biotehnološki fakultet, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:159:850801

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:159:850801
Podaci o radu
NaslovDevelopment of artificial neural network models based on near-infrared spectroscopy for the grape skin composting evaluation
Naslov (hrvatski)Razvoj modela umjetnih neuronskih mreža temeljenih na bliskoj infracrvenoj spektroskopiji za procjenu učinkovitosti kompostiranja pokožice grožđa
AutorTea Sokač Cvetnić
MentorAna Jurinjak Tušek (mentor)
Član povjerenstvaIvana Radojčić Redovniković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTamara Jurina (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTamara Jakovljević (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prehrambeno-biotehnološki fakultet
(Zavod za procesno inženjerstvo)
(Laboratorij za mjerenje, regulaciju i automatizaciju)
Zagreb
Datum i država obrane2024, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		BIOTEHNIČKE ZNANOSTI
Biotehnologija
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		663 - Industrijska mikrobiologija. Industrijska mikologija. Industrija vrenja. Industrija pića. Industrija opojnih sredstava
Sažetak
During the vine production, huge amounts of waste (grape pomace) are generated. The grape pomace can be used as a substrate for the composting process. The composting process is an aerobic, biological process in which organic matter is degraded in the presence of water, oxygen, and microorganisms. The efficiency of the composting process can be monitored through a few variables (such as moisture and dry matter content, organic carbon content and ash, carbon-nitrogen ratio, pH value), but these analyses are time-consuming. In the last few years, the use of near-infrared spectroscopy has been noted as a fast, non-destructive method for on-line monitoring the composting process. The aim of this doctoral thesis is the development of artificial neural networks models using chemometric tools based on the near infrared data for the evaluation of the efficiency of the composting process in laboratory reactors.
Sažetak (hrvatski)
Prilikom proizvodnje vina nastaje velika količina otpada, odnosno komina grožđa koja se može procesom kompostiranja prevesti u stabilan produkt. Proces kompostiranja je aeroban biološki proces tijekom kojeg dolazi do razgradnje organskih tvari u prisustvu vode, kisika i mikroorganizama. S obzirom da se učinkovitost procesa kompostiranja prati putem nekoliko varijabli (poput udjela vlage i suhe tvari, udjela organskog ugljika i pepela, omjera ugljika i dušika, pH vrijednosti) čije analize zahtijevaju dosta vremena, u posljednje vrijeme često se spominje upotreba blisko infracrvene spektroskopije kao brze, nedestruktivne metode za on-line praćenje učinkovitosti procesa kompostiranja. Cilj predložene teme ove doktorske disertacije je razvoj modela umjetnih neuronskih mreža primjenom kemometrijskih alata na temelju podataka dobivenih blisko infracrvenom spektroskopijom za procjenu učinkovitosti procesa kompostiranja pokožice grožđa u laboratorijskim reaktorima.
Ključne riječi
Ključne riječi (hrvatski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:159:850801
Datum promocije2024
Studijski programNaziv: Biotehnologija i bioprocesno inženjerstvo, prehrambena tehnologija i nutricionizam
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski doktorski
Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, područje biotehničkih znanosti, polje nutricionizam (dr.sc.)
Vrsta resursaTekst
Opseg247 str. ; 30 cm
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-06-06 11:42:56