World climate change and global warming increase are two urgent and strategic issues that national and international governments have to face, and different scenarios aimed to estimate the world energy demand were realized by several research centers: each scenario distinguishes itself by energy policies over the years, and the desirable one requires many efforts to keep the temperature increase below 2°C above pre-industrial level. These efforts imply challenging targets on both primary and final energy employment, and this thesis is focused on two of them: improvement of renewable energy exploitation and reduction of final energy consumption, and energy conversion systems able to efficiently achieve these targets are cogenerated distributed plants, in particular the small scale. Nevertheless, in order to achieve significant primary energy saving, combined heat and power plants need to be designed with a substantial thermal power exploitation, as well as the design need reliable and congruent system models to evaluate the plant performances. The methodology carried out in this doctorate course was focused on the analysis of these topics and it was made by two main elements, an energy conversion system model, which describes the peculiar studied case, and a multi-variable multi-objective optimization algorithm, which depends on the specific application. In particular, two different applications of the methodology were realized, one aimed at designing the more efficient energy interaction between energy system and user and one aimed at validate thermodynamic models and experimental data congruence; the first application concerned combined heat and power plants based on internal combustion engine and gas turbine, while the second application was performed on micro gas turbines and pyro-gasification biomass plant. The methodology showed to be a potentially powerful tool about conversion energy systems analysis, due to the relevant primary energy saving related to designed cogenerated power plant and to the analysis of reliability performed on mathematical models of energy conversion systems.
open ; 0 ; Il Rapporto Annuale sull'Efficienza Energetica è stato curato dall'Unità Tecnica Efficienza Energetica dell'ENEA sulla base delle informazioni e dei dati disponibili al 31 dicembre 2013. ; Redazione: Ilaria Bertini, Walter Cariani, Antonio Disi, Laura Manduzio, Chiara Martini, Gabriella Messina. ; Il rapporto annuale sull'Efficienza Energetica relativo all'evoluzione intercorsa nel 2012 restituisce l'immagine di un Paese che ha recepito gli indirizzi definiti dall'Unione Europea, definendo efficaci strumenti per essere in linea con gli obiettivi del Piano d'azione nazionale per l'efficienza energetica 2011 e guardare con fiducia al traguardo di riduzione dei consumi energetici fissato per il 2020 dalla Strategia Energetica Nazionale. I risparmi energetici complessivi conseguiti al 2012 grazie agli interventi previsti dal Piano d'Azione ammontano a oltre 73.000 GWh/anno, quasi il 30% in più rispetto al 2011. La fotografia che emerge è quella di un'Italia che nel 2012 ha migliorato l'indice di efficienza energetica per l'intera economia di circa 1 punto percentuale rispetto all'anno precedente. I vari settori hanno contribuito in modo diverso al raggiungimento di questo risultato: negli ultimi anni, infatti, il residenziale e l'industria hanno mostrato significativi miglioramenti, mentre il settore trasporti ha avuto un andamento altalenante caratterizzato soltanto da una modesta variazione complessiva. Il Rapporto annuale ha consentito di aprire uno spazio di dialogo e di confronto con i principali stakeholders: un gruppo di lavoro composto da oltre 80 esperti chiamato a valutare l'evoluzione avvenuta in questi anni e a comprendere come andranno costruite le politiche energetiche del nostro futuro. Il Rapporto è articolato nei seguenti capitoli: Domanda di energia; Impieghi finali di energia; Intensità energetica; Ricerca applicata, tecnologie e strumenti a livello settoriale; Analisi del raggiungimento degli obiettivi indicativi nazionali di risparmio energetico, efficacia e efficienza degli ...
