Park, Cheol-Woong;Yi, Ui-Hyung;Kim, Chang-Gi;Lee, Janghee
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.20
no.6
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pp.23-30
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2016
The conventional natural gas engine realized lean combustion for the improved efficiency. However, in order to cope with exhaust gas regulations enforced gradually, the interest has shifted at the stoichiometric mixture combustion system. The stoichiometric mixture combustion method has the advantage of a three-way catalyst utilization whose purification efficiency is high, but the problem of thermal durability and the fuel economy remains as a challenge. Hydrogen-natural gas blend fuel (HCNG) can increase the rate of exhaust gas recirculation (EGR) because the hydrogen increases burning speed and lean flammability limit. The increase in the EGR rate can have a positive impact on heat resistance of the engine due to the decreased combustion temperature, and further can increase the compression ratio for efficient combustion. In this study, to minimize the exhaust emission developed HCNG engine with stoichiometric combustion method, developed three-way catalyst was applied to evaluate the conversion characteristics. The tests were carried out during the steady state and transient operating conditions, and the results were compared for both the conventional and proto-three-way catalyst of HCNG engine for city buses.
SBR (styrene-butadiene rubber; 25 wt% of solid contents) nanocomposites reinforced with OLS(organically modified layered silicates) were manufactured via the latex method. Two types of OLS are prepared, i.e. dodecylamine (primary amine) modified montmorillonite (DA-MMT) and N, N-dimethyldodecylamine (tertiary amino) modified MMT (DDA-MMT). X-ray diffraction (XRD) and transmission electron microscopy (TEM) were employed to characterize the layer distance of OLS and the morphology of the nanocomposites. SBR nanocomposites reinforced with ternary phase filler (carbon black/silica/OLS) systems also manufactured. Dynamic mechanical thermal analysis (DMTA) was performed on these composites to determine the loss factor (tan $\delta$) over a range of temperature($-20^{\circ}C{\sim}80^{\circ}C$). The results showed that there was significant changes on the values or tan $\delta$ with the addition of small amount of the OLS. By increasing the contents of OLS, the values of tan $\delta$ at $0^{\circ}C$ increased but those of tan $\delta$ at $60^{\circ}C$ decreased with increasing OLS contents.
The fuel-cut coast-down driving mode is activated when the acceleration pedal is released with transmission gear engaged, and it's a default function for electronic-controlled engine of vehicles. The fuel economy becomes better because fuel injection stops during fuel-cut driving mode. A fuel-cut detection method is suggested in the study and it's based on the speed, acceleration and road gradient data from GPS sensor. It detects fuel-cut driving mode by comparing calculated acceleration and realtime acceleration value. The one is estimated with driving resistance in the condition of fuel-cut driving and the other is from GPS sensor. The detection accuracy is about 80% when the method is verified with road driving data. The result is estimated with 9,600 data set of vehicle speed, acceleration, fuel consumption and road gradient from test driving on the road of 12km during 16 minutes, and the road slope is rather high. It's easy to detect fuel-cut without injector signal obtained by connecting wire. The detection error is from the fact that the variation range of speed, acceleration and road gradient data, used for road resistance force, is larger than the value of fuel consumption data.
Recently, there has been a surge of interest in finding core issues and analyzing emerging trends for the future. This represents efforts to devise national strategies and policies based on the selection of promising areas that can create economic and social added value. The existing studies, including those dedicated to the discovery of future promising fields, have mostly been dependent on qualitative research methods such as literature review and expert judgement. Deriving results from large amounts of information under this approach is both costly and time consuming. Efforts have been made to make up for the weaknesses of the conventional qualitative analysis approach designed to select key promising areas through discovery of future core issues and emerging trend analysis in various areas of academic research. There needs to be a paradigm shift in toward implementing qualitative research methods along with quantitative research methods like text mining in a mutually complementary manner. The change is to ensure objective and practical emerging trend analysis results based on large amounts of data. However, even such studies have had shortcoming related to their dependence on simple keywords for analysis, which makes it difficult to derive meaning from data. Besides, no study has been carried out so far to develop core issues and analyze emerging trends in special domains like the aviation industry. The change used to implement recent studies is being witnessed in various areas such as the steel industry, the information and communications technology industry, the construction industry in architectural engineering and so on. This study focused on retrieving aviation-related core issues and emerging trends from overall research papers pertaining to aviation through text mining, which is one of the big data analysis techniques. In this manner, the promising future areas for the air transport industry are selected based on objective data from aviation-related research papers. In order to compensate for the difficulties in grasping the meaning of single words in emerging trend analysis at keyword levels, this study will adopt topic analysis, which is a technique used to find out general themes latent in text document sets. The analysis will lead to the extraction of topics, which represent keyword sets, thereby discovering core issues and conducting emerging trend analysis. Based on the issues, it identified aviation-related research trends and selected the promising areas for the future. Research on core issue retrieval and emerging trend analysis for the aviation industry based on big data analysis is still in its incipient stages. So, the analysis targets for this study are restricted to data from aviation-related research papers. However, it has significance in that it prepared a quantitative analysis model for continuously monitoring the derived core issues and presenting directions regarding the areas with good prospects for the future. In the future, the scope is slated to expand to cover relevant domestic or international news articles and bidding information as well, thus increasing the reliability of analysis results. On the basis of the topic analysis results, core issues for the aviation industry will be determined. Then, emerging trend analysis for the issues will be implemented by year in order to identify the changes they undergo in time series. Through these procedures, this study aims to prepare a system for developing key promising areas for the future aviation industry as well as for ensuring rapid response. Additionally, the promising areas selected based on the aforementioned results and the analysis of pertinent policy research reports will be compared with the areas in which the actual government investments are made. The results from this comparative analysis are expected to make useful reference materials for future policy development and budget establishment.
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