To model the atmospheric dispersion of radionuclides released from nuclear accident is very important for nuclear emergency. But the uncertainty of model parameters, such as source term and meteorological data, may significantly affect the prediction accuracy. Data assimilation (DA) is usually used to improve the model prediction with the measurements. The paper proposed a parameter bias transformation method combined with Lagrangian puff model to perform DA. The method uses the transformation of coordinates to approximate the effect of parameters bias. The uncertainty of four model parameters is considered in the paper: release rate, wind speed, wind direction and plume height. And particle swarm optimization is used for searching the optimal parameters. Twin experiment and Kincaid experiment are used to evaluate the performance of the proposed method. The results show that the proposed method can effectively increase the reliability of model prediction and estimate the parameters. It has the advantage of clear concept and simple calculation. It will be useful for improving the result of atmospheric dispersion model at the early stage of nuclear emergency.
Kim, Yong-Joe;Bolton, J. Stuart;Lee, Sung-Yop;Kang, Yeon-June
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1729-1734
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2000
Complex dispersion relations in a cylindrical, foam-lined duct were successfully identified by using an iterative Prony series method. Techniques for using the iterative procedure successfully are described in detail, particularly with regard to model order selection and the identification of parameter starting values. It is shown that modal wave speeds and spatial attenuations per wavelength can be derived from the complex dispersion relations obtained using the iterative procedure. In addition, a finite element simulation is shown to well represent corresponding experimental measurement in terms of modal wave speeds and spatial attenuations.
We consider the following type of general semi-parametric non-linear regression model : $y_i = f_i(\theta) + \epsilon_i, i=1, \cdots, n$ where ${f_i(\cdot)}$ represents the set of non-linear functions of the unknown parameter vector $\theta' = (\theta_1, \cdots, \theta_p)$ and ${\epsilon_i}$ represents the set of measurement errors with unknown distribution. Under suitable finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive a general lower bound for the asymptotic mean squared error (AMSE) matrix of the Gauss-consistent estimator of $\theta$. We then prove the fundamental result that the general non-linear least squares estimator (NLSE) is an optimal estimator within the class of all regular Gauss-consistent estimators irrespective of the type of the distribution of the measurement errors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.10
no.2
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pp.241-246
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1986
A new method of on-line monitoring of spot weld quality is proposed by analysing weld votage signal. Weld voltage signal has been modeled by autoregressive model which is suitable for on-line modeling scheme, and order of the model is determined by F-test. From the chosen model, strength. Upon experimental results, it has been shown that fundamental frequency dispersion of weld voltage can be used as a good parameter like maximum thermal expansion in on-line monitoring of spot weld quality. Microcomputer implementation of the proposed monitoring method is also developed and presented.
This paper empirically verifies that the types of capital adjustment costs serve as an important mechanism in relation to investment decision-making after confirming that the investment dispersion of Korean firms is pro-cyclical and can affect business cycles. Specifically, it is found through empirical methods using corporate financial data that capital adjustment costs generally assumed to take a quadratic form in macroeconomics are asymmetric and irreversible in the Korean economy. In particular, capital adjustment costs are empirically proven to cause investment dispersion to expand given that the substitution effect of the marginal value to the marginal cost for one unit of investment in the inter-temporal investment decision is affected by that cost with regard to the resale of owned equipment assets, as opposed to new investments in equipment assets. We ultimately show, albeit indirectly, that investment dispersion can affect business cycles as capital adjustment costs influences investment decisions. What is implied is that the capital adjustment cost is not merely an exogenously deep parameter that fits the dynamics of business cycles in a macroeconomic model but could instead be a policy variable that can be endogenized through government policies.
In this paper, the optimal position offset of optical phase conjugator (OPC) and the optimal dispersion offsets of fiber sections, which are alternating with the method for the symmetry of optical power and chromatic dispersion with respect to OPC, are numerically investigated as afunction of the WDM channel numbers. The WDM channel numbers are assumed to be 8, 12, 16, 20 and 24. The bit-rate of each channel is assumed to be 40 Gbps for all cases. It is confirmed that the optimal position offset of OPC and optimal dispersion offset of fiber section are gradually increased as the WDM channel numbers are gradually increased. But, the optimal dispersion values of fiber sections per OPC position offset of 1 km are independent on WDM channel numbers, because the optimal position offset of OPC and optimal dispersion offset of fiber section are simultaneously increased as the WDM channel numbers are increased. It is also confirmed that the applying of these optimal parameter values is efficient to WDM system with many channels rather than WDM with small channels.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.2
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pp.195-209
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1997
The joint modelling of mean and dispersion in quasi-likelihood models which greatly extend the scope of generalized linear models, is required in case that the dispersion parameter, the variance component of response variables, is not constant but changes by depending on any covariates. In this paper, by using statistical package GENSTAT(release 5.3.2, 1996) which makes a easily analyze real data through this joint modelling, we mention necessities that must consider this joint modelling rather than existing mean models through model checking based on graphic methods for esterase assay data introduced by Carrol and Ruppert(1987, pp.46-47), and then study methods finding reasonable joint model of mean and dispersion for this data.