open ; 2 ; Il Rapporto è stato curato dall'Agenzia Nazionale per l'Efficienza Energetica dell'ENEA sulla base delle informazioni e dei dati disponibili al 1° giugno 2017. Supervisor: Roberto Moneta, Ilaria Bertini, Nino Di Franco. Project Leader: Alessandro Federici, Chiara Martini. Project Manager: Laura Manduzio, Giulia Iorio, Domenico Santino, Luciano Terrinoni, Pietro Falconi, Corinna Viola, Antonio Disi. Revisione testi: Maria Ludovica Bitonti. ; Il Rapporto annuale sull'efficienza energetica si propone come un riferimento periodico di monitoraggio, analisi e valutazione a supporto delle politiche adottate in questo settore. Dal Rapporto emerge come il nostro Paese sia fra i leader in Europa in questo campo con un livello d'intensità energetica di quasi il 17% inferiore della media UE, dato particolarmente positivo perché tanto più basso è il valore dell'intensità energetica tanto più è alta l'efficienza energetica del Paese. Il Rapporto evidenzia che l'Italia ha rispettato l'obiettivo definito per il 2016 dal Piano Nazionale di Efficienza Energetica 2011 e ha raggiunto il 41% dell'obiettivo di risparmio al 2020 fissato dal Piano Nazionale di Efficienza Energetica 2014: tra gli strumenti per promuovere l'efficienza si sono rivelati particolarmente efficaci i certificati bianchi e le detrazioni fiscali per le riqualificazioni energetiche, i cosiddetti ecobonus, utilizzati soprattutto per interventi di isolamento termico degli edifici, la sostituzione di serramenti e l'installazione di impianti di riscaldamento più efficienti. Il Rapporto è articolato nei seguenti capitoli: Il contesto normativo; Domanda, impieghi finali di energia e intensità di energia; Analisi del raggiungimento degli obiettivi nazionali; Il potenziale di risparmio nel settore edifici; Informazione e formazione e Gli strumenti finanziari per l'efficienza energetica. Completano il Rapporto le schede regionali, con le relative infografiche e un Executive Summary che sintetizza la grande mole di dati forniti nel Rapporto. ; open ; 10840/8905 ...
open ; 3 ; Il Rapporto Annuale sull'Efficienza Energetica è stato curato dall'Unità Tecnica Efficienza Energetica dell'ENEA sulla base delle informazioni e dei dati disponibili al 30 aprile 2015. Supervisione: Roberto Moneta, Nino Di Franco e Ilaria Bertini; Coordinamento: Alessandro Federici; Redazione: Carlo Alberto Campiotti, Dario Chello, Antonio Disi, Gaetano Fasano, Laura Manduzio, Mauro Marani, Chiara Martini, Gabriella Messina. ; Il rapporto annuale sull'Efficienza si propone come un riferimento periodico di approfondimento e di analisi della situazione dell'efficienza energetica a livello nazionale, delle sue rilevanti attinenze con il contesto economico e nonché delle sue relazioni con lo sviluppo tecnologico. I risparmi energetici complessivi conseguiti al 2013 grazie alle politiche nazionali ammontano a oltre 7,55 mtep/anno. I settori che hanno maggiormente contribuito al conseguimento di tali risultati sono il residenziale e l'industria. Il pionierismo dei Titoli di Efficienza Energetica ci ha assicurato dal 2005 al 2013 quasi 5 Mtep/anno di risparmio in energia primaria e, dal 2007, oltre due milioni di contribuenti hanno investito più di 22 miliardi di euro nella riqualificazione energetica della propria abitazione all'insegna dell'efficienza. Il Rapporto ha ricevuto il contributo di numerosi esperti dei settori economici e del mondo accademico che hanno contribuito a creare un gruppo di lavoro capace di individuare le criticità che ostacolano diffusione capillare dell'efficienza energetica e di suggerire adeguate soluzioni. Il Rapporto è articolato nei seguenti capitoli: Contesto internazionale; Il contesto italiano e l'evoluzione normativa recente; Domanda e impieghi finali di energia ed intensità dell'energia; Ricerca applicata, tecnologie e strumenti a livello settoriale; Analisi del raggiungimento degli obiettivi indicativi nazionali di risparmio energetico; Il mercato e gli strumenti finanziari a disposizione; Informazione e formazione; Sostenibilità energetica e competitività del sistema ...
"In Italia c'é bisogno di più politiche per conciliare lavoro e famiglia." Così inizia la nota specifica per il nostro paese che l'OCSe ha redatto nel suo report 2011 dal titolo "Doing better for families". nel 2011 l'Italia era ben al di sotto della media OCSe rispetto ai tre indicatori cruciali per determinare la qualità di vita di una fa- miglia: occupazione femminile, tasso di fertilità e tasso di povertà infantile. "Il di- lemma italiano", riporta la nota, sta nel fatto che per la famiglia e in particolare per le donne, é molto difficile conciliare lavoro e figli. Allo stesso tempo, tuttavia, un elevato tasso di occupazione dei genitori riduce il rischio di povertà e specialmente di povertà infantile. Il tasso di povertà infantile nel 2011 in Italia era circa 15% tuttavia il rischio di povertà era molto alto per i bambini che avevano entrambi i genitori disoccupati. nel 2011, l'88% dei bambini che avevano un solo genitore disoccupato erano poveri (la media OCSe era 62%). Analogamente, il 79% dei bambini che vi- vevano con due genitori disoccupati erano poveri; tale percentuale scende al 22% quando solo uno dei due genitori ha un lavoro (le medie OCSe sono, rispettiva- mente, 50% e 17%).
