선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 선박경제운항 시스템이 연구되고 있다. 성공적인 선박경제운항을 위해서는 효율적인 최적의 지리적 경로탐색 방법이 필요한데 기존의 시스템에서는 주로 Dijkstra 알고리즘 기반의 최소정적비용 경로탐색 알고리즘으로 접근하고 있다. 그러한 접근법을 적용하기 위해서는 특히 연료소모량으로 정의되는 간선의 비용을 고정해야 하는데 선박이 그 간선을 실제 지날 때의 기상 상황에 따라 연료소모량이 변할 수 있다는 점에서 적절하지 않은 가정이다. 이에 본 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위해 Dijkstra 알고리즘을 변형한 최소동적비용 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 또한, 실행시간을 단축하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 활용하여 탐색공간을 효과적으로 줄이기 위한 방법도 제시한다. 총 10개의 테스트 노선에 대해서 본 논문에서 제안된 시스템을 기존의 단순한 최단거리 운항방법과 비교한 결과, 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 2.36%, 최대 4.82% 개선시킬 수 있었다.
The initial film flow development of the high-pressure swirl spray was investigated at different injector operating conditions to analyze film flow development and to provide the input data for the modeling works. This result can be also useful to verify the previously simulated results. The initial flow conditions such as liquid film thickness, flow angle and flow divergence are obtained by visualizing the inside and near the nozzle flow with a microscopic imaging system. The visualized images are quantified using an image processing tool. From the information of liquid film thickness and flow angle, the initial axial and tangential velocity and the swirl number of the swirl spray are successfully determined at various operating conditions. The experimental results showed that the initial liquid film thickness, flow angle and flow divergence are remained constant when the injection pressure is increased. However, initial film conditions are severely changed when the fuel temperature is increased. The swirl number remained constant when the injection pressure is increased while it showed increased value at high fuel temperature condition.
This work was performed to investigate the distribution of the fuel droplet size around the bluff-body and the combustion characteristics. The bluff-body is used fur the purpose of increasing the combustion efficiency by stabilizing the flame. Diameters of the bluff-body in this experiment are 6, 8, and 10mm and the impingement angles are $30^{\circ},\;60^{\circ}\;and\;90^{\circ}$. The measurement points were at the distances of 20 and 30 mm axially from the nozzle. The geometry of the bluff-body influenced the spray shape and the combustion characteristics. The SMD was acquired by image processing technique (PMAS), and the mean temperatures were measured by thermocouple. In the condition of ${\theta}=60^{\circ}$, the values of SMD are not greatly varied compared to the other conditions. As the angle of bluff-body was increased, the high temperature region was wider along radial direction. When the air-fuel ratio was larger than 5.2, the NOx concentration was decreased, and an increase in the diameter of the bluff-body decreased the NOx of emission.
This paper presents a newly developed resonance self-shielding method based on Tone's method in $APOLLO3^{(R)}$ for fast and thermal reactor calculations. The new method is based on simplified models, the narrow resonance approximation for the slowing down source and Tone's approximation for group collision probability matrix. It utilizes mathematical probability tables as quadrature formulas in calculating effective cross-sections. Numerical results for the ZPPR drawer calculations in 1,968 groups show that, in the case of the double-column fuel drawer, Tone's method gives equivalent precision to the subgroup method while markedly reducing the total number of collision probability matrix calculations and hence the central processing unit time. In the case of a single-column fuel drawer with the presence of a uranium metal material, Tone's method obtains less precise results than those of the subgroup method due to less precise heterogeneous-homogeneous equivalence. The same options are also applied to PWR UOX, MOX, and Gd cells using the SHEM 361-group library, with the objective of analyzing whether this energy mesh might be suitable for the application of this methodology to thermal systems. The numerical results show that comparable precision is reached with both Tone's and the subgroup methods, with the satisfactory representation of intrapellet spatial effects.
