암반의 역학적 및 열적 특성은 고준위방사성폐기물(high-level radioactive waste; HLW) 심지층 처분시스템 내 방사성 물질의 격리 및 이동 지연 능력과 관련된 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 HLW 처분시설 부지의 암반역학적 및 열적 특성과 관련된 부지설명모델에 필수적인 항목을 고찰하고 스웨덴과 핀란드의 선행 부지설명모델 사례를 통한 기술적 배경을 논의하였다. 스웨덴 SKB (Swedish Nuclear and Fuel Management Company)와 핀란드 Posiva는 암반역학적 및 열적 특성 조사·평가에 필수적인 항목을 제시하고 부지의 안전성 분석과 처분시설의 건설을 위한 암반역학 부지설명모델을 도출하였다. 암반역학 부지설명모델은 처분시설 부지 내 응력 분포와 더불어 신선암, 절리, 절리성 암반에 대한 강도 및 변형특성과 대규모 변형대의 기하학적 구조, 소규모 불연속면의 연결망 구조 및 암석의 열적 특성에 대한 조사·평가 결과를 포함한다. 또한, 암반역학 부지설명모델은 입력변수에 대한 민감도 분석결과와 입력변수의 불확실성에 대한 평가 결과를 제시하여야 한다.
Reactor core transient calculation is very important for the reactor safety analysis, in which the kernel is neutron kinetics calculation by simulating the variation of neutron density or thermal power over time. Compared with the point kinetics method, the time-space neutron kinetics calculation can provide accurate variation of neutron density in both space and time domain. But it consumes a lot of resources. It is necessary to develop a surrogate model that can quickly obtain the temporal and spatial variation information of neutron density or power with acceptable calculation accuracy. This paper uses the time-varying characteristics of power to construct a time function, parameterizes the time-varying characteristics which contains the information about the spatial change of power. Thereby, the amount of targets to predict in the space domain is compressed. A surrogate method using the machine learning is proposed in this paper. In the construction of a neural network, the input is processed by a convolutional layer, followed by a fully connected layer or a deconvolution layer. For the problem of time sequence disturbance, a structure combining convolutional neural network and recurrent neural network is used. It is verified in the tests of a series of 1D, 2D and 3D reactor models. The predicted values obtained using the constructed neural network models in these tests are in good agreement with the reference values, showing the powerful potential of the surrogate models.
본 연구에서는 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 결정질 암석 내 포함된 균열의 열-역학적 거동을 평가할 수 있는 수치해석기법을 제시하고 열에 의한 균열의 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 일환으로 수행된 벤치마크 모델링 연구로, Task G는 결정질 암반 내 균열의 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. 여기에서는 Voronoi diagram을 이용하여 다면체 개별입자의 집합체로서 해석모델을 생성하고, 입자 및 입자간 접촉에서 발생하는 열-역학적 거동을 개별요소프로그램인 3DEC을 통해 해석하였다. 암석 시험편의 탄성거동을 재현하기 위하여 등가연속체 개념을 적용하여 입자와 접촉의 미시물성을 산정하였으며, 균열에 상응하는 접촉에는 Coulomb slip model을 부여하여 인장강도와 전단강도를 갖는 불연속면을 모사하였다. 경계응력과 열응력에 의한 균열의 거동을 수치적으로 모델링하였으며, 경계조건에 따라 균열의 미끄러짐이 발생하는 열-역학적 메커니즘을 정량적으로 분석하였다. 해석 결과, 본 연구에서 제시한 해석모델이 암석 내 열팽창과 열응력의 증가, 균열 응력과 변위, 경계조건의 영향 등을 합리적으로 재현하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 실내실험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
The Jeju power grid experienced several major power disturbances over the last decade. The postmortem studies of the incidents indicated that some of the generating units did not respond as predicted by system analysis & studies. Consequently, the Korean Power Exchange (KPX) mandated that all units (generators, excitation, governor and turbine systems) in the Korean network greater than or equal to 20MVA be tested to verify the generator reactive power limits as well as the dynamic model data being used for system studies. This paper presents field experiences of the authors in testing and modeling of steam turbines and their associated governors during the generator and model validation.
