The transport properties of membranes used in vanadium redox flow batteries (VRFB) are fundamental in battery performance. High proton conductivity and low vanadium ion permeability must be achieved to achieve high battery performance. However, there is a trade-off relationship between proton conductivity and vanadium ion permeability. So, solving this trade-off relationship is crucial in VRFB development. Also, maintaining high coulombic efficiency, voltage efficiency, and energy efficiency is essential for high-performing VRFB. Recently, various attempts have been made, primarily on composite membranes and SPEEK membranes, to overcome the existing limit of Nafion membranes. VRFB is an essential class of rechargeable battery in composite membranes reviewed here.
Recently, countries on the Caspian Sea were had heavily interested due to instability of international resource market. These countries having been developed basing on energy exports, especially Kazakhstan have drastically grown during a decades. However economy, heavily relied on the exports of energy, is influenced on fluctuation in the international energy price as well as sometimes exposed at Dutch disease. These days, Kazakhstan, increased trade and investment with Korea, has been on the rise as new supplier for energy. Therefore, economic change in Kazakhstan can be an important issue. In this paper, we analyze relations among oil price, interest rate, and real exchange rate during sample period from January 1999 to December 2008 expanding Balasa-Samuelson model. Empirical results present that oil price, interest rate, and real exchange rate mutually keep their balance. Eventually, we find out Kazakhstan has exposed at Dutch disease since oil price and interest rate have negative impacts on real exchange rate respectively.
Super Junction structure is the proposed structure to minimize the Trade-off phenomenon of power devices. Super Junction can have On-resistance(Ron) characteristics as less as five times than conventional structure. There are process methods that Multi-Epi and Deep-Trench of Super Junction structure. The reason for this is that Deep-Trench process is known to be a relatively difficult manufacturing method because it is easy to form a P-Pillar by burying impurities on top of a silicon substrate through a Deep-Trench process. However, the structure created by the Deep-Trench process has low On-resistance and high breakdown voltage, showing better efficiency. In this paper, we suggested a novel method in the process and designed structure with Charge Balance theory.
The transition toward clean energy is an issue of great importance with growing debate in climate change mitigation. The complex nature of nuclear energy-CO2 emissions nexus makes it difficult to predict whether or not nuclear acts as a clean energy source. Hence, we examined the relationship between nuclear energy consumption and CO2 emissions in the context of the IPAT and Environmental Kuznets Curve (EKC) framework. Dynamic Auto-regressive Distributive Lag (DARDL), a newly modified econometric tool, is employed for estimation of long- and short-run dynamics by using yearly data spanning from 1971 to 2018. The empirical findings of the study revealed an instantaneous increase in nuclear energy reduces environmental pollution, which highlights that more nuclear energy power in the Indian energy system would be beneficial for climate change mitigation. The results further demonstrate that the overarching effect of population density in the IPAT equation stimulates carbon emissions. Finally, nuclear energy and population density contribute to form the EKC curve. To achieving a cleaner environment, results point out governmental policies toward the transition of nuclear energy that favours environmental sustainability.
Hassan, Syed Tauseef;Danish, Danish;khan, Salah-Ud-Din;Baloch, Muhammad Awais;Tarar, Zahid Hassan
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.12
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pp.2969-2974
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2020
Looking at the recent studies, nuclear energy and carbon dioxide (CO2) emissions nexus shows inconclusive result. To further explain nuclear energy-pollution nexuses this study is an attempt to analyze the impact of nuclear energy on pollution reduction for BRICS countries covering data for the period from 1993 to 2017. This study conducts advanced panel techniques such as Continuously-Updated Fully-Modified (CUP-FM) and Continuously-Updated Bias-Corrected (CUP-BC) for long run estimation. Our results support the notion that nuclear energy reduce CO2 emissions. Also, renewable energy corrects environmental pollution in BRICS countries. The magnitude of the coefficient of nuclear energy is less as compared to renewable energy, implying that nuclear is less effective in reducing environmental pollution. The findings offer significant policy understandings and suggestions not only for BRICS economies but for developing countries as well in designing suitable nuclear energy-growth-carbon policies.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.7
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pp.1025-1031
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2017
This study compares the characteristics and the determinants of household electricity consumption for low electricity consuming and high electricity consuming households. The data are drawn from a household energy consumption sample survey by Korea Energy Economics Institute in 2015. The results show the differences in socio-demographic, dwelling, and electricity consumption characteristics between two households. Next, the factors affecting the household's electricity consumption are investigated. Common factor affecting the electricity consumption function is only the number of electrical appliances. There are also the differences in major determinants of the household's electricity consumption functions for two households. The results of this study would be useful for understanding socio-demographic, dwelling, and electricity consumption characteristics of low electricity consuming and high electricity consuming households.
Heide, Janus;Pedersen, Morten V.;Fitzek, Frank H.P.;Larsen, Torben
Journal of Communications and Networks
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v.10
no.4
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pp.403-411
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2008
Energy consumption has been mostly neglected in network coding (NC) research so far. This work investigates several different properties of NC that influence the energy consumption and thus are important when designing NC systems for battery-driven devices. Different approaches to the necessary implementation of coding operations and Galois fields arithmetic are considered and complexity expressions for coding operations are provided. We also benchmark our own mobile phone implementation on a Nokia N95 under different settings. Several NC strategies are described and compared, furthermore expressions for transmission times are developed. It is also shown that the use of NC introduces a trade off between reduction in transmission time and increase in energy consumption.
Mahmood, Nasir;Danish, Danish;Wang, Zhaohua;Zhang, Bin
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.6
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pp.1327-1333
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2020
The global warming phenomenon emerges from the issue of climate change, which attracts the attention of intellectuals towards clean energy sources from dirty energy sources. Among clean sources, nuclear energy is getting immense attention among policymakers. However, the role of nuclear energy in pollution emissions reduction has remained inconclusive and demand for further investigation. Therefore, the current study contributes to extend knowledge by investigating the nexus between nuclear energy, economic growth, and CO2 emissions in a developing country context such as Pakistan for the period between 1973 and 2017. The auto-regressive distributive lag model summarizes the nuclear energy has negative effect on environmental pollution as it releases carbon emission in the environment. Moreover, vector error correction Granger causality provides evidence for bidirectional causality between nuclear energy and carbon emissions. These interesting findings provide new insight, and policy guidelines provided based on these results.
An efficient multi-objective optimization method is presented making use of neural network and a systematic satisficing trade-off method (STOM), in order to simultaneously improve both maneuverability and durability of tire. Objective functions are defined as follows: the sidewall-carcass tension distribution for the former performance while the belt-edge strain energy density for the latter. A back-propagation neural network model approximates the objective functions to reduce the total CPU time required for the sensitivity analysis using finite difference scheme. The satisficing trade-off process between the objective functions showing the remarkably conflicting trends each other is systematically carried out according to our aspiration-level adjustment procedure. The optimization procedure presented is illustrated through the optimum design simulation of a representative automobile tire. The assessment of its numerical merit as well as the optimization results is also presented.
The importance of renewable energy technology is discussed and next generation power transmission networks, which is called the smart grid, are constructed in developed countries. However for construction and operation of the smart grid, it is required not only to develop the electrical power generation technologies and transmission equipments but also to study systematic analysis and optimization for design and operation of the smart grid. In this paper we study electrical power trade in the smart grid using operations research models and simulation methods. We also consider future electrical power exchange markets in Korea and build four scenarios and the related optimization and simulation models, which reflect electrical power transaction pricing strategies of stake-holders. We can also simulate electrical power exchange market and analyze the results of electrical power trading, which can give us some insights for future electrical power exchange market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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