Análisis del buscador múltiple Copernic 2001 Pro

Podeu consultar la versió en català a http://hdl.handle.net/2445/8964

A qualitative study of the impact of electronic journals on scholarly information behavior

A qualitative study of the impact of electronic journals on the information behavior of academics at Catalan universities shows that academics now read more, and more widely. However, their reading is becoming more superficial; they are compelled to improve their discrimination skills in order to decide what to read in more depth. The electronic accessibility of journals means that academics now make fewer library visits. Web browsing and TOC e-mail alerts are replacing physical browsing, and searching is a very popular option for keeping up to date with developments. Internet search engines, especially Google and Google Scholar, are becoming important sources of information for academics. However, they face problems in managing their personal scientific information.

Iowa Power Fund Board Project Report Update, July 29, 2009

Amana Farms is using an anaerobic digestion, which is a two-stage digester that converts manure and other organic wastes into three valuable by-products: 1) Biogas – to fuel an engine/generator set to create electricity; 2) Biosolids - used as a livestock bedding material or as a soil amendment; 3) Liquid stream - will be applied as a low-odor fertilizer to growing crops. (see Business Plan appendix H) The methane biogas will be collected from the two stages of the anaerobic digestion vessel and used for fuel in the combined heat and power engine/generator sets. The engine/generator sets are natural gasfueled reciprocating engines modified to burn biogas. The electricity produced by the engine/generator sets will be used to offset on-farm power consumption and the excess power will be sold directly to Amana Society Service Company as a source of green power. The waste heat, in the form of hot water, will be collected from both the engine jacket liquid cooling system and from the engine exhaust (air) system. Approximately 30 to 60% of this waste heat will be used to heat the digester. The remaining waste heat will be used to heat other farm buildings and may provide heat for future use for drying corn or biosolids. The digester effluent will be pumped from the effluent pit at the end of the anaerobic digestion vessel to a manure solids separator. The mechanical manure separator will separate the effluent digested waste stream into solid and liquid fractions. The solids will be dewatered to approximately a 35% solid material. Some of the separated solids will be used by the farm for a livestock bedding replacement. The remaining separated solids may be sold to other farms for livestock bedding purposes or sold to after-markets, such as nurseries and composters for soil amendment material. The liquid from the manure separator, now with the majority of the large solids removed, will be pumped into the farm’s storage lagoon. A significant advantage of the effluent from the anaerobic digestion treatment process is that the viscosity of the effluent is such that the liquid effluent can now be pumped through an irrigation nozzle for field spreading.

Development of a dose-controlled multiculture cell exposure chamber for efficient delivery of airborne and engineered nanoparticles

In order to study the various health influencing parameters related to engineered nanoparticles as well as to soot emitted b diesel engines, there is an urgent need for appropriate sampling devices and methods for cell exposure studies that simulate the respiratory system and facilitate associated biological and toxicological tests. The objective of the present work was the further advancement of a Multiculture Exposure Chamber (MEC) into a dose-controlled system for efficient delivery of nanoparticles to cells. It was validated with various types of nanoparticles (diesel engine soot aggregates, engineered nanoparticles for various applications) and with state-of-the-art nanoparticle measurement instrumentation to assess the local deposition of nanoparticles on the cell cultures. The dose of nanoparticles to which cell cultures are being exposed was evaluated in the normal operation of the in vitro cell culture exposure chamber based on measurements of the size specific nanoparticle collection efficiency of a cell free device. The average efficiency in delivering nanoparticles in the MEC was approximately 82%. The nanoparticle deposition was demonstrated by Transmission Electron Microscopy (TEM). Analysis and design of the MEC employs Computational Fluid Dynamics (CFD) and true to geometry representations of nanoparticles with the aim to assess the uniformity of nanoparticle deposition among the culture wells. Final testing of the dose-controlled cell exposure system was performed by exposing A549 lung cell cultures to fluorescently labeled nanoparticles. Delivery of aerosolized nanoparticles was demonstrated by visualization of the nanoparticle fluorescence in the cell cultures following exposure. Also monitored was the potential of the aerosolized nanoparticles to generate reactive oxygen species (ROS) (e.g. free radicals and peroxides generation), thus expressing the oxidative stress of the cells which can cause extensive cellular damage or damage on DNA.

