대수층 저장 및 회수(Aquifer Storage and Recovery, 이하 ASR) 기법은 지표수가 여유가 있는 기간동안 지하 대수층에 정수된 물을 주입하여 두었다가, 첨두 수요(peak demand)가 필요한 한시적인 기간동안 대수층 내에 저장되어 있던 물을 양수하여 공급하는 새로운 개념의 수자원 공급 체계의 일환이다. 본 발표에서는 미국 Oregon 주의 대표적인 3개 도시에서 수행된 수자원 공급 사업과 이 수자원 공급사업에서 ASR 기법이 어떻게 적용되었는지를 살펴보았다. 이들 도시에서 수행된 ASR 기법을 활용한 수자원 공급은, 기존 지표 저류조 저장 방식에 비해 월등히 경제적이며, 다양한 이점을 가지고 있는 것으로 드러났다. 또한 이들 도시에서의 ASR 기법 적용에 따른 효율성이 2001년도 및 2002년도에 분명하게 나타나 현재 이들 도시는 ASR 시설에 대한 확충 계획을 수립, 진행하고 있다. 한편, 이들 지역의 ASR 기법 활용 용수 공급 사례는, 국내의 경우에도 투수성이 우수한 화산암 지역, 제3기 지층 및 석회암 지역 등에서 활용될 경우, 충분한 효과를 발휘 할 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Jung Joong;Fan, Tai;Reda Tah, Mahmoud M.;Lim, Nam-Hyoung
International Journal of Railway
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제8권2호
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pp.42-45
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2015
Alkali-silica reaction (ASR) is a chemical reaction in concrete that alkalis in cement react with reactive silica in aggregate in the presence of water. When ASR takes place, it produces gels that absorb water and expand. Swelling of ASR gels can damage concrete and cause cracking and volume expansion in concrete structure. In this paper, mechanical consequences of ASR on concrete are simulated by a finite element (FE) analysis. An FE model of concrete is built. The evolution of concrete mechanical properties subjected to ASR is achieved by FE analyses. The constitutive model of concrete is attained via the FE analysis. A case study is used to demonstrate the proposed method. The simulated results using the proposed model are in good agreement with the observations of concrete with ASR reported in the literature. The results can be used for a basic research to enhance durability of concrete slab tracks and concrete railway sleepers.
This study was performed to proof expansion effect of the mortar bar due to Alkali-silica Reaction (ASR) by ASTM C 1260 test. Recently, the failure case of cement concrete pavement by ASR was reported in Korea. Cement concrete structures are caused crack by ASR. The service life of cracked cement concrete structures by ASR will be shorted. In this study, crushed the slate rock producted Chungcheongnamdo Boryeong was caused 0.3% expansion at 14 days due to ASR by ASTM C 1260 test. The particular spectrum showed that the ASR gel was analyzed contents included Si, Na, K, and Ca by EDX (electron dispersive X-ray spectrometer). It was verified that the crushed aggregate was caused expansion by ASR in Korea.
폐자동차 ASR으로부터 염소성분을 제거하기 위하여 풍력선별 및 비중선별 실험을 수행하였다. 또한, ASR플라스틱만을 분리하여 물을 매체로 한 비중선별을 실시하였다. ASR 시료는 모두 8 mm이하로 재분쇄하여 선별실험에 사용하였으며, 플라스틱은 3가지 입도로 나누어 비중선별 실험을 하였다. 풍력선별은 공기유량 9~20 M$^3$/hr 범위의 1단계와 공기유량 25~34 M$^3$/hr 범위의 2단계로 나누어 실시하고 각 산물의 비율과 재질분포를 조사하였다. 1단계 풍력선별후 underflow 산물의 비율은 62~66%인 것으로 나타났으며, 공기유량이 큰 2단계 풍력선별에서는 overflow 산물의 비율이 크게 증가하였다. 폐플라스틱만을 대상으로 한 비중선별 실험결과 부유물질이 침강물질에 비해 다소 많게 나타났으며, 염소함량에 있어서는 최대 수백개의 염소함량 차이를 보여 순수 플라스틱의 경우 매우 우수한 염소함유 재질의 분리효과를 얻을 수 있었다.
PURPOSES : The objective of this study is to evaluate the effect of the residual mortar of recycled concrete aggregate on the expansion behavior during alkali silica reaction (ASR). METHODS: In order to evaluate the net effect of residual mortar on ASR expansion behavior, two aggregate samples with the same original virgin aggregate source but different residual mortar volumes were used. ASTM C1260 test was used to evaluate the ASR expansion behavior of these two aggregates and the original virgin aggregate. RESULTS: The greater the amount of residual mortar in recycled concrete aggregates, the less is the induced ASR expansion. Depending on the amount of residual mortar in recycled concrete aggregate, the ASR expansion of recycled concrete aggregate may be less than half of that of the original virgin aggregate. CONCLUSIONS: The residual mortar of recycled concrete aggregate may lead to the under estimation of the ASR expansion behavior of the original virgin aggregate.
