Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.447-447
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2022
하굿둑 실증시험 및 개방 시 하굿둑으로부터 해안지역 대수층의 지하수 내 염분침투를 예방하고 지속가능한 지하수자원 이용과 관리를 위해서 담수(freshwater)와 염수(saltwater)의 경계면 변동 및 분포를 추적하기 위해 지화학적·물리적 접근 연구는 매우 중요하다. 해안 및 하굿둑 주변지역의 담·염수 경계면 특성에 관한 조사 및 분석은 직·간접적 관측방법으로 이뤄진다. 직접 관측방법에는 심도별 전기전도도(Electrical condutivity, EC) 측정 방법으로 1개 정밀센서(CTD-Diver)를 와이어에 연결하여 수동으로 측정하는 방식과 자동 관측센서(CTD-Diver)를 공내 여러 관심심도에 이격거리에 따른 관측센서를 여러 개 설치하여 특정 관심심도별 연속적인 상태를 파악하는 방법이다. 간접 관측방법에는 관심심도별 또는 특정 심도의 지하수 수질을 채취하여 지화학 분석하는 방법이 있다. 직·간접적 관측방법에는 관심심도별 구간의 이격거리와의 공백과 조사시기에 대수층의 해수침투를 파악할 수 있으나 연속적 관측과 예측은 매우 어렵다. 직접적 관측방법 중 1개 정밀센서와 와이어를 이용한 특정 시·공간에 대한 연직 프로파일링 관측은 가능하나, 연속적 관측과 예측 또한 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 물리적 방법을 기반으로, 하굿둑 인근의 담수(freshwater)와 염수(saltwater)와의 경계면 분포특성에 관한 연구는 하굿둑 실증시험 시 지하수 내 염분침투에 따른 지하수 환경 등에 대한 전반적 특성 등을 분석하였다. 하구언 일대의 지하수 내 염분침투 및 지하수 오염관리를 위해 실증실험 등 인위적인 요소와 강우, 태풍, 가뭄 등 자연적인 요소에 의해 여러 형태의 분포특성을 보이는 담수와 염수의 분포 및 혼합대의 특성에 따른 담염수의 경계면 형태별 분석을 하는데 목적을 두었다. 해수침투의 예방과 지하수 오염 방지를 위해 심도별 자동 수질측정 장치를 개발하고, 이를 이용한 염지하수의 프로파일링 감시 시스템을 제안하였다.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.6
no.4
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pp.327-343
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2004
During tunnel construction, ground failures often occur due to existence of weak zones, such as faults, joints, and cavities, ahead of tunnel face. It is hard to detect effectively weak zones, which can lead underground structure to fail after excavation and before supporting, by using conventional characterization methods. In this study, an enhanced analytical method of predicting weak zones ahead of tunnel face is developed to overcome some problems in the conventional geophysical exploration methods. The analytical method is based on Coulomb's and Gauss' laws with considering the characteristics of electric fields subjected to rock mass. Using the developed method, closed form solutions are obtained to detect a spherical shaped zone and an oriented fault ahead of tunnel face respectively. The analytical results suggest that the presence of weak zones and their sizes, location, and states can be accurately predicted by combining a proper inversion process with resistance measured from several electrodes on the tunnel face. It appears that the skin depth or resistivity in rock mass is affected by the diameter of tunnel face, natural electric potential and noises induced by experimental measurement and spatial distribution of uncertain properties. The developed analytical solution is verified through experimental tests. About 1800 concrete blocks of 5cm by 5cm by 5cm in size are prepared and used to model a joint rock mass around tunnel face. Weak zones are simulated ahead of tunnel face with a material which has relatively higher conductivity than concrete blocks. Experimental results on the model test show a good agreement with analytical results.
Kim, Juhwan;Lee, Kyunghyuk;Kim, Soojun;Kim, Kyunghun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.spc1
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pp.1283-1293
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2022
The purpose of this study is to predict residual chlorine in order to maintain stable residual chlorine concentration in sedimentation basin by using artificial intelligence algorithms in water treatment process employing pre-chlorination. Available water quantity and quality data are collected and analyzed statistically to apply into mathematical multiple regression and artificial intelligence models including multi-layer perceptron neural network, random forest, long short term memory (LSTM) algorithms. Water temperature, turbidity, pH, conductivity, flow rate, alkalinity and pre-chlorination dosage data are used as the input parameters to develop prediction models. As results, it is presented that the random forest algorithm shows the most moderate prediction result among four cases, which are long short term memory, multi-layer perceptron, multiple regression including random forest. Especially, it is result that the multiple regression model can not represent the residual chlorine with the input parameters which varies independently with seasonal change, numerical scale and dimension difference between quantity and quality. For this reason, random forest model is more appropriate for predict water qualities than other algorithms, which is classified into decision tree type algorithm. Also, it is expected that real time prediction by artificial intelligence models can play role of the stable operation of residual chlorine in water treatment plant including pre-chlorination process.
