We demonstrate the growth of single-walled carbon nanotubes (SWNTs) using ethylene-based chemical vapor deposition (CVD) and ferritin-induced catalytic particles toward growth temperature reduction. We first optimized the gas composition of $H_2$ and $C_2H_4$ at 500 and 30 sccm, respectively. On a planar $SiO_2$ substrate, high density SWNTs were grown at a minimum temperature of $760^{\circ}C$. In the case of growth using nanoporous templates, many suspended SWNTs were also observed from the samples grown at $760^{\circ}C$; low values of $I_D/I_G$ in the Raman spectra were also obtained. This means that the temperature of $760^{\circ}C$ is sufficient for SWNT growth in ethylene-based CVD and that ethylene is more effective that methane for low temperature growth. Our results provide a recipe for low temperature growth of SWNT; such growth is crucial for SWNT-based applications.
Orifice meter is the most widely used flowmeter in custody transfer between KOGAS and city gas companies. Absolute pressure value is needed to calculate the gas flow of orifice metering system, but the gauge pressure transmitters are mainly used in the field. In case that the gauge pressure transmitters are used, the fixed value as standard atmospheric pressure(101.325kPa) is applied for the absolute pressure value. The real, local atmospheric pressures of each metering station are different from the standard condition as the altitude and weather conditions. In this study the flow calculation errors were quantitatively analyzed through examining the atmospheric pressures of 50 stations of KOGAS. The data for analysis are such like the time data of supplied gas amount, the altitude of each metering station, the time data of atmospheric pressures and altitudes of each weather observatory. The results showed that the local atmospheric pressures were different from the standard value and the gas flow calculation errors were distributed between $-0.024\%{\~}0.025\%$ based on the supplied gas amount in the year 1999 and 2000.
Fusion power shutdown system (FPSS) is a safety system to stop plasma in case of accidents or incidents. The gas injection system for the FPSS presented in this work is designed to research the flow development in a closed system. As the efficiency of the system is a crucial property, plenty of experiments are executed to get optimum parameters. In this system, the flow is driven by the pressure difference between a gas storage tank and a vacuum vessel with a source pressure. The idea is based on a constant volume system without extra source gases to guarantee rapid response and high throughput. Among them, valves and gas species are studied because their properties could influence the velocity of the fluid field. Then source pressures and volumes are emphasized to investigate the volume flow rate of the injection. The source pressure has a considerable effect on the injected volume. From the data, proper parameters are extracted to achieve the best performance of the FPSS. Finally, experimental results are used as a quantitative benchmark for simulations which can add our understanding of the inner gas flow in the pipeline. In generally, there is a good consistency and the obtained correlations will be applied in further study and design for the FPSS.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.987-996
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2021
The development of Internet technology can affect firm value through the use of social media by business people. Nowadays, social media affect businesses of all sizes in several different ways. Despite the various benefits obtained by using social media, research at the organizational level and its impact on business performance have not grown as fast as desired. This research aims to examine the effect of social media on oil and gas firms' value. The research sample consists of 9 oil and gas firms listed on the Indonesian Stock Exchange 2013-2018. Social media proxies are firms' social media, other social media mentions, and social media sentiment. Firm value is measured by the market value to assets ratio. Data analysis uses a random-effect regression test. Based on the analysis, the social media account of a firm has a positive effect on firm value. It indicates that social media give advantages for oil and gas firms to give a signal of business prospect, make use of opportunities related to industry alliances, recruit employees globally, and c. On the other hand, the positive sentiment on social media has no effect on oil and gas firms' value.
현재 수소운송설비는 2022년 10월 말 기준 787대가 운행 중이며, Type 1 이음매 없는 용기에 최대 200 bar의 압력으로 1회 최대 340 kg을 운송한다. 현재 안전관리체계 및 설비관리는 양호한 상태이나, 안전성 강화를 위해 제도 및 설비 구조개선이 필요한 실정이다. 이에 따라, 본 논문은 수소에너지 활성화 정책에 의해 수소운송설비 보급·운영의 확대 과정 중 지난 2021년 12월 28일 대전-당진간 고속도로에서 발생한 사고사례를 모사 및 해석을 진행하였으며, 사고 분석 및 해석 결과에 따라 수소운송설비의 안전성 향상 방안에 대해 제언하였다.
