In transformer fault diagnosis, dissolved gas analysis (DGA) is been widely employed for a long period and numerous methods have been innovated to interpret its results. Still in some cases it fails to identify the corresponding faults. Due to the limitation of training data and non-linearity, the estimation of key-gas ratio in the transformer oil becomes more complicated. This paper presents Intuitionistic Fuzzy expert System (IFS) to diagnose several faults in a transformer. This revised approach is well suitable to diagnosis the transformer faults and the corresponding action to be taken. The proposed method is applied to an independent data of different power transformers and various case studies of historic trends of transformer units. It has been proved to be a very advantageous tool for transformer diagnosis and upkeep planning. This method has been successfully used to identify the type of fault developing within a transformer even if there is conflict in the results of AI technique applied to DGA data.
We investigate the relation between AGN gas metallicity and their host galaxy stellar metallicity using a sample of local Seyfert 1 galaxies. Stellar metallicity is measured from stellar absorption lines while AGN gas metallicity is derived from the flux ratios of UV emission lines. We use a high quality spectra obtained from the Lick AGN Monitoring Project, to obtain pure host galaxy spectra based on the spectral decomposition analysis, leading to accurate measurements of the Mg2 (5175) and Fe (5270) indices. In the case of AGN gas metallicity, we measure the ratio of NV1240 to CIV1549 lines using UV spectra from the archival IUE and HST STIS data. We will present the results of metallicity measurements and comparison between AGN and stellar metallicity, and discuss the implications of the results.
Until now, the eco-friendly construction (green construction) has been focused on reducing environmental impacts in use(operation and maintenance) phase. Considering the environmental influence along the life cycle of construction project, the impact in execution phase is rather lower than that in use phase. However, that impact is thought to be greatly decreased by well-organized activities. Based on its urgency and requirement for timely action, this study aimed to discuss the greenhouse gas (GHG) reduction plan in execution phase from a broad perspective. To achieve this purpose, the green building rating systems in domestic and foreign countries have been reviewed, and the practice in Japan was investigated. In order to improve current on-site greenhouse gas management, the integration among construction phases, participants, and environmental factors, and institutional supports are required as well as the contractor's efforts.
Kim, In Seop;Kim, Chang Min;Kim, Tong Seop;Lee, Jong Jun
The KSFM Journal of Fluid Machinery
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v.20
no.1
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pp.41-47
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2017
This study aimed to analyze organic Rankine cycle(ORC) which recovers discarded heat from a gas turbine based combined cycle cogeneration(CC-cogen) plant in terms of both performance and economics. The nominal electric power of the CC-cogen plant is around $120MW_e$, and heat for district heating is $153MW_{th}$. The major purpose of this study is to compare various options in selecting heat source of the ORC. Three heat sources were compared. Case 1 uses the exhaust gas from the HRSG, which is purely wasted to environment in normal plant operation without ORC. Case 2 also uses the exhaust gas from the HRSG. On the other hand, in this case, the DH economizer, which is located at the end of the HRSG, does not operate. Case 3 generates power using some of the district heating water which is supplied to consumers. The estimated ORC power generation ranges between 0.3 to 2.3% of the power generation capacity of the CC-cogen plant. Overall, Case 3 is evaluated to be better than other two options in terms of system design flexibility and power generation capacity.
Park, Yonhee;Lee, Jiyoon;Jung, Jongtae;Lee, Jongyeol;Cho, Wonjun;Baek, Youngsoon
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.25
no.3
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pp.247-254
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2014
The synthesis of Fischer-Tropsch oil is the catalytic hydrogenation of CO to give a range of products, which can be used for the production of high-quality diesel fuel, gasoline and linear chemicals. Our cobalt based catalyst was prepared Co/alumina, silica and titania by the incipient wet impregnation of the nitrates of cobalt and promoter with supports. Cobalt catalysts was calcined at $350^{\circ}C$ before being loaded into the FT reactors. After the reduction of catalyst has been carried out under $450^{\circ}C$ for 24hrs, FT reaction of the catalyst has been carried out at GHSV of 4,000/hr under $200^{\circ}C$ and 20atm. From these test results, we have obtained the results as following ; in case of 12wt% Co-supported $Al_2O_3$, $SiO_2$ and $TiO_2$ catalysts, maximum activities of the catalysts were appeared at the promoters of Mn, Mo and Ce respectively. The activity of 12wt% $Co/Al_2O_3$ added a Mn promoter was about 3 times as high as that of 12wt% $Co/Al_2O_3$ catalyst without promoters. When it has been the experiment at the range of reaction temperature of $200{\sim}220^{\circ}C$ and GHSV of 1,546~5,000/hr, the results have shown generally increasing the activities with the increase of reaction temperature and GHSV.
