Thermal characterization of geomaterials has significant implication on the geothermal energy, disposal of nuclear wastes, geological sequestration of carbon dioxides and recovery of hydrocarbon resources. Heat transfer in multiphase materials is dominated by the thermal conductivity of consisting components, porosity, degree of saturation and overburden pressure, which have been investigated by the empirical correlation at macro-scale. The thermal measurement by Transient Plane Source (TPS) and associated algorithm for interpretation of thermal behavior in geomaterials corroborate the robustness of sensing techniques. The method simultaneously provides thermal conductivity, diffusivity and volumetric heat capacity. The newly introduced thermal network model enables estimating thermal conductivity of geomaterials subjected to the effective stress, which has not been evaluated using previous thermal models. The proposed methods shows the applicability of reliability of TPS technique and thermal network model.
A recently developed electro-thermal simulation methodology is used to analyze the behavior of a PWM(Pulse-Width-Modulated) voltage source inverter which uses IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor) as the switching devices. In the electro-thermal network simulation methdology, the simulator solves for the temperature distribution within the power semiconductor devices(IGBT electro-thermal model), control logic circuitry, the IGBT gate drivers, the thermal network component models for the power silicon chips, package, and heat sinks as well as the current and voltage within the electrical network. The thermal network describes the flow of heat form the chip surface through the package and heat sink and thus determines the evolution of the chip surface temperature used by the power semiconductor device models. The thermal component model for the device silicon chip, packages, and heat sink are developed by discretizing the nonlinear heat diffusion equation and are represented in component from so that the thermal component models for various package and heat sink can be readily connected to on another to form the thermal network.
Since a typical plate heat exchanger is made up of a huge number of unitary cells, it may be impossible to predict the aero-thermal performance of the full scale heat exchanger through three-dimensional numerical simulation due to the enormous amount of computing resources and time required. In the present study, a simple flow-network model using the friction factor correlation and a thermal-network model based on the effectiveness-number of transfer units (${\varepsilon}$-NTU) method has been developed. The complicated flow pattern inside the cross-corrugated heat exchanger has been modeled into flow and thermal networks. Using this model, the heat transfer between neighboring streams can be considered, and the pressure drop and the heat transfer rate of full-scale heat exchanger matrix are calculated. In the calculation, the aero-thermal performance of each unitary cell of the heat exchanger matrix was evaluated using correlations of the Fanning friction factor f and the Nusselt number Nu, which were calculated by unitary-cell CFD model.
입상체의 열전도도 산정에 관한 연구는 다공질 매질이나 지반공학에서 다양하게 사용될 수 있다. 입상체의 열전도도 산정은 입자들 사이의 에너지 관계에 대한 모사를 통해 "유효 열전도도"를 획득하는 것으로 발전하였다. 본 연구는 불포화토의 유효 열전도도를 산정하기 위해 3차원 개별 요소법을 이용하여 입자를 생성하고 기존 네트워크 모델을 수정하여 적용하였다. 수정된 네트워크 모델을 검증하기 위해 3가지 다른 크기의 글라스 비즈와 주문진사를 이용하여 실내시험을 통해 흙-수분 특성 곡선과 포화도에 따른 시료의 열전도도를 산정하였다. 수정된 네트워크 모델에서는 흙-수분 특성 곡선을 사용하여 입자 사이의 평균 유효 열전달 실린더 반경을 조정하고 모델에 적용하였다. 일련의 실내시험과 수정된 네트워크 모델을 사용하여 결과를 비교한 결과, 흙-수분 특성 곡선을 적용한 네트워크 모델은 주어진 불포화 조건에서 입상체 시료의 유효 열전도도를 합리적으로 모사할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 포화상태의 유효 열전달 실린더 반경 계수로 정규화한 예측식을 제안하였다. 제안한 예측식을 통해 기존 네트워크 모델을 사용하여 불포화 상태에서 입상체의 유효 열전도도를 산정할 수 있다.