In water treatment plants supplying potable water, the management of chlorine concentration in water treatment processes involving pre-chlorination or intermediate chlorination requires process control. To address this, research has been conducted on water quality prediction techniques utilizing AI technology. This study developed an AI-based predictive model for automating the process control of chlorine disinfection, targeting the prediction of residual chlorine concentration downstream of sedimentation basins in water treatment processes. The AI-based model, which learns from past water quality observation data to predict future water quality, offers a simpler and more efficient approach compared to complex physicochemical and biological water quality models. The model was tested by predicting the residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basins at Plant, using multiple regression models and AI-based models like Random Forest and LSTM, and the results were compared. For optimal prediction of residual chlorine concentration, the input-output structure of the AI model included the residual chlorine concentration upstream of the sedimentation basin, turbidity, pH, water temperature, electrical conductivity, inflow of raw water, alkalinity, NH3, etc. as independent variables, and the desired residual chlorine concentration of the effluent from the sedimentation basin as the dependent variable. The independent variables were selected from observable data at the water treatment plant, which are influential on the residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basin. The analysis showed that, for Plant, the model based on Random Forest had the lowest error compared to multiple regression models, neural network models, model trees, and other Random Forest models. The optimal predicted residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basin presented in this study is expected to enable real-time control of chlorine dosing in previous treatment stages, thereby enhancing water treatment efficiency and reducing chemical costs.
This study was performed to produce basic data for developing prediction techniques of desalinization through analyzing soil properties of reclaimed tidal lands, using soil samples collected in 11 units of tidal land reclamation projects. The average apparent specific gravity (bulk density), real specific gravity (particle density), porosity, and saturation percentage were measured to be 1.33, 2.64, 49.6%, and 56.3%, respectively. It was estimated that the soil texture class of reclaimed tidal lands would be silt or silt loam. The electrical conductivity and exchangeable sodium percentage were estimated to be $20{\sim}40dS\;m^{-1}$ and 30~50% in the beginning of tidal land reclamation, and the value of pH was measured to be 6.5~7.9. In conclusion, the soil properties of reclaimed tidal lands could be descrived to be saline-sodic soils with the high electrical conductivity and exchangeable sodium percentage.
This study introduces integrated approach on detection of a leakage in a sea wall based on remote sensing, electric resistivity survey, electromagnetic survey, and borehole survey for the Seosan A-Region sea wall. The satellite temperature distribution from Landsat ETM+ data identifies water leakage distribution and period by analyzing temperature mixing patterns between sea water and fresh water. Electric resistivity survey provides both horizontal and vertical anomaly distributions over the sea wall showing below average electric resistivity. Electromagnetic survey(electrical conductivity survey) reveals the potential possible leakage areas with minimal background impact by comparing electrical conductivity values between high and low tides. Borehole image processing system confirmed the locations of anomalies identified from the other survey methods and distributions of vertical fracture zones. The integrated approach identified 41.7% of the sea wall being the most probable area vulnerable to water leakage and effectively approximated both horizontal and vertical distribution of water leakage. The integrated analysis of remote sensing, electric resistivity survey, electromagnetic survey and borehole survey is considered to be an optimal method in identifying water leakage distribution, period, and extent of fractures knowledged from the boreholes.
Hyung Jin Kim;Young Hoi Woo;Wan Soon Kim;Sam Jeung Cho;Yooun Il Nam
Journal of Bio-Environment Control
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v.10
no.3
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pp.133-140
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2001
This study was conducted to develop a nutrient uptake model in cucumnber (Cucumis sativus L. cv. Eunsung Backdadagi) plants for prediction of the amount of nutrients in drainage solution in a closed perlite culture system. Electrical conductivity (EC) of the nutrient solution was adjusted to 1.5, 1.8, 2.1, 2.4, and 2.7 dS. $m^{-1}$ . The amount of nutrient solution absorbed in different EC treatments was not different until the mid stage of growth. However, after the mid growth stage, a high EC treatment resulted in less solution absorption. The absorption rates of K, N $O_3$$^{[-10]}$ -N, Mg, and P increased continuously for a whole growing period in all treatments, while those of Ca decreased slightly. For S, the decrease was significant after th mid stage of growth. although the amounts of absorbed inorganic ions in different EC treatments were not significantly different at the first stage of growth, they were significantly different after the mid stage of growth and decreased slightly at the end of growth stage. Models for predicting the amounts of each inorganic ion absorbed were developed by using EC and the amount of nutrient solution absorbed per unit radiation(mg.M $J^{-1}$), which proved to be practical with a positive correlation at 1 percent probability between the developed model and practical values..
