The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.463-481
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2020
Cutter suction dredgers (CSDs) are widely used in various dredging constructions such as channel excavation, wharf construction, and reef construction. During a CSD construction, the main operation is to control the swing speed of cutter to keep the slurry concentration in a proper range. However, the slurry concentration cannot be monitored in real-time, i.e., there is a "time-lag effect" in the log of slurry concentration, making it difficult for operators to make the optimal decision on controlling. Concerning this issue, a solution scheme that using real-time monitored indicators to predict current slurry concentration is proposed in this research. The characteristics of the CSD monitoring data are first studied, and a set of preprocessing methods are presented. Then we put forward the concept of "index class" to select the important indices. Finally, an ensemble learning algorithm is set up to fit the relationship between the slurry concentration and the indices of the index classes. In the experiment, log data over seven days of a practical dredging construction is collected. For comparison, the Deep Neural Network (DNN), Long Short Time Memory (LSTM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), and the Bayesian Ridge algorithm are tried. The results show that our method has the best performance with an R2 of 0.886 and a mean square error (MSE) of 5.538. This research provides an effective way for real-time predicting the slurry concentration of CSDs and can help to improve the stationarity and production efficiency of dredging construction.
The grafting of methacrylonitrile(MAN) onto Kevlar 49 filament surface was carried out by anionic polymerization using sodium methylsulfinylcarbanion formed from sodium hydride and dimethyl sulfoxide(DMSO). The effects of reaction conditions on the grafting percentage(GP) and on the tensile strength of the fiber were investgated. GP marktedly increased with increasing metalation time, and NaH concentration, polymerization temperature and time. The tensile strength of fiber decrased with increasing metalation time, and NaH concentration, polymerization temperature and time. The optimum conditions to increase over 40% of GP with below 10% reduction rate of tensile strength of fiber : NaH concentration ; 30.6 mmol/l/0.5g Kevlar, metalation time : 10min, polymerization tempera- ture : 5$0^{\circ}C$, polymerization time: 20 sec, monomer concentration : 1.12mol/l/0.5g Kevlar.
Park, Sung-Hee;Kim, Jee-Yeon;Hong, Geun-Pyo;Kwak, Hae-Soo;Min, Sang-Gi
Food Science and Biotechnology
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제15권2호
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pp.196-201
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2006
Freeze concentration of milk was carried out thorough the controlled recrystallization of ice in a multi-stage freeze concentrator. Artificial temperature control was used to induce ice recrystallization via a heat and cold shock process. In each stage of freeze concentration, the recrystallization time was fixed at 1, 2, 4, and 8 hr to compare the solute concentrate, yield, Brix, ice crystal size, and freezing point at each experimental condition. Higher concentrations of milk solids were seen with increased durations of recrystallization time, and a maximum total solids in the final product of 32.7% was obtained with a ripening time of 8 hr in a second stage process. Milk solid yield decreased according to the solute concentration and recrystallization time. The results of Brix and ice crystal size showed a positive correlation with recrystallizaiton time. These results suggest the possibility of freeze concentration being of practical use in the dairy industry.
This paper proposed data driven techniques to forecast the time point of water management of the water reservoir without measuring manganese concentration with the empirical data as Juam Dam of years of 2015 and 2016. When the manganese concentration near the surface of water goes over the criteria of 0.3mg/l, the water management should be taken. But, it is economically inefficient to measure manganese concentration frequently and regularly. The water turnover by the difference of water temperature make manganese on the floor of water reservoir rise up to surface and increase the manganese concentration near the surface. Manganese concentration and water temperature from the surface to depth of 20m by 5m have been time plotted and exploratory analyzed to show that the water turnover could be used instead of measuring manganese concentration to know the time point of water management. Two models for forecasting the time point of water turnover were proposed and compared as follow: The regression model of CR20, the consistency ratio of water temperature, between the surface and the depth of 20m on the lagged variables of CR20 and the first lag variable of max temperature. And, the Box-Jenkins model of CR20 as ARIMA (2, 1, 2).
Park, Sung-Hee;Kim, Soo-Hun;Hong, Guen-Pyo;Kwak, Hae-Soo;Min, Sang-Gi
한국축산식품학회:학술대회논문집
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한국축산식품학회 2005년도 정기총회 및 제35차 춘계 학술 발표대회
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pp.290-296
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2005
This study was carried out to develop the efficient freeze concentration process of milk through controlling the recrystallisation phenomena of ice. Freeze-concentration was progressed with multi-stage freeze concentrator and there was artificial temperature control to induce recrystallisation phenomena. In each stage of freeze concentration process, the regular recrystallisation time was fixed as 1, 2, 4 and 8 hr to compare the solute increment, yield, brix and ice-crystal size among experimental conditions. Higher concentration as total solids was observed due to the elapse of recrystallisation time, and the maximum total solids in final products: 32.67% was obtained at the ripening time of 8 hr in two-stage process. This result was excessively high concentration comparing to the existing researches and presented the possibilities of milk freeze concentration in the dairy industry, The results of brix and ice-crystal size showed the direct correlation with the recrystallisation time that meant the increased processing time showed the increment of brix and ice-crystal size. Obtained results were numerically modelled to predict the progress of concentration in the industrial process and all of them had fairly high R2 of determination. Therefore, we regarded that these numerical models could be utilized for the development of efficient technology in industrial freeze concentration process.
