Ключови думи: cluster analysis

Интерпретация на аерозолни проби чрез кластерен анализ

Павлина Симеонова1, Данаил Симеонов2, Любомир Спасов3, Васил Симеонов4,*

1 Лаборатория по физика на околната среда, Институт по физика на твърдото тяло „Акад. Г. Наджаков”, БАН, Цариградско шосе 72, 1784 София, България; 2 Институт по обща и неорганична химия, БАН, Акад. Г. Бончев, Бл. 11, 1113 София, България; 3 Институт по катализ, БАН, Акад. Г. Бончев, Бл. 11, 1113 София, България; 4 Лаборатория по хемометрия и екометрия, Факултет по химия и фармация, Софийски Университет „Св. Кл. Охридски”, 1164 София, Д. Баучер 1, България

РезюмеДвадесет и шест набора от данни за разделени по размер аерозолни проби, събрани с колектор на Бернер от градска пробовземателна станция в град Солун, Гърция за периода февруари – юли 2007 г. са обект на изследването.  Пробите са анализирани за водоразтворими неорганични компоненти (Cl, NO3 SO42-, NH4+, Na+, K+, Ca2+, Mg2+) и общ органичен въглерод (TOC). Десетте анализирани фракции (диаметър на частиците между 0.03-16 μm) са разделени условно на четири категории: наночастици (от по-малки от 0.03 μm до 0.06 μm); ултрафини частици (0.06-0.50 μm); фини частици (1-4 μm) и груби частици (8-16 μm). Осъществен е кластерен анализ на данните с цел разкриване на специфичната структура на данните. Идентифицирани са възможни източници на атмосферно замърсяване за откриване на образци на подобие между различните аерозолни фракции. Бе проверено дали периодът на пробовземане е от значение за структурата на данните. Бе намерено, че отговорни за структурата на данните са няколко фактора, независимо от размера на аерозола – минерален (почвен) прах, морски аерозоли, вторични емисии, горивни източници и индустриално влияние. Сезонното разделяне не се оказва специфично.

pdfBulg. J. Chem. 4 (2015) in press 

Ключови думи

, ,

Хемометрично разпознаване на биогорива чрез използване на профилите на метилови естери на мастните им киселини

Зилия Мустафа1, Румяна Милина1, Павлина Симеонова2, Васил Симеонов3

1Централна Изследователска лаборатория, Факултет по природни науки, Университет „проф. д-р А. Златаров”. Бул. Проф. Якимов 1, 8010 Бургас; 2Лаборатория по физика на околната среда, Институт по физика на твърдото тяло „Акад. Г. Наджаков”, БАН, бул. Цариградско шосе 72, 1178 София; 3Лаборатория по хемометрия и екометрия, Катедра Аналитична химия, Факултет по химия и фармация, Софийски университет „Св. Кл. Охридски, бул. Дж. Баучер 1, 1164 София 

Резюме: Настоящото изследване е начален опит за приложение на хемометрична експертиза към набор от данни от хроматографски анализ на различни източници на биогорива, при използване на профилите на метиловите естери на техните мастни киселини. Използвани са кластерен анализ и анализ на главни компоненти за създаване на специфични образци за всяко едно от растенията, използвани в изследването. Доказани са три основни профила на биогорива, след което е направен опит за коректно разпознаване на принадлежността на неизвестни по произход проби биогориво към някой от получените класове. 

Графично резюме

GA1409

pdf Bulg. J. Chem. 3 (2014) 95-100     pdf Supporting information

Ключови думи

, , , , ,

Статистическа оценка на медицински данни с помощта на кластерен анализ Част II. Класификация на пациенти

Павлина Симеонова1, Данаил Симеонов2, Любомир Спасов3 и Васил Симеонов4

1Лаборатория по Физика на Околната среда, Институт по Физика на Твърдото тяло „Акад. Г. Наджаков”, БАН, бул. Цариградско шосе 72, 1784 София, България; 2Институт по Обща и Неорганична Химия, БАН, ул. Акад. Г. Бончев, Бл. 11, 1113 София, България; 3Институт по Катализа, БАН, ул. Акад. Г. Бончев, Бл. 11, 1113 София, България; 4Лаборатория по Хемометрия и Екометрия, Катедра по Аналитична химия, Факултет по Химия и Фармация, Софийски Университет „Св. Кл. Охридски”, бул. Дж. Баучер 1, 1164 София, България 

Резюме: Целта на втората част на изследването е да интерпретира медицински клинични данни за пациенти, подложени на различно третиране в болнични условия (пролактинома, захарен диабет тип 2, различен тип захранване след операции). Тук се обръща внимание на класификация на пациентите. Търсени са образци на подобие за всеки един от разглежданите клинични състояния. Всеки идентифициран образец се разглежда и по отношение на специфичните клинични индикатори (дискриминиращи индикатори). Целта се постига при прилагане на кластерен анализ.