Hwang, Won Tae;Kim, Eun Han;Jeong, Hae Sun;Jeong, Hyo Joon;Han, Moon Hee
Journal of Radiation Protection and Research
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v.38
no.2
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pp.60-67
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2013
A diffusion coefficient is an important parameter in the prediction of atmospheric dispersion using a Gaussian plume model, and its modelling approach varies. In this study, dispersion coefficients recommended by the U. S. Nuclear Regulatory Commission's (U. S. NRC's) regulatory guide and the Canadian Nuclear Safety Commission's (CNSC's) regulatory guide, and used in probabilistic accident consequence analysis codes MACCS and MACCS2 have been investigated. Based on the atmospheric dispersion model for a hypothetical accidental release recommended by the U. S. NRC, its influence to atmospheric dispersion factor was discussed. It was found that diffusion coefficients are basically predicted from a Pasquill- Gifford curve, but various curve fitting equations are recommended or used. A lateral dispersion coefficient is corrected with consideration for the additional spread due to plume meandering in all models, however its modelling approach showed a distinctive difference. Moreover, a vertical dispersion coefficient is corrected with consideration for the additional plume spread due to surface roughness in all models, except for the U. S. NRC's recommendation. For a specified surface roughness, the atmospheric dispersion factors showed differences up to approximately 4 times depending on the modelling approach of a dispersion coefficient. For the same model, the atmospheric dispersion factors showed differences by 2 to 3 times depending on surface roughness.
Kim, Jong-Tae;Kim, Sang-Baik;Kim, Hee-Dong;Jeong, Jae-Sik
한국전산유체공학회:학술대회논문집
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2009.11a
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pp.121-128
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2009
During a hypothetical high-pressure accident in a nuclear power plant (NPP), molten corium can be ejected through a breach of a reactor pressure vessel (RPV) and dispersed by a following jet of a high-pressure steam in the RPV. The dispersed corium is fragmented into smaller droplets in a reactor cavity of the NPP by the steam jet and released into other compartments of the NPP by a overpressure in the cavity. The fragments of the corium transfer thermal energy to the ambient air in the containment or interact chemically with steam and generate hydrogen which may be burnt in the containment. The thermal loads from the ejected molten corium on the containment which is called direct containment heating (DCH) can threaten the integrity of the containment. DCH in a NPP containment is related to many physical phenomena such as multi-phase hydrodynamics, thermodynamics and chemical process. In the evaluation of the DCH load, the melt dispersion rates depending on the RPV pressure are the most important parameter. Mostly, DCH was evaluated by using lumped-analysis codes with some correlations obtained from experiments for the dispersion rates. In this study, MC3D code was used to evaluate the dispersion rates in the APR1400 NPP during the high-pressure accidents. MC3D is a two-phase analysis code based on Eulerian four-fields for melt jet, melt droplets, gas and water. The dispersion rates of the corium melt depending on the RPV pressure were obtained from the MC3D analyses and the values specific to the APR1400 cavity geometry were compared to a currently available correlation.
Lee, Gun Dae;Ryu, Young Cheal;Suh, Cha Soo;Hong, Seong Soo;Ahn, Byung Hyun;Moon, Myung Jun
Applied Chemistry for Engineering
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v.8
no.2
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pp.252-261
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1997
The effect of solvent on the dispersion stability of $CaCO_3$ pigment in various solvents and resin solutions has been studied using Dynometer. Dispersion stability can be estimated in a relatively short time by means of Dynometer and the solubility parameter, ${\delta}$, of $CaCO_3$ determined from dispersion stability was 11.62(${\delta}_d=8.04$, ${\delta}_p=5.05$, ${\delta}_h=6.70$). The solvent showing weaker interaction with pigment increased the adsorption of resin on to the pigment, resulting in higher dispersion stability in resin solution. It was found that the rheological properties and dispersion stability of pigmented resin solution were depending strongly on the solvent added in small amount in the formulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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