The Mixed Management of Patients' Medical Records: Responsibility Sharing Between the Patient and the Physician

Through this article, we propose a mixed management of patients' medical records, so as to share responsibilities between the patient and the Medical Practitioner by making Patients responsible for the validation of their administrative information, and MPs responsible for the validation of their Patients' medical information. Our proposal can be considered a solution to the main problem faced by patients, health practitioners and the authorities, namely the gathering and updating of administrative and medical data belonging to the patient in order to accurately reconstitute a patient's medical history. This method is based on two processes. The aim of the first process is to provide a patient's administrative data, in order to know where and when the patient received care (name of the health structure or health practitioner, type of care: out patient or inpatient). The aim of the second process is to provide a patient's medical information and to validate it under the accountability of the Medical Practitioner with the help of the patient if needed. During these two processes, the patient's privacy will be ensured through cryptographic hash functions like the Secure Hash Algorithm, which allows pseudonymisation of a patient's identity. The proposed Medical Record Search Engines will be able to retrieve and to provide upon a request formulated by the Medical ractitioner all the available information concerning a patient who has received care in different health structures without divulging the patient's identity. Our method can lead to improved efficiency of personal medical record management under the mixed responsibilities of the patient and the MP.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.

Polttomoottorin sähkömekaaninen venttiilinohjaus

Työssä tarkastellaanpolttomoottorin venttiilitoimilaitteen toteuttamista sähkömekaanisesti. Tähän mennessä kehitetyt ratkaisut ja rakennetut prototyypit soveltuvat pääosin henkilöautojen vapaasti hengittävien ottomoottoreiden venttiilien ohjaukseen. Venttiilien sähkömekaanisen ohjauksen soveltuvuutta suuriin polttomoottoreihin kuten esimerkiksi voimalaitosdieseleihin on myös tarkasteltu, mutta ongelmaksi muodostuu riittävän suuren magneettisen voiman kehittäminen magneettivuon reitillä esiintyvän suuren ilmavälin takia. Työssä esitetään valmiita ja kehitteillä olevia ratkaisuja polttomoottorin venttiilien ohjaukseen sähkömekaanisesti. Lisäksi käsitellään parannusmahdollisuuksia jo valmiisiin ratkaisuihin ja käydään läpi sähkömekaanisen venttiilinohjauksen ongelmakohtia. Suomeksi ei ole kovin paljon julkaistua materiaalia polttomoottorin venttiilien sähkömekaanisesta ohjauksesta, joten työ tukeutuu pääosin Internetissä julkaistuihin artikkeleihin sekä sähköpostin välityksellä käytyihin keskusteluihin niiden tahojen kanssa, jotka tutkivat ja kehittävät polttomoottorinsähkömekaanista venttiilien ohjausta. Venttiilien sähkömekaanisen ohjauksen tutkiminen tällä hetkellä jakautuu pääpainotteisesti sähkömagneettisen osuuden ja säätöteknisen osuuden tutkimiseen ja kehittämiseen. Työssä ei mennä näiden aihepiirien syvälliseen analysointiin vaan esitetään tämän hetkisentutkimuksen painopisteet ja lähdeviitteet aihepiiriä syventäviin julkaisuihin.

Quality of web-based information on bipolar disorder

OBJECTIVE: To evaluate web-based information on bipolar disorder and to assess particular content quality indicators. METHODS: Two keywords, "bipolar disorder" and "manic depressive illness" were entered into popular World Wide Web search engines. Websites were assessed with a standardized proforma designed to rate sites on the basis of accountability, presentation, interactivity, readability and content quality. "Health on the Net" (HON) quality label, and DISCERN scale scores were used to verify their efficiency as quality indicators. RESULTS: Of the 80 websites identified, 34 were included. Based on outcome measures, the content quality of the sites turned-out to be good. Content quality of web sites dealing with bipolar disorder is significantly explained by readability, accountability and interactivity as well as a global score. CONCLUSIONS: The overall content quality of the studied bipolar disorder websites is good.

