Lee, Jae-Joon;Moon, Dae-Sik;Kim, Sang Chul;Pak, Mina
천문학회보
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제40권1호
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pp.56.2-56.2
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2015
The KMTNet Supernovae Project utilizes the large $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ field of view of the three KMTNet telescopes to search and monitor supernovae, especially early ones, and other optical transients. A key component of the project is to build a data pipeline with a descent latency and an early alerting system that can handle the large volume of the data in an efficient and a prompt way, while minimizing false alarms, which casts a significant challenge to the software development. Here we present the current status of their development. The pipeline utilizes a difference image analysis technique to discover candidate transient sources after making correction of image distortion. In the early phase of the program, final selection of transient sources from candidates will mainly rely on multi-filter, multi-epoch and multi-site screening as well as human inspection, and an interactive web-based system is being developed for this purpose. Eventually, machine learning algorithms, based on the training set collected in the early phase, will be used to select true transient sources from candidates.
The efficiency of the hydraulic transport of soil-water mixtures is an important factor in designing and operating a pump & pipeline system and is directly connected with dredging cost and working period. However, the hydraulic transport mechanism in the slurry flow inside the pipeline such as frictional losses, specific energy consumption, deposition velocity has not been well established. In this study a new dredging test loop system was designed and built. It is composed of a slurry pipeline with pipes of different diameters, a centrifugal slurry pump and a diesel engine connected with the slurry pump. and equipped with modern measuring facilities that enable to measure all important characteristics of a transportation system. The objective of this paper is to discuss the efficiency of the hydraulic transport of the Jumoonjin sand-water mixtures in the dredging test loop and to present simple equations induced from the test results of the loop that can express the transport product and the transport productivity.
본 연구는 동결토의 동결심도 및 매설된 파이프라인의 온도분포를 예측하기 위하여 유효열용량 개념 반영한 수치해석 모델의 개발에 초점이 맞추어져 있다. 이를 위하여 저자는 사용코드인 ANAQUS를 활용하여 파이프라인이 매설된 폐쇄형 시스템의 화강 동결토에 대하여 비정상 열전달 수치해석을 수행하였다. 제안된 수치해석 모델은 Frozen Fringe에서 간극수의 상변화 효과가 반영되었다. 제안된 수치해석 모델과 실내 실험으로부터 얻어진 결과들을 비교함으로써 유효열용량 모델의 적용성을 검증하였다.
In this study, a method of leakage detection was proposed to locate leak position for a reservoir pipeline valve system using wavelet coherence analysis for an injected pressure wave. An unsteady flow analyzer handled nonlinear valve maneuver and corresponding experimental result were compared. Time series of pressure head were analyzed through wavelet coherence analysis both for no leak and leak conditions. The leak information can be obtained through either time domain reflectometry or the difference in wavelet coherence level, which provide predictions in terms of leak location. The reconstructed pressure signal facilitates the identification of leak presence comparing with existing wavelet coherence analysis.
상하수도를 포함하는 7대 지하매설배관(상수도, 하수도, 전기, 통신, 가스, 난방, 송유)은 시공에서부터 운영 및 유지관리에 걸친 전 생애 주기 동안 체계적인 관리가 매우 중요하다. 특히, 지하매설배관의 전생애주기에 가장 큰 영항을 미치는 것은 시공과정이다. 새로운 도시를 건설하거나 서로 다른 지하매설배관을 유지관리하기 위해서는 매번 땅을 파고 시공 및 관련 작업을 수행해야 한다. 이 과정에 먼저 시공한 배관은 후에 시공하는 배관 시공 과정에 2차 및 3차 파손이 빈번하게 발생할 수 있는 가능성이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 시공 과정에 일어나는 파손을 실시간으로 감시할 수 있는 시스템이 필요하다. 또한 지하매설배관의 환경에 따라 시스템의 지속적으로 운영하기 위한 전력의 공급이 제한되는 경우가 많아 기존 전력이 아닌 자연에너지를 이용한 안정적인 전력공급 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 풍력과 태양광을 이용한 자연에너지를 이용하여 배관감시 시스템을 장기간(24시간 15일) 안정적으로 운영이 가능한 장치를 개발하였으며 이를 현장시험을 거쳐 운전성능을 확인하였다.
The failure of water pipelines is progressed by several compound factors and the collection and analysis of data about pipeline failure are inevitable for effective pipeline rehabilitation. Data analysis of pipeline failure was already performed in USA and Europe. Based on such phenomena, failure characteristics about metropolitan pipelines in Korea were analyzed: The conclusions of this study are as followings. 1. The failure cause of pipelines can be classified into natural cause and artificial cause. Artificial cause is 32% of total causes, so artificial failure as several constructions happens frequently in Korea. Although the failure by old pipe is greatest of any other causes m classtfied cause, failure cause is not classified in detail now. 2. The damaged part of pipelines is affected by cities, distribution system inventory, bedding conditions, and so on. In this study, the failure of pipeline body(67%) is greater than the failure of pipeline joint(33%) in natural failure. 3. In regard to pipe materials, failure rate of DCIP(0.8456), PEP(0.7288), and GSP(0.6643) is greater than that of CIP(0.3985) and CWSP(0.2348). 4. Usually, faIlure rate is increased in proportion to diameter of pipeline. In this study, CIP, DCIP, and CWSP have clear trends. But the trends of PEP is reverse, the case of GSP, HP is obscure due to data shortage. 5. There are no direct relationships between burial age and failure rate of pipelines. 6. Annual breaks and winter(Nov.~Feb.) breaks of pipelines are investigated. As a result, WInter breaks to annual breaks of CIP is 51.3%(Seoul), 51.1%(Taegu),38.7%(Pusan). This phenomena have direct correlation with average winter temp. of cities.
