Classification of acid sulphate soils of Finland according to Soil Taxonomy and the FAO/Unesco legend

Selostus: Suomen happamien sulfaattimaiden kansainvälinen luokittelu

Temporal trends in chemical parameters of upland forest soils in southern Finland

Abstract

Characterization of board impurities with a Raman device

Erilaisia epäpuhtauksia kulkeutuu paperinvalmistusprosessiin ja monenlaisia saostumia muodostuu paperinvalmistuksen prosesseissa. Epäpuhtaudet voivat aiheuttaa prosessiongelmia sekä alentaa tuotteen laatua. Epäpuhtauksien alkuperän ja koostumuksen selvittäminen edellyttää usein erilaisten analyysimenetelmien käyttöä. Epäpuhtauksien luokittelu on useasti välttämätöntä ennen tarkempaa kemiallista analyysia. Paperinvalmistuksen epäpuhtauksien kvalitatiiviseen luokitteluun on yleisimmin käytetty mikroskopian, IR-spektroskopian ja analyyttisen pyrolyysin menetelmiä. Raman spektroskopia on harvinaisempi menetelmä paperiteollisuuden tutkimuksessa. Raman instrumenttien kehittyminen on ollut voimakasta viimeisen vuosikymmenen aikana. Raman spektroskopia onkin osoittanut mandollisuutensa polymeerien, lääketeollisuuden ja polttoaineteollisuuden tutkimuksissa. Tässä työssä tutkittiin erään elintarvikepakkauskartongin epäpuhtauksia Raman spektroskoopilla. Työn tavoitteena oli selvittää Raman analyysin käyttökelpoisuutta kartongin epäpuhtauksien online-luokittelussa. Tutkimukset suoritettiin Spectracoden RP-1 Raman instrumentilla. Tutkimukset osoittivat, että näytteen fluoresenssi ja näytteen hajoaminen asettavat rajoituksia epäpuhtauksien Raman analyysille. Epäpuhtauksien online-tunnistaminen toimii käytettäessä suuria lasertehoja ja säteilytysaikoja. Näytteiden laserherkkyys ja fluoresenssi rajoittavat kuitenkin suurien laiteparametrien käyttöä. Laiteparametrien pienentäminen johti mittauksien signaali-kohina suhteen alenemiseen, mikä puolestaan aiheutti online-tunnistuksen toimimattomuuden.

Bayesian classification of forest ecological type from satellite data

The main objective of this study was todo a statistical analysis of ecological type from optical satellite data, using Tipping's sparse Bayesian algorithm. This thesis uses "the Relevence Vector Machine" algorithm in ecological classification betweenforestland and wetland. Further this bi-classification technique was used to do classification of many other different species of trees and produces hierarchical classification of entire subclasses given as a target class. Also, we carried out an attempt to use airborne image of same forest area. Combining it with image analysis, using different image processing operation, we tried to extract good features and later used them to perform classification of forestland and wetland.

Effect of physico-chemical conditions and operating parameters on flux and retention of different components in ultrafiltration and nanofiltration fractionation of sweet whey

Tässä väitöstutkimuksessa tutkittiin fysikaaliskemiallisten olosuhteiden ja toimintaparametrien vaikutusta juustoheran fraktiointiin. Kirjallisuusosassa on käsitelty heran ympäristövaikutusta, heran hyödyntämistä ja heran käsittelyä kalvotekniikalla. Kokeellinen osa on jaettu kahteen osaan, joista ensimmäinen käsittelee ultrasuodatusta ja toinen nanosuodatusta juustoheran fraktioinnissa. Ultrasuodatuskalvon valinta tehtiin perustuen kalvon cut-off lukuun, joka oli määritetty polyetyleeniglykoliliuoksilla olosuhteissa, joissa konsentraatiopolariosaatioei häiritse mittausta. Kriittisen vuon konseptia käytettiin sopivan proteiinikonsentraation löytämiseksi ultrasuodatuskokeisiin, koska heraproteiinit ovat tunnetusti kalvoa likaavia aineita. Ultrasuodatuskokeissa tutkittiin heran eri komponenttien suodattumista kalvon läpi ja siihen vaikuttavia ominaisuuksia. Herapermeaattien peptidifraktiot analysoitiin kokoekskluusiokromatografialla ja MALDI-TOF massaspektrometrillä. Kokeissa käytettävien nanosuodatuskalvojen keskimääräinen huokoskoko analysoitiin neutraaleilla liukoisilla aineilla ja zeta-potentiaalit virtauspotentiaalimittauksilla. Aminohappoja käytettiin malliaineina tutkittaessa huokoskoon ja varauksen merkitystä erotuksessa. Aminohappojen retentioon vaikuttivat pH ja liuoksen ionivahvuus sekä molekyylien väliset vuorovaikutukset. Heran ultrasuodatuksessa tuotettu permeaatti, joka sisälsi pieniä peptidejä, laktoosia ja suoloja, nanosuodatettiin happamassa ja emäksisessä pH:ssa. Emäksisissä oloissa tehdyssä nanosuodatuksessa foulaantumista tapahtui vähemmän ja permeaattivuo oli parempi. Emäksisissä oloissa myös selektiivisyys laktoosin erotuksessa peptideistä oli parempi verrattuna selektiivisyyteen happamissa oloissa.