This study measured the mechanical performance and residual strength of high strength/normal strength mortar mixed with waste glass fine aggregate after alkali-silica reaction and alkali-silica reaction. As a result, the effect of improving the slip phenomenon of the waste glass fine aggregate in the high-strength mortar was not significant, but rather the amount of ASR was increased.
This study explores the potential of automated speech recognition (ASR) in assessing English learners' pronunciation. We employed ASR technology, acknowledged for its impartiality and consistent results, to analyze speech audio files, including synthesized speech, both native-like English and Korean-accented English, and speech recordings from a native English speaker. Through this analysis, we establish baseline values for the word error rate (WER). These were then compared with those obtained for human raters in perception experiments that assessed the speech productions of 30 first-year college students before and after taking a pronunciation course. Our sub-group analyses revealed positive training effects for Whisper, an ASR tool, and human raters, and identified distinct human rater strategies in different assessment aspects, such as proficiency, intelligibility, accuracy, and comprehensibility, that were not observed in ASR. Despite such challenges as recognizing accented speech traits, our findings suggest that digital tools such as ASR can streamline the pronunciation assessment process. With ongoing advancements in ASR technology, its potential as not only an assessment aid but also a self-directed learning tool for pronunciation feedback merits further exploration.
This study was performed to evaluate the asbestos exposure levels and to calculate excess lifetime cancer risk (ELCR) for the risk assessment of the asbestos fibers released from asbestos-cement slate roofing (ASR) building. Total number of ASR buildings was into 21,267 in Busan, and 82.03 percent of the buildings was residential houses, and 43.61 percent of the buildings was constructed in 1970s. For this study, ten buildings were selected randomly among the ASR buildings. The range of airborne asbestos concentration in the selected ten ASR buildings was from 0.0016 to 0.0067 f/mL, and the concentration around no-admitted ASR buildings was higher than that around admitted buildings. The ELCR based on US EPA IRIS (integrated risk information system) model is within 3.5E-05 ~ 1.5E-04 levels, and the ELCR of no-admitted ASR buildings was higher than 1.0E-04 (one person per million) level that is considered a more aggressive approach to mitigate risk. These results indicate that the cancer risk from ASR buildings is higher than other buildings, and systematic public management is required for control of no-admitted ASR buildings within near future.
산업의 발달과 더불어 폐유리의 발생량은 점차 증가되고 있다. 콘크리트에 폐유리를 사용할 경우 알칼리 실리카 반응(ASR)에 의한 팽창으로 콘크리트에 균열이 발생하여 성능저하를 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 폐유리의 색깔(갈색, 녹색), 입도 및 폐유리로 인해 발생되는 ASR팽창을 저감시키기 위해 산업부산물의 종류(플라이애시, 고로슬래그 미분말)와 혼입율에 따른 ASR팽창과 강도특성을 분석하였다. 또한, 포졸란 재료로서 폐유리 분말의 사용가능성을 분석하였다. 연구결과, 폐유리의 색깔에 관계없이 폐유리의 퍼시멈 입도는 2.5~l.2mm로 나타났으며, 폐유리의 입도가 2.5~l.2 mm보다 작을수록 팽창은 점차 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 폐유리에 산업부산물의 혼입은 ASR로 인한 팽창과 강도저하를 억제시키는데 효과적이며, 0.075 mm미만의 폐유리 분말이 포졸란 재료로서 적용이 가능한 것으로 나타났다.
Alkali-silica reaction (ASR) in concrete can induce degradation in its mechanical properties, leading to compromised serviceability and even loss in load capacity of concrete structures. Compared to other properties, ASR often affects the modulus of elasticity more significantly. Several empirical models have thus been established to estimate elastic modulus reduction based on the ASR expansion only for condition assessment and capacity evaluation of the distressed structures. However, it has been observed from experimental studies in the literature that for any given level of ASR expansion, there are significant variations on the measured modulus of elasticity. In fact, many other factors, such as cement content, reactive aggregate type, exposure condition, additional alkali and concrete strength, have been commonly known in contribution to changes of concrete elastic modulus due to ASR. In this study, an artificial intelligent model using artificial neural network (ANN) is proposed for the first time to provide an innovative approach for evaluation of the elastic modulus of ASR-affected concrete, which is able to take into account contribution of several influence factors. By intelligently fusing multiple information, the proposed ANN model can provide an accurate estimation of the modulus of elasticity, which shows a significant improvement from empirical based models used in current practice. The results also indicate that expansion due to ASR is not the only factor contributing to the stiffness change, and various factors have to be included during the evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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