Viabilitat energètica de la sobrealimentació tèrmica de motors de combustió interna alternatius

Avaluació de la la viabilitat energètica de la millora de prestacions d’un motor de combustió interna alternatiu de tipus MEP (Motor d’Encesa Provocada o gasolina), mitjançant una sobrealimentació tèrmica. En aquest projecte, s’ha defugit de les tecnologies més esteses i s’ha estudiat una nova via no tant explorada, l’augment de la densitat de l’aire mitjançant la disminució de la seva temperatura a l’admissió, tecnologia que es coneix amb el nom de “sobrealimentació tèrmica”. Així doncs, respecte a les tecnologies de sobrealimentació més clàssiques, en aquest cas no es disposarà de cap sistema de compressió mecànica que augmenti la densitat de l’aire comprimint-lo, sinó que s’utilitzarà un sistema totalment diferent, el qual consistirà en un circuit de refrigeració per compressió mecànica de refrigerant, molt semblant a l’utilitzat pel sistema de climatització del vehicle i que en aquest cas refrigerarà l’aire d’admissió fent-lo passar per un intercanviador de calor (evaporador). Aquest fet repercutirà en un augment de potència i de les prestacions del motor tèrmic, que per contra haurà d’alimentar el cicle de compressió de vapor que produeix el fred. L’elecció d’aquest sistema, ha estat motivada sobretot per demostrar que altres sistemes de sobrealimentació són possibles a partir d’elements en part ja presents en el vehicle i que siguin fàcilment implementables, sense haver de modificar elements mecànics importants del motor

Golfkentän viheriöleikkureiden käytöstä aiheutuvat ympäristövaikutukset

Golfin suosion kasvaessa ja golfkenttien määrän lisääntyessä kenttien ympäristövaikutuksiin on alettu kiinnittää entistä enemmän huomiota. Golfkenttien viheriöiden, esiviheriöiden ja tii-paikkojen ruohon leikkaus on yksi ympäristöön vaikuttava toimenpide kentän hoidossa, koska leikkaus suoritetaan polttomoottorikäyttöisillä viheriöleikkureilla. Tämän diplomityön tilaajana toiminut Actioneco Oy halusi selvittää kehittämänsä uudentyyppisen, akkukäyttöisen viheriöleikkurin käytöstä aiheutuvat ympäristövaikutukset polttomoottorikäyttöiseen leikkuriin verrattuna. Työn tavoitteena oli tuottaa tietoa viheriöleikkureiden ympäristövaikutuksista leikkurivalmistajille ja golfkentille sekä luoda malli, jonka avulla käytöstä syntyviä ympäristövaikutuksia voidaan tarkastella erilaisilla kentillä leikkurityypistä riippuen. Työn tarkoituksena oli myös tuoda esiin hyödyt, joita ympäristöystävällisen leikkurityypin käyttöön liittyy. Viheriöleikkureiden käytön ympäristövaikutukset selvitettiin elinkaariarvioinnin avulla. Merkittävämmäksi ympäristövaikutukseksi osoittautui ilmaston lämpeneminen, joka aiheutui pääasiassa hiilidioksidista. Syntyvien päästöjen määrissä oli kuitenkin huomattava ero tutkittavien leikkurityyppien välillä. Koska akkukäyttöisten leikkureiden käytöstä aiheutuu vähemmän ympäristöön vaikuttavia päästöjä, on niiden käyttö suositeltavampaa polttomoottorikäyttöisten leikkureiden käyttöön verrattuna. Ympäristöystävällisempien leikkureiden käytöllä on mahdollista saavuttaa myösgolfkenttäyhtiön toimintaan positiivisesti vaikuttavia hyötyjä.

