Kim, Kyeong-Sook;Son, Soon-Hwan;Song, Kyu-Min;Han, Joo-Hee;Han, Kee-Do;Do, Seung-Hoe
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.7
no.3
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pp.175-182
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2009
The spent cationic exchange resins and anionic exchange resins were separated from mixed spent exchange resins by a fluidized bed gravimetric separator. The separated resins were identified by an elemental analysis and thermogravimetric analysis. The each test sample was prepared by diluting the slurry made by wet ball milling the cationic exchange resins and the anionic exchange resins separated as a spherical granular form for 24 hours. The resulting test samples showed a slurry form of less than $75{\mu}m$ of particle size and 25,000ppm of $COD_{cr}$. The decomposition conditions of each test samples from a thermal power plant were obtained with a lab-scale(reactor volume : 220mL) supercritical water oxidation(SCWO) facility. Then pilot plant(reactor volume : 24 L) tests were performed with the test samples from a thermal power plant and a nuclear power plant successively. Based on the optimal decomposition conditions and the operation experiences by lab-scale facility and the pilot plant, a commercial plant(capacity : 150kg/h) can be installed in a nuclear power plant was designed.
As the importance of first responses for fire accidents has grown in the safety management of nuclear power plants, a systematic approach to measure firefighters' psychological states and competence is needed. The current study investigated the construct of the risk perception of the firefighters working near nuclear power plant sites, and then developed and validated a new scale to measure firefighters' risk perception regarding nuclear power plant accidents. The scale items were developed on the basis of literature review and interviews with the firefighters working near nuclear power plant sites. In order to validate the new scale, we recruited 180 firefighters from five fire stations in the vicinity of the nuclear power plants in Jeonnam Province, Gyeongbuk Province, and Busan. The results of exploratory factor analyses revealed that the scale consisted of five factors: "manual" reflecting a lack of response guidelines and manuals for fire incidents and radioactive material release; "fear" reflecting a fear of fire incidents in the nuclear power plants and their catastrophic consequences; "resource" reflecting a lack of protective equipment and manpower for responding to fire incidents in the nuclear power plants; "trust" reflecting trust and cooperation with the counterpart institutions for firefighting in the nuclear power plants; and "knowledge" reflecting the knowledge of radioactivity and firefighting in the nuclear power plants. Further analyses provided statistical evidence supporting for the 15-item scale's internal consistency and construct validity. Finally, We discussed the implication and limitations of the current research.
Recently with increase consumption of electric power, the scale of the electric system becomes bigger and complex. Then, it is increasing the hardship in the operation of electric system and the continuance of stability. Especially, as the differences between demand and supply in electric power keeping low frequency oscillating attenuation from electric power have been very important in the continuance part of stability. The more control time of electricity system is getting faster with digitalization the more stability of electricity system is getting worse. As solutions of these problems, by establishing Power System Stabilizing Controller putting PSS output signal and putting damping to vibration of the rotor at generators's AVR in area where is oscillated, We are willing to contribute the electricity system by holding in generator output vibration.
This article presents a new design of earthquake instrumentation that is suitable for quick decision-making after the seismic event at the nuclear power plant (NPP). The main objective of this work is to ensure more availability of the NPP by expediting walk-down period when the seismic wave is incident. In general, the decision-making to restart the NPP after the seismic event requires more than 1 month if an earthquake exceeds operating basis earthquake level. It affects to the plant availability significantly. Unnecessary shutdown can be skipped through quick assessments of operating basis earthquake, safe shutdown earthquake events, and damage status to structure, system, and components. Multidecision parameters such as cumulative absolute velocity, peak ground acceleration, Modified Mercalli Intensity Scale, floor response spectrum, and cumulative fatigue are discussed. The implementation scope on the field-programmable gate array platform of this work is limited to cumulative absolute velocity, peak ground acceleration, and Modified Mercalli Intensity. It can ensure better availability of the plant through integrated decision-making process by automatic assessment of NPP structure, system, and components.
The variation of inflow at stream and hydrologic performance for small scale hydro power (SSHP) plants due to variation of inflow have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for SSHP plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam for 32 years were analyzed. The existing SSHP plant located in upstream of Andong dam was selected and analyzed hydrologic performance characteristics. The predicted results from the developed models in this study show that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong dam and the existing SSHP plant. Inflow and ideal hydro power potential had increased greatly in recent years, however, these did not lead annual energy production increment of existing SSHP plant. As a results, it was found that the models developed in this study can be used to predict the primary design specifications and inflow of SSHP plants effectively.
The digital instrumentation and control system for the large scale system like the power plant must have the form of the heirachical structure. Because most large scale system have many control and process signals and it is distributed in the vade region, it is necessary to partition them into several subsystems. Therefore, the role of SCS(Supervisory Control System) having the functions of controlling and monitoring for the status of subsystems is very important. In this paper, new SCS for the effective control of the large scale system is proposed.
Shim, Jae-Goo;Lee, Dong Woog;Lee, Ji Hyun;Kwak, No-Sang
Environmental Engineering Research
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v.21
no.3
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pp.297-303
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2016
Global warming due to greenhouse gases is an issue of great concern today. Fossil fuel power plants, especially coal-fired thermal power plants, are a major source of carbon dioxide emission. In this work, carbon capture and utilization using sodium hydroxide was studied experimentally. Application for flue gas of a coal-fired power plant is considered. Carbon dioxide, reacting with an aqueous solution of sodium hydroxide, could be converted to sodium bicarbonate ($NaHCO_3$). A bench-scale unit of a reactor system was designed for this experiment. The capture scale of the reactor system was 2 kg of carbon dioxide per day. The detailed operational condition could be determined. The purity of produced sodium bicarbonate was above 97% and the absorption rate of $CO_2$ was above 95% through the experiment using this reactor system. The results obtained in this experiment contain useful information for the construction and operation of a commercial-scale plant. Through this experiment, the possibility of carbon capture for coal power plants using sodium hydroxide could be confirmed.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2016.05a
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pp.239-240
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2016
The nuclear power plant construction project is a large-scale project that involved a daily maximum of thousands of workers. many equipment and laborers involved has been required consistently to minimize the need for safety through real-time safety management. But current nuclear power plant construction site is only managed to access of workers and equipments. The purpose of this study is the owner requirements reflects the characteristics of the nuclear power plant construction project integrated safety management system utilizing active RFID and GPS positioning technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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