Purpose: With the ever-rising energy prices, thermal energy heavily consuming facilities of the agricultural sector such as commercialized greenhouses and large-scale Rice Processing Complexes (RPCs) need to cut down their energy cost if they must run profitable businesses continually. One possible way to reduce their energy cost is to utilize combustible agricultural by-products or low-price oil instead of light oil as the fuel for their boiler systems. This study aims to analyze the heavy oil combustion characteristics of a newly developed hot water boiler system that can use both rice husk and heavy oil as its fuel convertibly. Methods: Heavy oil combustion experiments were conducted in this study employing four fuel feed rates (7.6, 8.5, 9.5, 11.4 $l/h$) at a combustion furnace vacuum pressure of 500 Pa and with four combustion furnace vacuum pressures (375, 500, 625, 750 Pa) at fuel feed rates of 9.5 and 11.4 $l/h$. Temperatures at five locations inside the combustion furnace and 20 additional locations throughout the whole hot water boiler system were measured to ascertain the combustion characteristics of the heavy oil. From the temperature measurement data, the thermal efficiency of the system was calculated. Flue gas smoke density and concentrations of air-polluting components in the flue gas were also measured by a gas analyzer. Results: As the fuel feed rate or combustion furnace vacuum pressure increased, the average temperature in the combustion furnace decreased but the thermal efficiency of the system showed no distinctive change. On the other hand, the thermal efficiency of the system was inversely proportionally to the vacuum level in the furnace. For all experimental conditions, the thermal efficiency remained in the range of 80.1-89.6%. The CO concentration in the flue gas was negligibly low. The NO and $SO_2$ concentration as well as the smoke density met the legal requirements. Conclusions: Considering the combustion temperature characteristics, thermal efficiency, and flue gas composition, the optimal combustion condition of the system seemed to be either the fuel feed rate of 9.5 $l/h$ with a combustion furnace vacuum pressure of 375 Pa or a fuel feed rate of 11.4 $l/h$ with a furnace vacuum pressure between 500 Pa and 625 Pa.
The rice processing complex(RPC) consisted of the rice handling, drying, storage, and milling processes. It has been established at 83 locations domestically by April 1994, and 200 of RPC will be built more throughout the country. Therefore, this study has been performed to achieve two objectives as the followings : 1) Development of mathematical models which can assess the requirement of electricity, fuel, and labor for four model systems of rice processing complex. 2) Development of a computer simulation model which produce the improved designs of RPC by the evaluation results of energy requirements of four RPC models. The results from this study are summarized as follows : 1) Mathematical models were developed on the basis of result of mass balance analysis and required power of machines for each process. 2) A computer simulation model was developed, which can produce the improved designs of RPC by the evaluation results of energy requirements. The computer simulation model language was BORLAND $C^{++}$. 3) The results of simulation showed that total energy requirements were ranged from 75.94㎾h/t to 124.30㎾h/t. 4) From the results of computer analysis of energy requirement classified by drying type, it was found that energy requirement of the drying type A{paddy rice (PR) for storage-natural air drying(15%), PR for milling-heated air drying(16%)} were less than that of the drying type B{1 step-natural air drying(PR for storage : 18%, PR for milling : 20%), 2 step-heated air drying(PR for storage : 15%, PR for milling : 16%)}. 5) The energy efficient drying method is that all the incoming rough rice to RPC should be dried by national air drying systems. If it is more than the capacity of national air drying system, the amount of surplus rough rice is recommended to be dried by the heated air drying method.
Transient mixing states of two different fuel oils, dimethylformamide (DMF) oil and JetA1 oil, were investigated by using a color image processing and a neural network. A tank ($D{\times}H$, $310{\times}370mm$) was filled with JetA1 oil. The DMF oil was filled at a top tank, and was mixed with the JetA1 oil in the tank mixing tank via a sudden opening which was performed by nitrogen gas with 1.9 bar. An impeller was rotated with 700 rpm for mixing enhancements of the two fuel oils. To visualize the mixing state of the DMF oil with the JetA1 oil, the DMF oil was coated with Rhodamine B whose color was red. A LCD monitor was used for uniform illumination. The color changes of the DMF oil were captured by a camcoder and the images were transferred to a host computer for quantifying the information of color changes. The color images of two mixed oils were captured with the camcoder. The R, G, B color information of the captured images was used to quantify the concentration of the DMF oil. To quantify the concentration of the DMF oil in the JetA1 oil, a calibration of color-to-concentration was carried out before the main experiment was done. Transient mixing states of DMF oil with the JetA1 oil since after the sudden infiltration were quantified and characterized with the constructed visualization technique.
In order to study the sensitivity and the uncertainty of the Moroccan research reactor TRIGA Mark II, a model of this reactor has been developed in our ERSN laboratory for use with the N-Particle MCNP Monte Carlo transport codes (version 6). In this article, the sensitivities of the effective multiplication factor of this reactor are evaluated using the ENDF/B-VII.0, ENDF/B-VII.1 and JENDL-4.0 libraries and in 44 energy groups, for the cross sections of the fuel (U-235 and U-238) and the moderator (H-1 and O-16). However, the quantification of the uncertainty of the nuclear data is performed using the nuclear code NJOY99 for the generation and processing of covariance matrices. On the one hand, the highest uncertainty deviations, calculated using the ENDFB-VII.1 and JENDL4.0 evaluations, are 2275, 386 and 330 pcm respectively for the reactions U235(n, f), $ U_{235}(n\bar{\nu})$ and H1(n, γ). On the other hand, these differences are very small for the neutron reactions of O-16 and U-238. Regarding the neutron spectra, in CT-mid plane, they are very close for the three evaluations (ENDF/B-VII.0, ENDF/B-VII.1 and JENDL-4.0). These spectra present two peaks (thermal and fission) around the energies 0.05 eV and 1 MeV.
최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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