Evaluation de la qualité des sites internet francophones traitant de la dépendance à l'alcool [Assessing the quality of French language web sites pertaining to alcohol dependency]

The objective of this article is to systematically assess the quality of web-based information in French language on the alcohol dependence. The authors analysed, using a standardised pro forma, the 20 most highly ranked pages identified by 3 common internet search engines using 2 keywords. Results show that a total of 45 sites were analysed. The authors conclude that the overall quality of the sites was relatively poor, especially for the description of possible treatments, however with a wide variability. Content quality was not correlated with other aspects of quality such as interactivity, aesthetic or accountability.

Numerical Modelling of Combustion and Emission Formation in a Diesel Engine with Different Fuel Injection Characteristics

Päästöjen vähentäminen on ollut viime vuosina tärkeässä osassa polttomoottoreita kehitettäessä.Monet viralliset tahot asettavat uusia tiukempia päästörajoituksia. Päästörajatovat tyypillisesti olleet tiukimmat autoteollisuuden valmistamille pienille nopeakäyntisille diesel-moottoreille, mutta viime aikoina paineita on kohdistunut myös suurempiin keskinopeisiin ja hidaskäyntisiin diesel-moottoreihin. Päästörajat ovat erilaisia riippuen moottorin tyypistä, käytetystä polttoaineesta ja paikasta missä moottoria käytetään johtuen erilaisista paikallisista laeista ja asetuksista. Eniten huomiota diesel-moottorin päästöissä täytyy kohdistaa typen oksideihin, savun muodostukseen sekä partikkeleihin. Laskennallisen virtausmekaniikan (CFD) avulla on hyvät mahdollisuudet tutkia diesel-moottorin sylinterissä tapahtuvia ilmiöitä palamisen aikana. CFD on hyödyllinen työkalu arvioitaessa moottorin suorituskykyä ja päästöjen muodostumista. CFD:llä on mahdollista testata erilaisten parametrien ja geometrioiden vaikutusta ilman kalliita moottorinkoeajoja. CFD:tä voidaan käyttää myös opetustarkoituksessa lisäämään paloprosessin tuntemusta. Tulevaisuudessa palamissimuloinnit CFD:llä tulevat epäilemättä olemaan tärkeä osa moottorin kehityksessä. Tässä diplomityössä on tehty palamissimuloinnit kahteen erilaisilla poittoaineenruiskutuslaitteistoilla varustettuun Wärtsilän keskinopeaan diesel-moottoriin. W46 moottorin ruiskutuslaitteisto on perinteinen mekaanisesti ohjattu pumppusuutin ja W46-CR moottorissa on elektronisesti ohjattu 'common rail' ruiskutuslaitteisto. Näiden moottorien ja käytössä olevien ruiskutusprofiilien lisäksi on simuloinneilla testattu erilaisia uusia ruiskutusprofiileja, jotta erityyppisten profiilien hyvät ja huonot ominaisuudet tulisivat selville. Matalalla kuormalla kiinnostuksen kohteena on nokipäästöjen muodostus ja täydellä kuormalla NOx-päästöjen muodostus ja polttoaineen kulutus. Simulointien tulokset osoittivat, että noen muodostusta matalalla kuormalla voidaan selvästi vähentää monivaiheisella ruiskutuksella, jossa yksi ruiskutusjakso jaetaan kahteen tai useampaan jaksoon. Erityisen tehokas noen vähentämisessä vaikuttaa olevan ns. jälkiruiskutus (post injection). Matalat NOx-päästöt ja hyvä polttoaineen kulutus täydellä kuormalla on mahdollista saavuttaaasteittain nostettavalla ruiskutusnopeudella.