Among various types of harmful gases, hydrogen sulfide is a strong toxic gas that is mainly generated during spillage and wastewater treatment at industrial sites. Hydrogen sulfide can irritate the conjunctiva even at low concentrations of less than 10 ppm, cause coughing, paralysis of smell and respiratory failure at a concentration of 100 ppm, and coma and permanent brain loss at concentrations above 1000 ppm. Therefore, rapid detection of hydrogen sulfide among harmful gases is extremely important for our safety, health, and comfortable living environment. Most hydrogen sulfide gas sensors that have been reported are electrical resistive metal oxide-based semiconductor gas sensors that are easy to manufacture and mass-produce and have the advantage of high sensitivity; however, they have low gas selectivity. In contrast, the electrochemical sensor measures the concentration of hydrogen sulfide using an electrochemical reaction between hydrogen sulfide, an electrode, and an electrolyte. Electrochemical sensors have various advantages, including sensitivity, selectivity, fast response time, and the ability to measure room temperature. However, most electrochemical hydrogen sulfide gas sensors depend on imports. Although domestic technologies and products exist, more research is required on their long-term stability and reliability. Therefore, this study includes the processes from electrode material synthesis to sensor fabrication and characteristic evaluation, and introduces the sensor structure design and material selection to improve the sensitivity and selectivity of the sensor. A sensor case was fabricated using a 3D printer, and an Ag reference electrode, and a Pt counter electrode were deposited and applied to a Polytetrafluoroethylene (PTFE) filter using PVD. The working electrode was also deposited on a PTFE filter using vacuum filtration, and an electrochemical hydrogen sulfide gas sensor capable of measuring concentrations as low as 0.6 ppm was developed.
SnO2-TiO2(Pt or Pd), as raw material for hydrocarbon gas sensors, was prepared by a coprecipitation method. The SnO2-TiO2-based thick film gas sensors were made by screen printing technique. The titanium dioxide synthesized was shown to be anatase structure from XRD peaks and was transformed to rutile structure between 700$^{\circ}C$ and 1000$^{\circ}C$. Titanium dioxide in SnO2-TiO2 thick films devices plays a very important role in the enhancement of the sensitivity to CH4 and C4H10. In the case of SnO2-TiO2(Pt) sensors, titanium dioxide that was rutile structure enhanced the sensitivity of the thick film to CH4. Platinum added to the raw powder at coprecipitation (as chloroplatinic acid VI hydrate) improved the gas sensitivity to hydrocarbon gases. Therefore, it is expected that the SnO2-TiO2(Pt) thick film sensors fabricated in this experiment could be put into practical use as LPG (primary component : C4H10 and C3H8) and LNG (primary component : CH4) sensors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.33
no.3
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pp.201-206
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2009
The focus of this work is placed on the analysis of the mixture formation process under the evaporative diesel-free spray conditions. In order to examine homogeneity of mixture within the vapor phase region of the injected spray, image analysis was carried out based on the entropy of statistical thermodynamics. As an experimental parameter, the injection pressure and ambient gas density were selected, and effects of the injection pressure and density variation of ambient gas on the mixture formation process in the evaporative diesel spray were investigated. In the case of application of the thermodynamic entropy analysis to evaporative diesel spray, the value of the dimensionless entropy always increases with increase in time from injection start. Consequently, the dimensionless entropy in the case of the higher injection pressure is higher than that of lower injection pressure during initial injection period.
Among urban gas-using facilities, more and more cases are using gas meters for leakage inspection instead of inspection ports for concealment pipes. Leak alarm alarms were continuously generated according to the boiler's special usage pattern in an environment where there was no actual gas leakage among some households where this meter was installed. It does not perform its original function of detecting actual gas leakage. Based on these problems, this study analyzed the conditions under which the gas meter for leakage inspection generates leakage alarms according to the boiler's special gas use pattern, and sought a set value that can generate an alarm only in the case of actual gas leakage. Through this, it is intended to relieve citizens' anxiety about gas use due to malfunction of the alarm and at the same time perform the original function of the meter that can detect leaking gas.
In this paper, we propose a genetically optimized identification of information granulation(IG)-based fuzzy model. To optimally design the IG-based fuzzy model we exploit a hybrid identification through genetic alrogithms(GAs) and Hard C-Means (HCM) clustering. An initial structure of fuzzy model is identified by determining the number of input, the seleced input variables, the number of membership function, and the conclusion inference type by means of GAs. Granulation of information data with the aid of Hard C-Means(HCM) clustering algorithm help determine the initial paramters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polyminial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the inital parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms and the least square method. And also, we exploite consecutive identification of fuzzy model in case of identification of structure and parameters. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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