International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.33
no.1
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pp.15-23
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2016
One major constraint in the development and implementation of a successful and cost-effective area-wide integrated pest management (AW-IPM) programme with a SIT component for Bactrocera oleae (Diptera: Tephritidae) is the ability to produce a large number of high quality mass-reared individuals. The aim of this study was to develop a more efficient and practical egg collection system in an attempt to improve the mass-rearing of this species. The following basic parameters were examined: egg production per female, egg hatch, pupal recovery, pupal weight, adult emergence and percentage of fliers. Three different strains (Israel wild-type, France wild-type, and Greece laboratory) were tested and each strain was evaluated for six generations. Female flies of the Israel strain produced significantly more eggs per female than the other two strains, but egg hatch was significantly lower. Egg hatch of the France wild type and the Greece laboratory strain was similar. For all other parameters, there was no significant difference between strains; however, there was a significant generational effect for all parameters observed. As a result of this study, a protocol was developed for the mass-rearing of this species that included the use of large adult holding cages that could house up to 96,000 flies per cage. The newly developed method of egg collection using a flat wax panel as one of the sides of an adult holding cage proved to be cost-effective, efficient, making colony growth easier for industrial mass-rearing.
In this work, we analyzed correlations between life-cycle greenhouse gas (GHG) emissions and life-cycle cost of energy resources. Energy resources studied in this paper include coal, natural gas, nuclear power, hydropower, geothermal energy, wind power, solar thermal energy, and solar photovoltaic energy, and all of them are used to generate electricity. We calculated the mean values, ranges of maximum minus minimum values, and ranges of 90% confidence interval of life-cycle GHG emissions and life-cycle cost of each energy resource. Based on the values, we plotted them in two dimensional graphs to analyze a relationship and characteristics between GHG emissions and cost. Besides, to analyze the technical maturity, the GHG emissions and the range of minimum and maximum values were compared to each other. For the electric generation, energy resources are largely inverse proportional to the GHG emission and the corresponding cost.
Nuclear safety measures such as safety technology, culture, and regulation affects nuclear performances. This paper analyzes the change of nuclear performance by considering nuclear safety measures. Nuclear performance and technical data ranging 1970 to 2015 are collected from the Power Reactor Information System (PRIS) of IAEA. The result of panel regression analysis shows that overall engineering level, maintenance engineering and productivity decrease the forced loss rate (FLR). FLR structurally increase after Chernobyl accident in 1986 whereas after TMI and Fukushima accidents FLR didn't show any significant changes. The structural increase of FLR after Chernobyl are likely to result from the efforts of international communities for nuclear safety culture which makes nuclear operating company pay more opportunity cost to achieve nuclear safety.
One of the most challenging safety precautions for workers in dynamic, radioactive environments is avoiding radiation sources and sustaining low exposure. This paper presents a sampling-based algorithm, DL-RRT*, for minimum dose walk-path re-planning in radioactive environments, expedient for occupational workers in nuclear facilities to avoid unnecessary radiation exposure. The method combines the principle of random tree star ($RRT^*$) and $D^*$ Lite, and uses the expansion strength of grid search strategy from $D^*$ Lite to quickly find a high-quality initial path to accelerate convergence rate in $RRT^*$. The algorithm inherits probabilistic completeness and asymptotic optimality from $RRT^*$ to refine the existing paths continually by sampling the search-graph obtained from the grid search process. It can not only be applied to continuous cost spaces, but also make full use of the last planning information to avoid global re-planning, so as to improve the efficiency of path planning in frequently changing environments. The effectiveness and superiority of the proposed method was verified by simulating radiation field under varying obstacles and radioactive environments, and the results were compared with $RRT^*$ algorithm output.