구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.448-453
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2008
This study describes design and development techniques of estimation models for process modeling. One case study is undertaken to design a model using standard gas furnace data. Neural networks (NN) and genetic programming (GP) are each employed to model the crucial relationships between input factors and output responses. In the case study, two models were generated by using 70% training data and evaluated by using 30% testing data for genetic programming and neural network modeling. The model performance was compared by using RMSE values, which were calculated based on the model outputs. The average RMSE for training and testing were 0.8925 (training) and 0.9951 (testing) for the NN model, and 0.707227 (training) and 0.673150 (testing) for the GP model, respectively. As concern the results, the NN model has a strong advantage in model training (using the all data for training), and the GP model appears to have an advantage in model testing (using the separated data for training and testing). The performance reproducibility of the GP model is good, so this approach appears suitable for modeling physical fabrication processes.
In this work, a simulation study on net 500 MW class of Poly-Generation was conducted for the retrofit of an aged natural gas combined cycle. An entrained gasifier which has a capacity of maximum $260,000Nm^3/h$, 50 MW class of a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell, and H-class Gas Turbine were selected as key processes. After unit design for those employed processes was set up and combined, the simulation was carried out with Gate-Cycle software (Ver. 6.0) for two cases. The selected cases are a retrofit type (Poly-Gen 1) and a new type (Poly-Gen 2). It was found that the efficiency of the retrofit case is 2.7% lower than that of the new case.
Meta-heuristic algorithms have found their place in optimization problems. Henry gas solubility optimization (HGSO) is one of the newest population-based algorithms. This algorithm is inspired by Henry's law of physics. To evaluate the performance of a new algorithm, it must be used in various problems. On the other hand, the optimization of the proportional-integral-derivative (PID) gains for load-following of a nuclear power plant (NPP) is a good challenge to assess the performance of HGSO. Accordingly, the power control of a pressurized water reactor (PWR) is targeted, based on the point kinetics model with six groups of delayed-neutron precursors. In any optimization problem based on meta-heuristic algorithms, an efficient objective function is required. Therefore, the integral of the time-weighted square error (ITSE) performance index is utilized as the objective (cost) function of HGSO, which is constrained by a stability criterion in steady-state operations. A Lyapunov approach guarantees this stability. The results show that this method provides superior results compared to an empirically tuned PID controller with the least error. It also achieves good accuracy compared to an established GA-tuned PID controller.
국내에서 사용되는 천연가스가 저열량화 되면서 발생할 수 있는 문제점에 대응하기 위해서는 국내 산업용 가스기기에 미칠 수 있는 문제점을 사전에 파악하고, 이를 기반으로 에너지의 효율적인 사용을 위한 대응방안이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 EURO-6 규제를 대응하는 희박연소방식의 천연가스 엔진을 이용할 경우, 저열량 가스의 도입으로 인한 엔진 출력성능과 효율의 저하 문제를 해결하기 위해, 실험을 토대로 한 구체적인 제어방안과 결과를 제시하고자 하였다. 전부하 운전조건인 1,400 rpm의 엔진 회전수에서 스로틀이 전부 개방된 전부하 조건과 정격운전조건의 엔진회전수인 2,100 rpm, 450 Nm의 토크 조건에서 점화시기로 대표되는 제어변수에 의한 개선효과 확인을 위해, 각 가스연료에 대해서 점화시기를 변경하여 열효율 및 배출가스특성을 파악하고 최적화하였다. 전부하조건에서 토크를 기준으로 가장 낮은 값을 보이는 순수메탄의 경우 기준 조건에서 약 2 CAD 정도 점화시기를 진각하면 NOx 배출의 큰 증가 없이 토크를 보상할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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