A 50kW-4000rpm interior permanent magnet synchronous machine (IPMSM) applied to the high-performance electric vehicle (EV) is introduced in this paper. The main work of this paper is that a 2-D T-type lumped-parameter thermal network (LPTN) model is presented for IPMSM temperature rise calculation. Thermal conductance matrix equation is generated based on calculated thermal resistance and loss. Thus the temperature of each node is obtained by solving thermal conductance matrix. Then a 3-D liquid-solid coupling model is built to compare with the 2-D T-type LPTN model. Finally, an experimental platform is established to verify the above-mentioned methods, which obtains the measured efficiency map and current wave at rated load case and overload case. Thermocouple PTC100 is used to measure the temperature of the stator winding and iron core, and the FLUKE infrared-thermal-imager is applied to measure the surface temperature of IPMSM and controller. Test results show that the 2-D T-type LPTN model have a high accuracy to predict each part temperature.
This paper examines the effective thermal conductivity of 3-D braided glass/epoxy composites. 3-D braided composites have a number of advantage over conventional laminate composites, including through-thickness reinforcement, and high damage tolerance and processability. The thermal properties of composites depend primarily on the microstructure of the braided preform and properties of constituent materials. A thermal resistance network model based on structure of the braided preform is proposed by using thermal-electrical analogy. In order to affirm the applicability theses solutions, thermal conductivities of 3-D braided glass/epoxy composites are measured
REBCO coated conductors are widely used for HTS power application, high magnetic field magnet application, and etc. A thermal stability of the REBCO conductor is essential for the operation of HTS-based device, and thermal conductivities of the conductor are relevant parameters for modeling cryogenic heat transfer. REBCO conductors consist of a REBCO layer, copper layers for electrical stabilization and a hastelloy substrate. At cryogenic temperature, thermal conductivity of copper and silver strongly depend on the purity of the material and the intensity of the magnetic field. In this study, thermal conductivities of the laminated composite structure of REBCO conductor are evaluated by using the thermal network model and the multidimensional heat conduction analysis. As a result, the thermal network model is applicable to REBCO conductors configured in series or parallel alone and multidimensional heat conduction analysis is necessary for complex cases of series and parallel configuration.
지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
Park, Herie;Martaj, Nadia;Ruellan, Marie;Bennacer, Rachid;Monmasson, Eric
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권5호
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pp.975-983
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2013
This study proposes a low order dynamic model of a building system in order to predict thermal behavior within a building and its energy consumption. The building system includes a thermally well-insulated room and an electric heater. It is modeled by a second order lumped RC thermal network based on the thermal-electrical analogy. In order to identify unknown parameters of the model, an experimental procedure is firstly detailed. Then, the different linear parametric models (ARMA, ARX, ARMAX, BJ, and OE models) are recalled. The parameters of the parametric models are obtained by the least square approach. The obtained parameters are interpreted to the parameters of the physically based model in accordance with their relationship. Afterwards, the obtained models are implemented in Matlab/Simulink(R) and are evaluated by the mean of the sum of absolute error (MAE) and the mean of the sum of square error (MSE) with the variable of indoor temperature of the room. Quantities of electrical energy and converted thermal energy are also compared. This study will permit a further study on Model Predictive Control adapting to the proposed model in order to reduce energy consumption of the building.
In this paper, we propose a black ice detection system using Convolutional Neural Networks (CNNs). Black ice poses a serious threat to road safety, particularly during winter conditions. To overcome this problem, we introduce a CNN-based architecture for real-time black ice detection with an encoder-decoder network, specifically designed for real-time black ice detection using thermal images. To train the network, we establish a specialized experimental platform to capture thermal images of various black ice formations on diverse road surfaces, including cement and asphalt. This enables us to curate a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Additionally, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we propose a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. This proposed technique dynamically adjusts the dilation ratios based on the input image's resolution, improving the network's ability to capture fine-grained details. Experimental results demonstrate the superior performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our model achieved an mIoU of 95.93%, while LinkNet achieved an mIoU of 95.39%. Therefore, it is concluded that the proposed model in this paper could offer a promising solution for real-time black ice detection, thereby enhancing road safety during winter conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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