Majeed, Muhammad Tariq;Ozturk, Ilhan;Samreen, Isma;Luni, Tania
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.5
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pp.1664-1673
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2022
Achieving sustainable development requires an increasing share of green technologies. World energy demand is expected to rise significantly especially in developing economies. The increasing energy demands will be entertained with conventional energy sources at the cost of higher emissions unless eco-friendly technologies are used. This study examines the asymmetric effects of nuclear energy on carbon emissions for Pakistan from 1974 to 2019. Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips Perron (PP) unit root tests suggest that variables are integrated of order one and bound test of Autoregressive Distributed Lag (ARDL) and nonlinear ARDL confirm a long-run relationship among selected variables. The ARDL, Fully Modified Ordinary Least Squares (FMOLS), and Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) results show that the coefficient of nuclear energy has a negative and significant impact on emissions in both short and long run. Further, the NARDL finding shows that there exists an asymmetric long-run association between nuclear energy and CO2 emissions. The vector error correction method (VECM) results indicate that there exists a bidirectional causal relationship between nuclear energy and carbon emissions in both the short and long run. Additionally, the impact of nuclear energy on ecological footprint has been examined and our findings remain robust.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
In this work, a Gaussian Process (Kriging) approach is proposed to provide efficient dose mapping for complex radiation fields using limited number of responses. Given a few response measurements (or simulation data points), the proposed approach can help the analyst in completing a map of the radiation dose field with a 95% confidence interval, efficiently. Two case studies are used to validate the proposed approach. The First case study is based on experimental dose measurements to build the dose map in a radiation field induced by a D-D neutron generator. The second, is a simulation case study where the proposed approach is used to mimic Monte Carlo dose predictions in the radiation field using a limited number of MCNP simulations. Given the low computational cost of constructing Gaussian Process (GP) models, results indicate that the GP model can reasonably map the dose in the radiation field given a limited number of data measurements. Both case studies are performed on the nuclear engineering radiation laboratories at the University of Sharjah.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.617-620
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1997
In this paper, the thermal stress analysis of spent nuclear fuel disposal canister in a deep repository at 500m underground is done for the underground pressure variation. Since the nuclear fuel disposal usually emits much heat and radiation, its careful treatment is required. And so a long term safe repository at a deep bedrock is used. Under this situation, the canister experiences some mechanical external loads such as hydrostatic pressure of underground water, swelling pressure of bentonite buffer, and the thermal load due to the heat generation of spent nuclear fuel in the basket etc.. Hence, the canister should be designed to designed to withstand these loads. In this paper, the thermal stress analysis is done using the finite element analysis code, NISA.
The paper describes and quantifies the wastes arising in the nuclear fuel cycle for Light Water Reactors, Heavy Water Reactors and Fast Breeder Reactors. The management and disposal technologies are indicated, together with their environmental impacts. Both once-through and uranium-plutonium recycle systems are evaluated, and comparisons are made on the basis of tingle reference technologies for waste management, and for one gigawatt/year of electricity generation. Environmental impacts are assessed, particularly that of health and safety, and a reference costing system is applied purely as a basis for comparing the fuel cycles. From this study it call be concluded generally that the relative differences of the impacts of waste management and disposal between the selected fuel cycles are not decisive factors in choosing a fuel cycle. Employing the technologies assumed, the radioactive wastes from any of the fuel cycles studied can be managed and disposed of with a high degree of safety and without undue risk to man or the environment. The cost of waste management and disposal is only a few percent of the value of the electricity generated and does not vary greatly between fuel cycles.
In this study, a CFD methodology is employed to address the problem of the prediction of the flow in a T-junction. An Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes (URANS) approach has been selected for its low computational cost. Moreover, Unsteady Reynolds Navier-Stokes methodologies do not need complex boundary formulations for the inlet and the outlet such as those required when using Large Eddy Simulation (LES) or Direct Numerical Simulation (DNS). The results are compared with experimental data and an LES calculation. In the past, URANS has been tried on T-junctions with mixed results. The biggest limit observed was the underestimation of the oscillatory behavior of the temperature. In the present work, we propose a comprehensive approach able to correctly reproduce the root mean square (RMS) of the temperature directly downstream of the T-junction for cases where buoyancy is not present.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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