pdf Bulg. J. Chem. 3 (2014) 45-50

Ключови думи

, , , , , , ,

Хемометрична експертиза и оценка на риска от замърсяване на почви

Петя Папазова1, Цветомил Войславов2, Павлина Симеонова1, Васил Симеонов2

1Лаборатория по физика на околната среда, Институт по физика на твърдото тяло „Акад. Г. Наджаков” , БАН, 1784 София, бул Цариградско шосе 72, България; 2Лаборатория по хемометрия и екометрия, Катедра Аналитична химия, Факултет по химия и фармация, Софийски Университет „Св. Кл. Охридски”, 1164 София, бул Д. Баучер 1, България

Резюме: Изследването се занимава с хемометрична оценка на качеството на почви с използване на различни методи на многовариационната статистика като кластерен анализ и самоорганизиращи се карти на Кохонен. Експертизата е извършена на набор от данни от мониторинг от 36 пробовземателни места за двугодишен период и за 12 химични индикатора за качество на почвите. Изследвани са два почвени слоя (0-20 cm) и (20-40 cm). Извършената класификация и моделиране разкриват няколко специфични типа корелирани параметри и корелирани локации на пробовземане. Тяхната интерпретация дава информация за възможните източници на замърсяване в региона, като транспорт, промишленост, наторяване, киселинни и горивни процеси. Допълнително са открити два главни типа почви по географски принцип – тип „крайбрежен и индустриален” от една страна и тип „извънградски и планински” от друга.

Графично резюме

GA-Simeonovpdf Bulg. J. Chem. 3 (2014) 1-8

Ключови думи

, ,

Статистическа оценка на медицински данни с помощта на кластерен анализ. Част I. Класификация на клинични параметри

Павлина Симеонова*1, Данаил Симеонов2, Любомир Спасов3 и Васил Симеонов4

1 Лаборатория по Физика на Околната Среда, Институт по Физика на Твърдото Тяло, БАН, Цариградско шосе 72, 1784 София, България; 2 Институт по обща и неорганична Химия, БАН,  Акад. Г. Бончев, Бл. 11, 1113 София, България; 3 Институт по катализ, БАН,  Акад. Г. Бончев, Бл. 11, 1113 София, България; 4 Лаборатория по Хемометрия и Екометрия, Катедра по Аналитична Химия, Факултет по Химия и Фармация, Софийски Университет “Св. Кл. Охридски”, 1164 София, Дж. Баучер 1, България

Резюме: Целта на изследването е да интерпретира няколко набора от данни от медицински резултати за пациенти, обект на различни лечебни интервенции – пациенти с пролактинома, с захарен диабет тип 2 и пациенти, подложени на смесено и парентерално захранване след хирургически операции. Разкриват се някои специфични връзки между клиничните параметри, измервани при пациенти с пролактинома, което позволява оптимизиране на процедурата по мониторинг на такива пациенти чрез избор на редуциран брой индикатори за здравния статус. Образци на подобие са потърсени и в набора от клинични данни за пациенти с диабет тип 2 по същите причини. Намерени са и образци на подобие между клиничните параметри за две групи от пациенти, подложени на два режима на захранване (смесен и само парентерален) след стомашно-чревни операции.  Резултатите са постигнати след многовариационна статистическа интерпретация на стойностите на клиничните параметри с помощта на кластерен анализ.

Графично резюме

GA-VSpdf Bulg. J. Chem. 2 (2013) 143-151

Ключови думи

, , , , ,

Екометрия в науките за околна среда

Васил Симеонов

Факултет по химия и фармация, СУ “Св. Кл. Охридски”, бул. Дж. Баучер № 1, 1164 София, България

Резюме: Инженерите по химия често предлагат специфични системи за измерване на нивото на устойчивост на дадена фирма. Специалистите по околна среда разработват мониторингови мрежи с цел намиране на подходяща метрика за чистота на производство, редуциране на вредни отпадъци и т.н. Икономистите насочват усилията си към икономически оценки на процесите, свързани с опазване на околната среда, комбинирайки екологични параметри с икономически показатели. Независимо от комплексния характер на отделните метрики за устойчиво развитие, резултатите са далеч от съвършенство, тъй като неизбежно носят белега на „моновариативност”, еднозначност.

Многовариационният подход изглежда носи по-добро решение. Данните от различни фази на околната среда престават да бъдат само данни с локално значение, тъй като са обект на класификация, моделиране и интерпретиране чрез методите на екометрията (многовариационна статистика). Така се получава нов вид информация за замърсяване с глобален характер. Целта на настоящата статия е да представи идеята за използване на многовариационните статистически методи за метриката на устойчивото развитие.

Графично резюме

 Bulg. J. Chem. 1 (2012) 173-184

Ключови думи

, , , , , ,