Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.10
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pp.827-832
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2002
We propose a prediction method of the pollutant and a synchronous classification of the current state of SOx emission in the power plant. We use the auto-regressive with exogeneous (ARX) model as a predictor of SOx emission and use a radial basis function network (RBFN) as a pattem classifier. The ARX modeling scheme is implemented using recursive least squares (RLS) method to update the model parameters adaptively. The capability of SOx emission monitoring is utilized with the application of the RBFN classifier. Experimental results show that the ARX model can predict the SOx emission concentration well and ARX modeling parameters can be a good feature for the state monitoring. in addition, its validity has been verified through the power spectrum analysis. Consequently, the RBFN classifier in combination with ARX model is shown to be quite adequate for monitoring the state of SOx emission.
Proceedings of the Polymer Society of Korea Conference
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2006.10a
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pp.380-380
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2006
Styrene-Butadiene diblock or styrene-butadiene-styrene triblock copolymers are industrially important materials for asphalt modification and adhesives. A kinetic modeling study on non-isothermal anionic styrene-butadiene diblock copolymerization system is presented. The model deals with the association/dissociation reaction of initiator and propagating ion pairs in its kinetic scheme. By comparing model calculation results with real plant data, it is possible to obtain useful ideas for more efficient plant operation. For example, the model clearly provides important relation between the reaction temperature profile and the conversion of monomers.
This paper proposes a swarm-based fuzzy system modeling technique for coke oven combustion control diagnosis. The coke plant produces coke for the blast furnace plant in steel making process by charging coal into oven and supplying gas to carbonize it. A conventional mathematical model for coke oven combustion control has been used to control the amount of gas input, but it does not work well because of highly nonlinear feature of coke plant. To solve this problem, swarm-based fuzzy system modeling technique is suggested to construct a diagnosis model of coke oven combustion control. Based on the measured input-output data pairs, the fuzzy rules are generated and the parameters are tuned by the PSO(Particle Swarm Optimizer) to increase the accuracy of the fuzzy system is operated. This system computes the proper amount of gas input taking the operation conditions of coke oven into account, and compares the computed result with the supplied gas input.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.952-965
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1993
A simulation modeling is necessary for the optimal design of a rice processing plant, which consists of a facility (a silo system) of rice drying and storage and a rice mill plant. In a rice processing plant, the production scheduling and the decision on capcity of each unit based on a queuing theory is very important and difficult. In this study a process-oriented simulation model was developed for the design of a rice drying and storage system with SLAMSYSTEM. The simulation model is capable of simulating virtually all the processing activities and provides work schedules which minimize total processing time , mean flow time and bottleneck of the plant system and estimate drying time for a batch in a drying silo. Model results were used for determination the size and capacity of each processing unit and for analyzing the performance of the plant . The developed model was actually applied to construct a grain silo system for rice drying and storage.
The P&S(Power Plant Simulation System) is a powerful simulation software system for the dynamic behavior of power plants. The P&S module libraries provide plant models with higher flexibility of dynamic simulations for process and control designs. The P&S software was effectively available for PCS based on Linux and modem workstations based on Unix. The P&S was applied for simulating the dynamic behaviors of the SOVR(Supercritical Once-Through Variable Pressure Reheater) according to the operations such as stan-up, shutdown, load following, load change and trip in order to obtain an optimal operation procedure for Unit 5/6 of Taeahn fossil power plant consisted of SOVRs and steam turbines.
Using strong cation exchange simulated moving bed (SMB) chromatography, a nitrogen-phosphate-potassium (NPK) fertilizer is produced in a cost-effective manner. The SMB process operated in a non-traditional way is divided into production and regeneration sections for exclusion of undesirable ions, and composed of six zones including two wash-water zones. This paper addresses modeling and simulation studies on the ion-exchange SMB process, comparing simulation results with experimental data obtained both from a pilot plant and an industrial plant. The simulation results show a good agreement with in situ experimental data obtained in the two plants. The model equation validated by the experiments will be applicable for optimization problems to obtain optimum operating conditions of the process.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.34
no.6
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pp.594-600
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2023
In this study, a process model and optimization design direction for a hydrogen production plant through ammonia decomposition are presented. If the reactor decomposition rate is designed to approach 100%, the amount of catalyst increases and the devices that make up the entire system also have a large design capacity. However, if the characteristics of the hydrogen regeneration process are reflected in the design of the reactor, it becomes possible to satisfy the total flow rate of fuel gas with the discharged tail gas flow rate. Analyzing the plant process simulation results, it was confirmed that when an appropriate decomposition rate is maintained in the reactor, the phenomenon of excess or shortage of fuel gas disappears. In addition, it became possible to reduce the amount of catalyst required and design the optimized capacity of the relevant processes.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.3
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pp.598-625
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2014
To support the procedure for determining an optimal liquefaction cycle for FLNG FEED, an ontological modeling method which can automatically generate various alternative liquefaction cycles were carried out in this paper. General rules in combining equipment are extracted from existing onshore liquefaction cycles like C3MR and DMR cycle. A generic relational model which represents whole relations of the plant elements has all these rules, and it is expressed by using the system entity structure (SES), an ontological framework that hierarchically represents the elements of a system and their relationships. By using a process called pruning which reduces the SES to a candidate, various alternative relational models of the liquefaction cycles can be automatically generated. These alternatives were provided by XML-based formats, and they can be used for choosing an optimal liquefaction cycle on the basis of the assessments such as process simulation and reliability analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.9
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pp.6297-6304
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2015
Nuclear power plant decommissioning has attracted attention according to the shutdown decision of Kori 1 which is Korea's first nuclear power plant. Nuclear power plant decommissioning is the one who never experienced ever in our country. So, its process is difficult and time-consuming. In addition, it is difficult to determine the decommissioning quantity. This study proposed the plan that can be used in quantity take-off for nuclear power plant decommissioning using BIM technology being utilized in recent construction industry. As a result, we suggested the method of BIM-based quantity take-off such as the selection decommissioning method and process, setting up of BIM modeling environment, establishment of OBS & WBS, integrated BIM modeling, the definition of quantity property. The proposed plan can be utilized usefully from when permanent stopping nuclear power plant occurs intensively. Furthermore, the overseas nuclear power plant decommissioning project order also are expected through technology securement based on this plan.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.10
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pp.1293-1302
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1999
In this paper, an on-line process scheme is presented for implementation of a intelligent on-line modeling of nonlinear complex system. The proposed on-line process scheme is composed of FNN-based model algorithm and PLC-based simulator, Here, an adaptive fuzzy-neural networks and HCM(Hard C-Means) clustering method are used as an intelligent identification algorithm for on-line modeling. The adaptive fuzzy-neural networks consists of two distinct modifiable sturctures such as the premise and the consequence part. The parameters of two structures are adapted by a combined hybrid learning algorithm of gradient decent method and least square method. Also we design an interface S/W between PLC(Proguammable Logic Controller) and main PC computer, and construct a monitoring and control simulator for real process system. Accordingly the on-line identification algorithm and interface S/W are used to obtain the on-line FNN model structure and to accomplish the on-line modeling. And using some I/O data gathered partly in the field(plant), computer simulation is carried out to evaluate the performance of FNN model structure generated by the on-line identification algorithm. This simulation results show that the proposed technique can produce the optimal fuzzy model with higher accuracy and feasibility than other works achieved previously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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