The CANDU 6 reactor assembly consists of an array of 380 pressure tubes, which are installed horizontally in a large cylindrical vessel, the Calandria, containing the low pressure heavy water moderator. The pressure tube is located inside the calandria tube and the annulus between these tubes, which forms a closed loop with $CO_2$ gas recirculating, is called the Annulus Gas System(AGS). It is designed to give an alarm to the operator even for a small pressure tube leak by a very sensitive dew point meter so that he can take a preventive action for the pressure tube rupture incident. To judge whether the operator action time is enough or not in the design of Wolsong 2,3 & 4, the Leak Before Break(LBB) assessment is required for the analysis of the pressure tube failure accident. In order to provide the required data for the LBB assessment of Wolsong Units 2, 3, 4, a series of leak detection capability tests was performed by injecting controlled rates of heavy water vapour. The data of increased dew point and rates of rise were measured to determine the alarm set point for the dew point rate of rise of Wolsong Unit 2. It was found that the response of the dew point depends on the moisture injection rate, $CO_2$ gas flow rate and the leak location. The test showed that CANDU 6 AGS can detect the very small leaks less than few g/hr and dew point rate of rise alarm can be the most reliable alarm signal to warn the operator. Considering the present results, the first response time of dew point to the AGS $CO_2$ flow rate is approximated.
A sensitive concentration method utilising modified gas-purge microsyringe extraction (GP-MSE) was developed. Concentration (reduction in volume) to a microlitre volume was achieved. PAHs were utilised as semivolatile analytes to optimise the various parameters that affect the concentration efficiency. The injection rate and temperature were the key factors that affected the concentration efficiency. An efficient concentration (75.0-96.1%) of PAHs was obtained under the optimised conditions. The method exhibited good reproducibility (RSD values that ranged from 1.5 to 9.0%). The GP-MSE concentration method enhances the volume reduction (concentration factor), leading to a low method detection limit ($0.5-15ngL^{-1}$). Furthermore, this method offers the advantage of small-volume sampling, enabling even the detection of diurnal hourly changes in the concentration of PAHs in ambient air. Utilising this method in combination with GC-MS, the diurnal hourly flux of PAHs from the gas phase of ambient air was measured. Indeed, the proposed technique is a simple, fast, low-cost and environmentally friendly.
Kim, Ha-Jung;Park, Jung-Min;Lee, Jung-Hoon;Kim, Jin-Man
한국축산식품학회지
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제36권2호
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pp.206-214
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2016
The aim of this study was to evaluate the potential use of fatty acids, triacylglycerols, and cholesterol in the detection of adulterated milk fat. The fatty acid, triacylglycerol, and cholesterol profiles of the mixtures of milk and non-milk fat (adulteration ratios of 10%, 30%, 50%, 70%, and 90%) were analyzed by gas chromatography. The results showed that concentrations of the fatty acids with oleic acid (C18:1n9c) and linoleic acid (C18:2n6c), triglycerides with C52 and C54, and cholesterol detected are proportional to the adulteration ratios remarkably. Oleic acid (C18:1n9c), linoleic acid (C18:2n6c), C52, and C54 were lower in pure milk fat than in adulterated mixtures. In contrast, pure milk has a higher cholesterol concentration than all adulterated mixtures (adulteration concentration in the range 10-90%). Thus, we suggest that oleic acid (C18:1n9c), linoleic acid (C18:2n6c), C52, C54, and cholesterol are suitable indicators and can be used as biomarkers to rapidly detect adulterated milk fat by gas chromatography. This study is expected to provide basic data for adulteration and material usage. Moreover, this new approach can detect the presence of foreign oils and fats in the milk fat of cheese and can find application in related studies.
Accidental oil and gas leak is a critical concern for the offshore industry because it can lead to severe consequences and as a result, it is imperative to evaluate the probabilities of occurrence of the consequences of the leakage in order to assess the risk. Event Tree Analysis (ETA) is a technique to identify the consequences that can result from the occurrence of a hazardous event. The probability of occurrence of the consequences is evaluated by the ETA, based on the failure probabilities of the sequential events. Conventional ETA deals with events with crisp failure probabilities. In offshore applications, it is often difficult to arrive at a single probability measure due to lack of data or imprecision in data. In such a scenario, fuzzy set theory can be applied to handle imprecision and data uncertainty. This paper presents fuzzy ETA (FETA) methodology to compute the probability of the outcomes initiated due to oil/gas leak in an actual offshore-onshore installation. Post FETA, sensitivity analysis by Fuzzy Weighted Index (FWI) method is performed to find the event that has the maximum contribution to the severe sequences. It is found that events of 'ignition', spreading of fire to 'equipment' and 'other areas' are the highest contributors to the severe consequences, followed by failure of 'leak detection' and 'fire detection' and 'fire water not being effective'. It is also found that the frequency of severe consequences that are catastrophic in nature obtained by ETA is one order less than that obtained by FETA, thereby implying that in ETA, the uncertainty does not propagate through the event tree. The ranking of severe sequences based on their probability, however, are identical in both ETA and FETA.
배관망 내에서 측정된 압력값이 정상 또는 기준 압력으로부터 벗어나는 정도는 배관망의 운전 상황을 평가하는데 매우 유용한 정보이다. 공급 및 수요 측에서 측정된 조건에 기초하여 배관망 내의 압력변화를 정확히 예측할 수 있다면, 비용면에서 효율적인 배관망 모니터링 및 누출감지가 가능하다. 본 연구에서는 배관에서의 압축성 유체의 일차원 유동방정식에 기초하여 배관망 해석 프로그램을 개발하였다. 직선 배관에서의 유동해석 결과를 이전 연구자의 결과와 비교하여 본 해석의 신뢰성을 검증하였다. 또한 단순한 형상의 도시가스 배관망에 대하여 압력과 유량 변화를 해석하여 본 프로그램의 활용가능성을 보였다.
