It is necessary to improve the performance of buildings with respect to the energy efficiency while improving the quality of occupants' lives through a sustainable built environment. During the design and development process, building projects must have a comprehensive, integrated perspective that seeks to reduce heating, cooling and lighting loads through climate-responsive designs. The aim of this study is to find an optimal thermal transmittance (U-values) for building envelope elements for low energy multi-rise residential buildings in the early design phase in Korea. The study found that using small U-values of $0.15w/m^2K$ for exterior walls, ceilings and floors and $1.0w/m^2K$ for south and north facing windows has resulted in energy reduction of 22.1%-59.4% in the south facing rooms and 43%-77.6% of the north facing rooms. It has also found the energy load reduction potential of using small U-values are higher on the north facing rooms. The findings of this study can be suggested to be used as a baseline case for low energy consumption studies. It can also be used to determine appropriate envelope materials and insulation values.
The objective of this paper is to present an energy-based method for calculating target displacement of RC structures. The method, which uses the Newmark-Hall pseudo-velocity spectrum, is called the "Pseudo-velocity Spectrum (PSVS) Method". The method is based on the energy balance concept that uses the equality of energy demand and energy capacity of the structure. First, nonlinear static analyses are performed for five, eight and ten-story RC frame structures and pushover curves are obtained. Then the pushover curves are converted to energy capacity diagrams. Seven strong ground motions that were recorded at different soil sites in Turkey are used to obtain the pseudo-acceleration and the pseudo-velocity response spectra. Later, the response spectra are idealised with the Newmark-Hall approximation. Afterwards, energy demands for the RC structures are calculated using the idealised pseudo-velocity spectrum. The displacements, obtained from the energy capacity diagrams that fit to the energy demand values of the RC structures, are accepted as the energy-based performance point of the structures. Consequently, the target displacement values determined from the PSVS Method are checked using the displacement-based successive approach in the Turkish Seismic Design Code. The results show that the target displacements of RC frame structures obtained from the PSVS Method are very close to the values calculated by the approach given in the Turkish Seismic Design Code.
Zhao, Jinbiao;Li, Zhongchao;Lyu, Mingbin;Liu, Ling;Piao, Xiangshu;Li, Defa
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.30
no.5
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pp.712-719
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2017
Objective: The objective of this study was to determine the effect of inclusion level on the digestible energy (DE), metabolizable energy (ME), and total tract digestibility of acid-hydrolyzed ether extract (AEE) of cottonseed oil when fed to growing pigs. Methods: Forty-two barrows (initial body weight = $35.51{\pm}2.01kg$) were randomly allotted to a completely randomized design with a corn-soybean meal basal diet, five levels of cottonseed oil (2%, 4%, 6%, 8%, and 10%) and a 10% soybean oil diet. Each diet was replicated six times with one pig per replicate. The experiment lasted 19 days, 7 d for cage adaptation, 7 d for diets adaptation and last 5 d for feces and urine collection. The energy values and apparent total tract digestibility (ATTD) of cottonseed oil and soybean oil were calculated by the difference method, and regression equations were established to predict the energy values of cottonseed oil. The apparent digested fat of the entire intestinal tract was also regressed against dietary fat intake to determine the true total tract digestibility (TTTD) and endogenous loss of fat for cottonseed oil. Results: The results showed that the DE and ME contents of cottonseed oil were not different as the inclusion level increased. The DE and ME values determined by the regression equation were 36.28 MJ/kg and 34.96 MJ/kg, respectively, and the values were similar to the mean DE and ME values calculated by the difference method (36.18 and 35.56 MJ/kg, respectively). The ATTD of cottonseed oil was also not affected by the inclusion level of cottonseed oil, and the TTTD and EFL determined by the regression method were 92.40% and 13.83 g/kg of dry matter intake for corn-soybean basal diet. The DE, ME, and ATTD of AEE in soybean oil determined by the difference method were 35.70 MJ/kg, 35.20 MJ/kg and 92.31%, respectively. There were no differences in the DE, ME, and ATTD between cottonseed oil and soybean oil, although the ratio of unsaturated to saturated fatty acids for soybean oil was higher than for cottonseed oil. Conclusion: The DE, ME, and ATTD values of cottonseed oil were not affected by its dietary inclusion level. The energy values of cottonseed oil determined by the difference and regression methods were similar. Furthermore, the ratio of unsaturated to saturated fatty acid for oils was not the decisive factor to influence the energy values and ATTD of oils.