"Con note bibliografiche e notizie di giurisprudenza straniera." ; Mode of access: Internet. ; Continues: Repertorio generale di giurisprudenza civile, penale, commerciale ed amministrativa dall'anno dell'unificazione legislativa (1866) a tutto il 1875, and its supplements through 1898. ; Supplement to: Giurisprudenza italiana, 1862-1912; to: Giurisprudenza italiana e la legge riunite, 1912-1964; and to: Giurisprudenza italiana, 1965-
In latest years, the possibility to exploit the high amount of spectral information has made hyperspectral remote sensing a very promising approach to detect changes occurred in multi-temporal images. Detection of changes in images of the same area collected at different times is of crucial interest in military and civilian applications, spanning from wide area surveillance and damage assessment to geology and land cover. In military operations, the interest is in rapid location and tracking of objects of interest, people, vehicles or equipment that pose a potential threat. In civilian contexts, changes of interest may include different types of natural or manmade threats, such as the path of an impending storm or the source of a hazardous material spill. In this PhD thesis, the focus is on Anomalous Change Detection (ACD) in airborne hyperspectral images. The goal is the detection of small changes occurred in two images of the same scene, i.e. changes having size comparable with the sensor ground resolution. The objects of interest typically occupy few pixels of the image and change detection must be accomplished in a pixel-wise fashion. Moreover, since the images are in general not radiometrically comparable, because illumination, atmospheric and environmental conditions change from one acquisition to the other, pervasive and uninteresting changes must be accounted for in developing ACD strategies. ACD process can be distinguished into two main phases: a pre-processing step, which includes radiometric correction, image co-registration and noise filtering, and a detection step, where the pre-processed images are compared according to a defined criterion in order to derive a statistical ACD map highlighting the anomalous changes occurred in the scene. In the literature, ACD has been widely investigated providing valuable methods in order to cope with these problems. In this work, a general overview of ACD methods is given reviewing the most known pre-processing and detection methods proposed in the literature. The analysis has been conducted unifying different techniques in a common framework based on binary decision theory, where one has to test the two competing hypotheses H0 (change absent) and H1 (change present) on the basis of an observation vector derived from the radiance measured on each pixel of the two images. Particular emphasis has been posed on statistical approaches, where ACD is derived in the framework of Neymann Pearson theory and the decision rule is carried out on the basis of the statistical properties assumed for the two hypotheses distribution, the observation vector space and the secondary data exploited for the estimation of the unknown parameters. Typically, ACD techniques assume that the observation represents the realization of jointly Gaussian spatially stationary random process. Though such assumption is adopted because of its mathematical tractability, it may be quite simplistic to model the multimodality usually met in real data. A more appropriate model is that adopted to derive the well known RX anomaly detector which assumes the local Gaussianity of the hyperspectral data. In this framework, a new statistical ACD method has been proposed considering the local Gaussianity of the hyperspectral data. The assumption of local stationarity for the observations in the two hypotheses is taken into account by considering two different models, leading to two different detectors. In addition, when data are collected by airborne platforms, perfect co-registration between images is very difficult to achieve. As a consequence, a residual misregistration (RMR) error should be taken into account in developing ACD techniques. Different techniques have been proposed to cope with the performance degradation problem due to the RMR, embedding the a priori knowledge on the statistical properties of the RMR in the change detection scheme. In this context, a new method has been proposed for the estimation of the first and second order statistics of the RMR. The technique is based on a sequential strategy that exploits the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm cascaded with the Minimum Covariance Determinant algorithm. The proposed method adapts the SIFT procedure to hyperspectral images and improves the robustness of the outliers filtering by means of a highly robust estimator of multivariate location. Then, the attention has been focused on noise filtering techniques aimed at enforcing the consistency of the ACD process. To this purpose, a new method has been proposed to mitigate the negative effects due to random noise. In particular, this is achieved by means of a band selection technique aimed at discarding spectral channels whose useful signal content is low compared with the noise contribution. Band selection is performed on a per-pixel basis by exploiting the estimates of the noise variance accounting also for the presence of the signal dependent noise component. Finally, the effectiveness of the proposed techniques has been extensively evaluated by employing different real hyperspectral datasets containing anomalous changes collected in different acquisition conditions and on different scenarios, highlighting advantages and drawbacks of each method. In summary, the main issues related to ACD in multi-temporal hyperspectral images have been examined in this PhD thesis. With reference to the pre-processing step, two original contributions have been offered: i) an unsupervised technique for the estimation of the RMR noise affecting hyperspectral images, and ii) an adaptive approach for ACD which mitigates the negative effects due to random noise. As to the detection step, a survey of the existing techniques has been carried out, highlighting the major drawbacks and disadvantages, and a novel contribution has been offered by presenting a new statistical ACD method which considers the local Gaussianity of the hyperspectral data.