We report on the NO gas sensing properties of non-directional ZnO nanofibers synthesized using a typical electrospinning technique. These non-directional ZnO nanofibers were electrospun on an $SiO_2$/Si substrate from a solution containing poly vinyl alcohol (PVA) and zinc nitrate hexahydrate dissolved in distilled water. Calcination processing of the ZnO/PVA composite nanofibers resulted in a random network of polycrystalline ZnO nanofibers of 50 nm to 100 nm in diameter. The diameter of the nanofibers was found to depend primarily on the solution viscosity; a proper viscosity was maintained by adding PVA to fabricate uniform ZnO nanofibers. Microstructural measurements using scanning electron microscopy revealed that our synthesized ZnO nanofibers after calcination had coarser surface morphology than those before calcination, indicating that the calcination processing was sufficient to remove organic contents. From the gas sensing response measurements for various NO gas concentrations in dry air at several working temperatures, it was found that gas sensors based on electrospun ZnO nanofibers showed quite good responses, exhibiting a maximum sensitivity to NO gas in dry air at an operating temperature of $200^{\circ}C$. In particular, the non-directional electrospun ZnO nanofiber gas sensors were found to have a good NO gas detection limit of sub-ppm levels in dry air. These results illustrate that non-directional electrospun ZnO nanofibers are promising for use in low-cost, high-performance practical NO gas sensors.
본 연구는 산도 변화에 따라 색이 빠르게 변하는 특성을 가지고는 있는 반응성 염료(1,3-bisdicyanovinylindane)를 이용하여 신속하고 정확한 산성가스 검출을 위한 화학적 센서 제작을 위한 방법을 제안하였다. 반응성 염료(1,3-bisdicyanovinylindane)는 산성 상태에서 염료와 양성자의 해리되어 흡광도의 변화를 이용하면 손쉽게 미세화학센서를 제작 할 수 있었다. 또한, 반응성 염료는 수용액 상태에서 매우 안정적인 음전하를 지니고 있어 양전하를 지니는 고분자 전해질과 쉽게 layer-by-layer(LBL) 방법을 이용하여 다층 박막 구조를 쉽게 구현할 수 있었다. 먼저, 마이크로스탬프 위에 비반응성 염료와 양전하 고분자 전해질을 적층하여 다층박막을 형성한 후 센서기판에 프린팅한다. 이후 지시염료와 양전하 고분자 전해질을 다시 적층하여 최종 가스센서를 구현한다. 고안된 가스 센서는 산성가스와 반응을 통해 사용자에게 주의를 유도하는 해골 모양을 표현하여 실제 응용성을 보여주었다. 제시된 산성가스 감지센서는 첫째로 제작 과정이 매우 단순하며 저비용이고 둘째로 완성된 감지센서는 환원 과정을 통해 여러번 재사용될 수 있으며 마지막으로 센서 제작 공정이 매우 단순하며 수용액을 기반으로 하는 환경친화적 방법이다.
기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.
In this paper, for efficiently reducing the computational cost of the model updating during the optimization process of damage detection, the structural response is evaluated using properly trained surrogate model. Furthermore, in practice uncertainties in the FE model parameters and modelling errors are inevitable. Hence, an efficient approach based on Monte Carlo simulation is proposed to take into account the effect of uncertainties in developing a surrogate model. The probability of damage existence (PDE) is calculated based on the probability density function of the existence of undamaged and damaged states. The current work builds a framework for Probability Based Damage Detection (PBDD) of structures based on the best combination of metaheuristic optimization algorithm and surrogate models. To reach this goal, three popular metamodeling techniques including Cascade Feed Forward Neural Network (CFNN), Least Square Support Vector Machines (LS-SVMs) and Kriging are constructed, trained and tested in order to inspect features and faults of each algorithm. Furthermore, three wellknown optimization algorithms including Ideal Gas Molecular Movement (IGMM), Particle Swarm Optimization (PSO) and Bat Algorithm (BA) are utilized and the comparative results are presented accordingly. Furthermore, efficient schemes are implemented on these algorithms to improve their performance in handling problems with a large number of variables. By considering various indices for measuring the accuracy and computational time of PBDD process, the results indicate that combination of LS-SVM surrogate model by IGMM optimization algorithm have better performance in predicting the of damage compared with other methods.
Recently, a number of underground pipelines have been drastically increased. The integrity of these buried pipelines, especially gas transmitting pipelines, is of importance due to an explosive characteristic of natural gas. The third party damage is known as one of the most critical factor which causes fatal accidents. For this reason, a number of systems detecting third party damage are under development. The major concern in the development of third party damage detection system is to transmit vibration signals out of accelerometer to signal conditioner and data acquisition system without any interference caused by noise. The objective of this paper is to develope a fiber optic accelerometer applicable to third party damage detection system. A fiber optic accelerometer was developed by use of combining principles of one degree of freedom vibration model and an extrinsic Fabry-Perot interferometer. The developed fiber optic accelerometer was designed to perform with a sensitivity of 0.06mVg, a frequency range of less than 6kHz and an amplitude range of -200g to 200g. The developed, accelerometer was compared with a piezoelectric accelerometer and calibrated. In order to verify the developed accelerometer, the field experiment was performed. From the field experiment, vibration signals and the location of impact were successfully detected. The developed accelerometer is expected to be used for the third party damage detection system which requires long distance transmission of signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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