The most ideal method to measure the water-soluble $Cl^-$ ion eluted from iron artifacts is conducting the analysis on desalting solution by Ion Chromatography. But most institutes related to cultural heritages use Cl meter by reason of lack of budget and experts. This study evaluated reliability and stability between Cl meter and Ion Chromatography by doing cross-validation with results from two methods to detect $Cl^-$ ion of desalting solution. From D.I water, extremely small quantities of $Cl^-$ ion was detected by the influence of remaining water-soluble $Cl^-$ ion at the electrode of Cl meter and water-soluble $Cl^-$ which remains in Sodium sesquicarbonate, components of reagent was detected as well. The first desalting solution had the most $Cl^-$ ions, $Cl^-$ ion slightly decreased from the second to the fourth desalting solution and tend to decrease again at the stage of dealkalified in D.I water. Each Cl meter has the standard deviation according to the measured numbers and the higher concentration of $Cl^-$ ion the desalting solution has, the wider the deviation is. But when the concentration of $Cl^-$ ion is low, it was stable to use Cl meter to detect the concentration of $Cl^-$ ion from iron artifacts because there is the small deviation, It is thought that conductivity meter method is not suitable for measuring $Cl^-$ ion, because the electrical conductivity of alkaline solution is too high to measure $Cl^-$ ion.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.34
no.2
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pp.157-163
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2010
Solid oxide fuel cells (SOFCs) are commonly composed of ceramic compartments, and it is known that the physical properties of the ceramic materials can be changed according to the operating temperature. Thus, the physical properties of the ceramic materials have to be properly predicted to develop a highly reliable simulation model. In this study, several physical properties that can affect the performance of SOFCs were selected, and simulation models for those physical properties were developed using our own code. The Gibbs free energy for the open circuit voltage, exchange current densities for the activation polarization, and electrical conductivity for the electrolyte were calculated. In addition, the diffusion coefficient-including the binary and Knudsen diffusion mechanisms-was calculated for mass transport analysis at the porous electrode. The physical property and electrochemical reaction models were then simulated simultaneously. The numerical results were compared with the experimental results and previous works studied by Chan et al. for code validation.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.08a
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pp.243-243
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2012
화석연료를 대체할 새로운 청정 에너지원의 요구가 높아지고 있는 현 시점에서 고효율, 무공해, 무소음 등의 장점으로 인해 친환경적 에너지원으로 연료전지의 수요가 증가하고 있다. 연료전지 분리판으로 고밀도 흑연을 종래에 가공하여 제작하였는데, 가공이 어렵고, 비용이 크게 들며, 대량생산이 어렵다는 등의 문제로 스테인리스강을 위주로 한 금속 분리판 개발이 이루어지고 있다. 본 연구에서는, 낮은 가격, 고속 증착, 우수한 가공성, 높은 기계적 강도 및 전기전도도, 화학적 안정성 및 내식성을 충족시키기 위하여 스테인리스 강박(0.1 mm이하)에 보호막으로 CrN을 선택하였다. 저가격화를 위하여 새로운 증착원인 스퍼터-승화형 소스의 가능성을 유도 결합 플라즈마에 Cr 봉을 직류 바이어스 함으로써 시도하였다. 10 mTorr의 Ar 유도 결합 플라즈마를 2.4 MHz, 400 W로 유지하면서 직류 바이어스 전력을 120 W (615 V, 0.19 A) 인가하였을 때 10분 동안의 증발양이 0.35 gr으로 측정이 되어 그 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 OES(Optical emission spectrometer)를 이용하여 RPS로 방전시킨 고밀도 ICP를 측정한 결과 842.4 nm, 811.4 nm, 772.3 nm 등의 파장에서 높은 intensity를 갖는 peak을 찾을 수 있었고, 이 peak 들은 Ar 중성의 peak임을 확인할 수 있었다. ICP+DC bias로 Cr rod를 가열하는 공정에서의 plasma를 OES로 측정한 결과 Ar 중성의 peak은 감소하고, 520.5 nm, 425.5 nm, 357.7 nm 등의 파장에서 높은 intensity를 갖는 peak을 찾을 수 있었으며, 이 peak들은 Cr 중성의 peak임을 확인할 수 있었다. OES 측정 data를 토대로 공정 중의 rod type Cr target의 교체 주기를 예측할 수 있고 공정 중 실시간 감시가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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