Ternary tellurite glassy systems ($Li_2O-V_2O_5-TeO_2$) have been synthesised using Vanadium oxide as a network former and Lithium oxide as network modifier. The addition of a metal oxide makes them electric or mixed electric-ionic conductors, which are of potential interest as cathode materials for solid-state batteries. This glass-ceramics crystallized from the $Li_2O-V_2O_5-TeO_2$ system are particularly interesting, because they exhibit high conductivity (up to $5.63{\times}10^{-5}$ S/cm) at room temperature the glass samples were prepared by quenching the melt on the copper plate and the glass-ceramics were heat-treated at crystallizing temperature determined from differential thermal analysis (DTA). The electric DC conductivity result have been analyzed in terms of a small polaron-hopping model.
This study aimed at developing and evaluating performance of the two logics for respectively operating two-position- and variable-heating systems. Both logics control the heating system and openings of the double skin facade buildings in an integrated manner. Artificial neural network models were applied for the predictive and adaptive controls in order to optimally condition the indoor thermal environment. Numerical computer simulation methods using the MATLAB (Matrix Laboratory) and TRNSYS (Transient Systems Simulation) were employed for the performance tests of the logics in the test module. Analysis on the test results revealed that the variable control logic provided more comfortable and stable temperature conditions with the increased comfortable period and the decreased standard deviation from the center of the comfortable range. In addition, the amount of heat supply to the indoor space was significantly reduced by the variable control logic. Thus, it can be concluded that the optimal control method using the artificial neural network model can work more effectively when it is applied to the variable heating systems.
Ternary tellurite glassy systems ($Li_2O-V_2O_5-P_2O_5$) have been synthesised using Vanadium oxide as a network former and Lithium oxide as network modifier. The addition of a metal? oxide makes them electric or mixed electric-ionic conductors, which are of potential interest as cathode' materials for solid-state batteries. This glass-ceramics crystallized from the $Li_2O-V_2O_5-P_2O_5$ system are particularly interesting, because they exhibit high conductivity (up to $5.95\times10^{-4}$ S/cm) at room temperature. the glass samples were prepared by quenching the melt on the copper plate and the glass-ceramics were heat-treated at crystallizing temperature determined from differential thermal analysis (DTA). The electric D.C conductivity result have been analyzed in terms of a small polaron-hopping model.
Ternary tellurite glassy systems $(CuO-V_2O_5-TeO_2)$ have been synthesised using tellurium oxide as a network former and copper oxide as network modifier. The addition of a transition-matal oxide makes them electric or mixed electric-ionic conductors, which are of potential interest as cathode materials for solid-state batteries. This glass-ceramics crystallized from the $CuO-V_2O_5-TeO_2$ system are particularly interesting, because they exhibit high conductivity ( up to $6.03{\times}10^{-3}S/cm$) at room temperature. the glass samples were prepared by quenching the melt on the copper plate and the glass-ceramics were heat-treated at crystallizing temperature determined from differential thermal analysis (DTA). The electric D.C conductivity result have been analyzed in terms of a small polaron-hopping model.
The boiler tube failure often experienced in the superheater of a utility boiler can seriously affect the economic and safe operation of the power plant. It has been known that this failure is mainly caused by the thermal load deviation in the superheater tube system, and deeply intensified by the non-uniform distribution of steam flow rates. The nonuniform steam flow is distinctively prominent at low power load rather than at full power load. In this paper, we analyze the steam flow distribution in the superheater tube system by using one dimensional flow network model. At 30% power load, the deviation of steam flow rate is predicted to be within 0.8% of the averaged flow rate. This deviation can be reduced to 0.1% and 0.07% by assuming two cases, that is, the removal of 13th tube at each tube rows and the installation of intermediate header, respectively. The assumed two cases would be effective for the uniform steam flow distribution across 85 superheater tube rows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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