Objective: This experiment was conducted to determine the effects of dietary ${\beta}$-mannanase on the additivity of true metabolizable energy (TME) and nitrogen-corrected true metabolizable energy ($TME_n$) for broiler diets. Methods: A total of 144 21-day-old broilers were randomly allotted to 12 dietary treatments with 6 replicates. Five treatments consisted of 5 ingredients of corn, wheat, soybean meal, corn distillers dried grains with solubles, or corn gluten meal. One mixed diet containing 200 g/kg of those 5 ingredients also was prepared. Additional 6 treatments were prepared by mixing 0.5 g/kg dietary ${\beta}$-mannanase with those 5 ingredients and the mixed diet. Based on a precision-fed chicken assay, TME and $TME_n$ values for 5 ingredients and the mixed diet as affected by dietary ${\beta}$-mannanase were determined. Results: Results indicated that when ${\beta}$-mannanase was not added to the diet, measured TME and $TME_n$ values for the diet did not differ from the predicted values for the diet, which validated the additivity. However, for the diet containing ${\beta}$-mannanase, measured $TME_n$ value was greater (p<0.05) than predicted $TME_n$ value, indicating that the additivity was not validated. Conclusion: In conclusion, the additivity of energy values for the mixed diet may not be guaranteed if the diet contains ${\beta}$-mannanase.
Jung, Seongmoon;Kim, Bitbyeol;Kim, Jung-in;Park, Jong Min;Choi, Chang Heon
Journal of Radiation Protection and Research
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v.45
no.4
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pp.171-177
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2020
Background: This study aims to determine the effective atomic number (Zeff) from dual-energy image sets obtained using a conventional computed tomography (CT) simulator. The estimated Zeff can be used for deriving the stopping power and material decomposition of CT images, thereby improving dose calculations in radiation therapy. Materials and Methods: An electron-density phantom was scanned using Philips Brilliance CT Big Bore at 80 and 140 kVp. The estimated Zeff values were compared with those obtained using the calibration phantom by applying the Rutherford, Schneider, and Joshi methods. The fitting parameters were optimized using the nonlinear least squares regression algorithm. The fitting curve and mass attenuation data were obtained from the National Institute of Standards and Technology. The fitting parameters obtained from stopping power and material decomposition of CT images, were validated by estimating the residual errors between the reference and calculated Zeff values. Next, the calculation accuracy of Zeff was evaluated by comparing the calculated values with the reference Zeff values of insert plugs. The exposure levels of patients under additional CT scanning at 80, 120, and 140 kVp were evaluated by measuring the weighted CT dose index (CTDIw). Results and Discussion: The residual errors of the fitting parameters were lower than 2%. The best and worst Zeff values were obtained using the Schneider and Joshi methods, respectively. The maximum differences between the reference and calculated values were 11.3% (for lung during inhalation), 4.7% (for adipose tissue), and 9.8% (for lung during inhalation) when applying the Rutherford, Schneider, and Joshi methods, respectively. Under dual-energy scanning (80 and 140 kVp), the patient exposure level was approximately twice that in general single-energy scanning (120 kVp). Conclusion: Zeff was calculated from two image sets scanned by conventional single-energy CT simulator. The results obtained using three different methods were compared. The Zeff calculation based on single-energy exhibited appropriate feasibility.
Nuclear energy is estimated by the machine learning method as the mathematical quantifications where neural networking is the major algorithm of the data propagations from input to output. As the aspect of nuclear energy, the other energy sources of the traditional carbon emission-characterized oil and coal are compared. The artificial intelligence (AI) oriented algorithm like the intelligence of a robot is applied to the modeling in which the mimicking of biological neurons is utilized in the mathematical calculations. There are graphs for nuclear priority weighted by climate factor and for carbon dioxide mitigation weighted by climate factor in which the carbon dioxide quantities are divided by the weighting that produces some results. Nuclear Priority and CO2 Mitigation values give the dimensionless values that are the comparative quantities with the normalization in 2010. The values are 1.0 in 2010 of the graphs which are changed to 24.318 and 0.0657 in 2040, respectively. So, the carbon dioxide emissions could be reduced in this study.