Practical applications of a systematic approach to the chemical abatement of pollutants in water and air

The present dissertation is devoted to the systematic approach to the development of organic toxic and refractory pollutants abatement by chemical decomposition methods in aqueous and gaseous phases. The systematic approach outlines the basic scenario of chemical decomposition process applications with a step-by-step approximation to the most effective result with a predictable outcome for the full-scale application, confirmed by successful experience. The strategy includes the following steps: chemistry studies, reaction kinetic studies in interaction with the mass transfer processes under conditions of different control parameters, contact equipment design and studies, mathematical description of the process for its modelling and simulation, processes integration into treatment technology and its optimisation, and the treatment plant design. The main idea of the systematic approach for oxidation process introduction consists of a search for the most effective combination between the chemical reaction and the treatment device, in which the reaction is supposed to take place. Under this strategy,a knowledge of the reaction pathways, its products, stoichiometry and kinetics is fundamental and, unfortunately, often unavailable from the preliminary knowledge. Therefore, research made in chemistry on novel treatment methods, comprisesnowadays a substantial part of the efforts. Chemical decomposition methods in the aqueous phase include oxidation by ozonation, ozone-associated methods (O3/H2O2, O3/UV, O3/TiO2), Fenton reagent (H2O2/Fe2+/3+) and photocatalytic oxidation (PCO). In the gaseous phase, PCO and catalytic hydrolysis over zero valent ironsare developed. The experimental studies within the described methodology involve aqueous phase oxidation of natural organic matter (NOM) of potable water, phenolic and aromatic amino compounds, ethylene glycol and its derivatives as de-icing agents, and oxygenated motor fuel additives ¿ methyl tert-butyl ether (MTBE) ¿ in leachates and polluted groundwater. Gas-phase chemical decomposition includes PCO of volatile organic compounds and dechlorination of chlorinated methane derivatives. The results of the research summarised here are presented in fifteenattachments (publications and papers submitted for publication and under preparation).

Similarity measure based classification

Luokittelujärjestelmää suunniteltaessa tarkoituksena on rakentaa systeemi, joka pystyy ratkaisemaan mahdollisimman tarkasti tutkittavan ongelma-alueen. Hahmontunnistuksessa tunnistusjärjestelmän ydin on luokitin. Luokittelun sovellusaluekenttä on varsin laaja. Luokitinta tarvitaan mm. hahmontunnistusjärjestelmissä, joista kuvankäsittely toimii hyvänä esimerkkinä. Myös lääketieteen parissa tarkkaa luokittelua tarvitaan paljon. Esimerkiksi potilaan oireiden diagnosointiin tarvitaan luokitin, joka pystyy mittaustuloksista päättelemään mahdollisimman tarkasti, onko potilaalla kyseinen oire vai ei. Väitöskirjassa on tehty similaarisuusmittoihin perustuva luokitin ja sen toimintaa on tarkasteltu mm. lääketieteen paristatulevilla data-aineistoilla, joissa luokittelutehtävänä on tunnistaa potilaan oireen laatu. Väitöskirjassa esitetyn luokittimen etuna on sen yksinkertainen rakenne, josta johtuen se on helppo tehdä sekä ymmärtää. Toinen etu on luokittimentarkkuus. Luokitin saadaan luokittelemaan useita eri ongelmia hyvin tarkasti. Tämä on tärkeää varsinkin lääketieteen parissa, missä jo pieni tarkkuuden parannus luokittelutuloksessa on erittäin tärkeää. Väitöskirjassa ontutkittu useita eri mittoja, joilla voidaan mitata samankaltaisuutta. Mitoille löytyy myös useita parametreja, joille voidaan etsiä juuri kyseiseen luokitteluongelmaan sopivat arvot. Tämä parametrien optimointi ongelma-alueeseen sopivaksi voidaan suorittaa mm. evoluutionääri- algoritmeja käyttäen. Kyseisessä työssä tähän on käytetty geneettistä algoritmia ja differentiaali-evoluutioalgoritmia. Luokittimen etuna on sen joustavuus. Ongelma-alueelle on helppo vaihtaa similaarisuusmitta, jos kyseinen mitta ei ole sopiva tutkittavaan ongelma-alueeseen. Myös eri mittojen parametrien optimointi voi parantaa tuloksia huomattavasti. Kun käytetään eri esikäsittelymenetelmiä ennen luokittelua, tuloksia pystytään parantamaan.

Classification-Based compression of Multispectral Images

The purpose of this thesis is to present a new approach to the lossy compression of multispectral images. Proposed algorithm is based on combination of quantization and clustering. Clustering was investigated for compression of the spatial dimension and the vector quantization was applied for spectral dimension compression. Presenting algo¬rithms proposes to compress multispectral images in two stages. During the first stage we define the classes' etalons, another words to each uniform areas are located inside the image the number of class is given. And if there are the pixels are not yet assigned to some of the clusters then it doing during the second; pass and assign to the closest eta¬lons. Finally a compressed image is represented with a flat index image pointing to a codebook with etalons. The decompression stage is instant too. The proposed method described in this paper has been tested on different satellite multispectral images from different resources. The numerical results and illustrative examples of the method are represented too.