Kim, Dong-Kyu;Cho, Sung-Ho;Park, Seoung-Soo;Park, Yong-Woo;Yoo, Hui-Ryong;Nguyen, Tan-Tien;Kim, Sang-Bong
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권9호
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pp.1349-1357
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2003
This paper deals with verification of the theoretical model for dynamic behavior of Pipeline Inspection Gauge (PIG) traveling through high pressure natural gas pipeline. The dynamic behavior of the PIG depends on the differential pressure across its body. This differential pressure is generated by injected gas flow behind the tail of the PIG and expelled gas flow in front of its nose. To analyze the dynamic behavior characteristics such as gas flow in pipeline, and the PIG position and velocity, not only the mathematical models are derived, but also the theoretical models must be certified by actual pigging experiment. But there is not any found results of research on the experimental certification for dynamic behavior of the PIG. The reason is why the fabrication of the PIG as well as, a field application are very difficult. In this research, the effectiveness of the introduced solution using the method of characteristics (MOC) was certified through field application. In-line inspection tool, 30" geometry PIG, was fabricated and actual pigging was carried out at the pipeline segment in Korea Gas Corporation (KOGAS) high pressure system, Incheon LT (LNG Terminal) -Namdong GS (Governor Station) line. Pigging is fulfilled successfully. Comparison of simulation results with experimental results show that the derived mathematical models and the proposed computational schemes are effective for predicting the position and velocity of the PIG with a given operational conditions of pipeline.
Kosterina, M.;Artemeva, S.;Komarov, M.;Vjunitsky, I.;Pritula, V.
Corrosion Science and Technology
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제7권4호
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pp.208-211
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2008
Safety operation of main pipelines is primarily provided by anticorrosive monitoring. Anticorrosive monitoring of oil pipeline transportation objects is based on results of complex corrosion inspections, analysis of basic data including design data, definition of a corrosion residual rate and diagnostic of general equipment's technical condition. All the abovementioned arrangements are regulated by normative documents. For diagnostics of corrosion-technical condition of oil pipeline transportation objects one presently uses different methods such as in-line inspection using devices with ultrasonic, magnetic or another detector, acoustic-emission diagnostics, electrometric survey, general external corrosion diagnostics and cameral processing of obtained data. Results of a complex of diagnostics give a possibility: $\cdot$ to arrange a pipeline's sectors according to a degree of corrosion danger; $\cdot$ to check up true condition of pipeline's metal; $\cdot$ to estimate technical condition and working ability of a system of anticorrosive protection. However such a control of corrosion technical condition of a main pipeline creates the appearance of estimation of a true degree of protection of an object if values of protective potential with resistive component are taken into consideration only. So in addition to corrosive technical diagnostics one must define a true residual corrosion rate taking into account protective action of electrochemical protection and true protection of a pipeline one must at times. Realized anticorrosive monitoring enables to take a reasonable decision about further operation of objects according to objects' residual life, variation of operation parameters, repair and dismantlement of objects.
This study assessed the efficacy of improving the accuracy of reservoir water level prediction models by employing automated machine learning models and efficient cross-validation methods for time-series data. Considering the inherent complexity and non-linearity of time-series data related to reservoir water levels, we proposed an optimized approach for model selection and training. The performance of twelve models was evaluated for the Obong Reservoir in Gangneung, Gangwon Province, using the TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool) and four cross-validation methods, which led to the determination of the optimal pipeline model. The pipeline model consisting of Extra Tree, Stacking Ridge Regression, and Simple Ridge Regression showed outstanding predictive performance for both training and test data, with an R2 (Coefficient of determination) and NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) exceeding 0.93. On the other hand, for predictions of water levels 12 hours later, the pipeline model selected through time-series split cross-validation accurately captured the change pattern of time-series water level data during the test period, with an NSE exceeding 0.99. The methodology proposed in this study is expected to greatly contribute to the efficient generation of reservoir water level predictions in regions with high rainfall variability.
This research was carried out to investigate the daily amount and characteristics of wastewater produced from bucket milkers, pipeline, tandem ad herringbone milking system for washing operations after milking included 28 dairy farms. The average amount of wastewater produced from milking system was 9.8l/head/day. The amount of wastewater varied from a low of 8.2 litters/head/day(pipeline milking system) to 13.4 litter/head/day(herringbone milking system). The moisture content, Biochemical Oxygen Demand($BOD_5$), Chemical Oxygen Demand($COD_{Mn}$), Suspended Solids(SS), Total Nitrogen(T-N) and Total Phosphorus(T-P) concentration of wastewater were 99.9%, 394mg/l, 417.3mg/l, 1,201.3mg/l, 3.78mg/l, 0.51mg/l.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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