Objective: It is crucial to accurately determine the net energy (NE) values of feed ingredients because the NE system is expected to be applied to the formulation of broilers feed. The NE values of 5 wheat and 5 wheat brans were determined in 12-to 14-day old Arbor Acres (AA) broilers with substitution method and indirect calorimetry method. Methods: A total of 12 diets, including 2 reference diets (REF) and 10 test diets (5 wheat diets and 5 wheat bran diets) containing 30% of test ingredients, were randomly fed to 864 male AA birds with 6 replicates of 12 birds per treatment. These birds were used to determine metabolizable energy (ME) (8 birds per replicate) in the chicken house and NE (4 birds per replicate) in the chamber respectively at the same time. After a 4-d dietary and environment adaptation period, growth performance, energy values, energy balance and energy utilization were measured during the following 3 d. Multiple linear regression analyses were further performed to generate prediction equations for NE values based on the chemical components and ME values. The NE prediction equation were also validated on another wheat diet and another wheat bran diet with high correlation (r = 0.98, r = 0.75). Results: The NE values of 5 wheat and 5 wheat bran samples are 9.34, 10.02, 10.27, 11.33, and 10.49 MJ/kg, and 5.37, 5.17, 4.87, 5.06, and 4.88 MJ/kg DM, respectively. The equation with the best fit were NE = 1.968AME-0.411×ADF-14.227 (for wheat) and NE = -0.382×CF-0.362×CP-0.244×ADF+20.870 (for wheat bran). Conclusion: The mean NE values of wheat and wheat bran are 10.29 and 5.07 MJ/kg DM in AA broilers. The NE values of ingredients could be predicted by their chemical composition and energy value with good fitness.
A set of prediction equations to estimate the nitrogen-corrected apparent metabolizable energy (AMEn) of individual ingredients and diets used in the poultry feed industry was evaluated. The AMEn values of three energy ingredients (maize, sorghum and defatted maize germ meal), four protein ingredients (soybean meal, maize gluten meal 60% crude protein, integral micronized soy and roasted whole soybean) and four diets (three containing four feedstuffs, complex diets, and one containing only corn-soybean meal, basal diet) were determined using a metabolism assay with male broilers from 1 to 7, 8 to 21, 22 to 35, and 36 to 42 days old. These values were compared to the AMEn values presented in the tables of energy composition or estimated by equation predictions based on chemical composition data of feedstuffs. In general, the equation predictions more precisely estimated the AMEn of feedstuffs when compared to the tables of energy composition. The equation AMEn (dry matter [DM] basis) = 4,164.187+51.006 ether extract (% in DM basis)-197.663 ash-35.689 crude fiber (% in DM basis)-20.593 neutral detergent fiber (% in DM basis) ($R^2=0.75$) was the most applicable for the prediction of the energy values of feedstuffs and diets used in the poultry feed industry.
In this study, data on radionuclide migration and retardation processes in the engineered and natural barriers of High-Level Radioactive Waste (HLW) repository have been reviewed and compiled for use in the performance assessment of a HLW disposal system in Korea. The status of the database on radionuclide migration and retardation that is being developed in Korea is investigated and summarized in this study. The solubilities of major actinides such as D, Th, Am, Np, and Pu both in Korean bentonite porewater and in deep Korean groundwater are calculated by using the geochemical code PHREEQC (Ver. 2.0) based on the KAERI-TDB(Korea Atomic Energy Research Institute-Thermochemical Database), which is under development. Databases for the diffusion coefficients ($D^b_e$ values) and distribution coefficients ($K^b_d$ values) of some radionuclides in the compacted Korean Ca-bentonite are developed based upon domestic experimental results. Databases for the rock matrix diffusion coefficients ($D^r_e$ values) and distribution coefficients ($K^r_d$ values) of some radionuclides for Korean granite rock and deep groundwater are also developed based upon domestic experimental results. Finally, data related to colloids such as the characteristics of natural groundwater colloids and the pseudo-colloid formation constants ($K_{pc}$ values) are provided for the consideration of colloid effects in the performance assessment.
Accurate measurements of feed energy values have a positive effect on the control of feed intake for animals, the formation of prices, and on economic profits. However, few studies have attempted to measure the energy values of domestic roughages and to validate an energy value prediction model. The purpose of this study is to build a database through measurements of the nutrient digestibility and digestible energy results of roughages used in Korea and to evaluate the domestic applicability of the National Research Council (NRC) estimation model. Oat hay, annual ryegrass, tall fescue, barnyard millet, and concentrates for beef cattle were used in the test. As a result of an in vivo digestibility trial, the total digestible nutrients (TDN) of oat hay, annual ryegrass, tall fescue, and barnyard millet were found to be 68.73, 55.02, 55.71, and 52.89%, respectively. As a result of comparing the estimated values using the NRC equation with the in vivo results, there was a difference of 3.55 to 6.84%P in the TDN. Inferred from this result, it is considered that TDN calculations using the NRC equation can be reasonable for the test feeds used in this study. These results can be utilized when revising the Korean Standard Tables of Feed Composition, which provides a comprehensive overview of Korean feed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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