Hakukoneoptimointi internetmarkkinoinnin tukena

Yhä useampi etsii nykyään tietoa tuotteista ja palveluista internetin kautta. Vastapainoisesti lähes jokainen yritys käyttää internetsivujaan markkinointikanavana. Mietittäessä markkinoinnin peruskysymyksiä kuten kohdesegmentin saavuttamista tai kampanjan tuottoastetta ei vastausta usein osaa internetsivujen osalta antaa niin markkinointiosasto kuin IT-osastokaan. Hakukoneoptimointi on yksi hakukonemarkkinoinnin muoto, jonka avulla internetsivujen saavutettavuutta voidaan parantaa. Kehityksen toteamiseksi on oltava mittareita, joina internetsivuilla voidaan käyttää internetsivuille tarkoitettuja kävijäseurantaohjelmistoja. Tässä työssä käsitellään hakukoneoptimointia ja sen mahdollisuuksia parantaa sivustojen näkyvyyttä internetin hakukoneissa. Hakukoneoptimoinnilla tarkoitetaan sivustojen teknisen toteutuksen muokkaamista hakukoneystävälliseksi ja sisällön muokkaamista niin, että sivustotsijoittuvat halutuin hakusanoin hakutulosten kärkipäähän. Onnistumisen mittaamiseksi työssä perehdytään kävijäseurannan mahdollisuuksiin ja toteutukseen. Työn tavoitteena oli tuoda Primesoft Oy:lle riittävä tietotaito hakukoneoptimoinnista, toteuttaa hakukoneoptimointipalvelu ja muokata yrityksen ohjelmistot hakukoneoptimointia tukeviksi. Työn tavoitteet saavutettiin pääosin ja tutustuminen hakukoneoptimointiin avasi portin koko internetmarkkinoinnin maailmaan. Palvelun toimivuutta testattiin Primesoftin omilla sivuilla ja tulokset osoittautuivat varsin rohkaiseviksi. Jatkossa hakukoneoptimointia voidaan tarjota palveluna asiakkaille.

Un motor de cerca per a l'aualé

L'aualé és possiblement el joc de mancala més conegut. Essent un joc amb adversari i de suma nul·la que s'ha estudiat profusament en el marc de la intel·ligència artificial, fins a arribar a la solució d'una de les seves variants l'any 2002. El projecte plantejat se centra en l'estudi pràctic d'una variant d'aualé de més difícil solució, 'abapa', a través de l'elaboració i optimització d'un motor de cerca.

Teknologiaohjelma DENSY -Hajautetun energiantuotannon tulevaisuusskenaariot ja vaikutukset liiketoimintamalleihin

Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää miten hajautettu energiantuotanto ja siihen liittyvä liiketoiminta tulee muuttumaan tulevaisuudessaja mitä mahdollisuuksia se voisi tarjota suomalaiselle osaamiselle. Työssä käydään läpi lyhyesti hajautetun energiantuotannon teknologian nykytilaa ja tehdään teknis-taloudellista vertailua eri tuotantoteknologioiden välillä. Tämän jälkeenon muodostettu asiantuntijoiden ja aktoreiden kanssa liiketoimin-taympäristöskenaarioita, jotka kuvaavat tulevaisuuden muutossuuntia hajautetun energian-tuotannon liiketoiminnassa. Skenaarioistunnoissa löydettiin muutosta ajavat voimat ja pohdittiin niiden vaikutusta alan kehitykseen. Työn tuloksena määriteltiin skenaarioiden kehitystä vahvimmin ohjaaviksi tekijöiksi infrastruktuurin kehittyneisyys ja toisaalta myös yhteiskunnan ohjaustoimet. Niiden pohjalta luotiin lopulliset neljä skenaariota ja niille kaikille liiketoimintakuvaukset. Skenaarioiden avulla suomalaisen toimijan näkökulmasta arvioitiin houkuttelevimmiksi markkina-alueiksi EU-15, Venäjä, Intia ja Kiina. Moninaisista liiketoimintaa estävistä te-kijöistä huolimatta markkinoilta löytyi suuri potentiaali hajautetun energiantuotannon jär-jestelmille. Potentiaalisimmiksi teknologioiksi suomalaisten yritysten kannalta nähtiin puolestaan diesel- ja kaasumoottorit, tuulivoima, pienvesivoima sekä bioenergia. Yhdessä markkina- ja teknologiatutkimuksien sekä skenaariotyön avulla luotiin uusia liiketoimin-takonseptikuvauksia tulevaisuuden hajautetun energiantuotannon markkinoille suomalai-sen toimijan näkökulmasta.