인천연안도서지역 소하천의 홍수도달시간을 산정하기 위하여 영흥도의 9개 소하천을 대상으로 11개 지점에 수위표를 설치하고 실제 강우사상에 대하여 유량을 산정하였다. 실무에서 주로 사용되고 있는 홍수도달시간공식을 이용하여 유량산정 지점별 홍수도달시간을 산정하였으며, 유입시간을 고려하기 위하여 3가지 방법으로 비교하였고, 도표에 의한 방범을 채택하였다. 유출모형을 이용하여 산정된 첨두홍수량 발생시간과 관측된 첨두유량 발생시간을 비교 분석하였다. 연안도서지역에 적합한 도달시간공식으로 Kirpich공식을 채택하였으며, 통상적으로 알려진 Kirpich공식의 적용범위가 유역면적 $0.453km^2$이하로 하도경사 $3{\sim}5%$까지 였으나, 본 연구를 통하여 유역면적을 $2.0km^2$까지 확대하고 유역면적 증가에 따라 하도경사도 1.5%까지 확대 사용 가능하도록 적용범위를 확대하여 제안하였다.
Air flotation is a solid-liquid separation process that utilizes up-flow microbubbles to thicken activated sludge and enhance clarification efficiency. Continuous air flotation experiments were performed to investigate the effect of operation parameters such as initial MLSS (mixed liquor suspended solid) concentration, air pressure, surface loading rate, air to solid (A/S) ratio, and flotation time on thickening efficiency. An initial activated sludge concentration ranged from 3,000 to 12,000mgSS/L and thickened sludge concentration varied from 6,400 to 28,100mgSS/L. The result showed that the thickening efficiency was mainly dependent on surface loading rate, A/S ratio, and flotation time. The pressure did not affect the thickening efficiency when it kept in the range of 1.6 to 1.8 bar. Experimental results showed that the thickening efficiency of activated sludge was increased only when the feed sludge concentration exceeded 5,000mgSS/L and the thickened concentration was over 20,000mgSS/L. At this time, SS concentration in the clarified liquid was ranged from 5 to 10mg/L.
PM2.5 concentration in Seoul could be predicted by deep neural network model. In this paper, the contribution of input factors to the model's prediction results is analyzed using the LRP(Layer-wise Relevance Propagation) technique. LRP analysis is performed by dividing the input data by time and PM concentration, respectively. As a result of the analysis by time, the contribution of the measurement factors is high in the forecast for the day, and those of the forecast factors are high in the forecast for the tomorrow and the day after tomorrow. In the case of the PM concentration analysis, the contribution of the weather factors is high in the low-concentration pattern, and that of the air quality factors is high in the high-concentration pattern. In addition, the date and the temperature factors contribute significantly regardless of time and concentration.
하천 관리에 있어 도달시간은 중요한 인자 중의 하나이다. 특히 사회적으로 다양한 하천 활용에 대한 요구가 높아짐에 따라 친수공간으로써 하천에서의 정확한 도달시간 산정은 홍수시 주민 대피 시간 확보 등을 위해서 매우 중요하다. 그러나 과거 도달시간 산정에 대한 연구는 자연 하천의 복합 유역에서의 단일 수문사상에 대하여 연구가 수행되어왔으며, 도심하천의 단일유역을 대상으로 복합 수문 사상에 대한 도달시간 산정방법의 개발은 미흡한 실정이다. 따라서 최근 집중호우에 의하여 빈번한 침수 피해가 발생된 부산광역시 대표 도심하천인 온천천 유역에 대하여 과거 10년(2006~2015년) 동안의 강우-유출량 자료를 이용하여 도달시간을 산정하였고, Matlab 기반의 인공신경망 기법을 이용하여 신뢰성을 검토하였다. 12시간 이상 무강우를 기준으로 총 254개의 강우 사상을 분리하였고, 이를 바탕으로 총 강우량, 총 유출량, 첨두 강우량/총 강우량, 첨두 유출량/총 유출량, 지체시간, 도달시간 등 총 6개의 변수를 산정하여 인공신경망 모형의 훈련 및 검증에 활용하였다. 그 결과 훈련에 과 예측 및 검증에 활용된 입력 변수의 상관관계는 각 각 0.807 및 0.728로 나타났으며, 연구결과를 바탕으로 도심하천의 도달시간 산정결과의 신뢰성 분석에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
This study has been conducted by experiments for distribution of concentration of helium gas, which is jetted into stationary atmosphere at the normal temperature and pressure. It is able to obtain the data for concentration of helium and air mixtures by the use of hot wire probe which has fast response. At an up stream, the concentration gradient which is attained is steep. At a down stream, the mixing time of helium and air is gradually shortened with the lapse of time in front of a jet. The arrival frequency of a jet in an unsteady area is mostly constant from 0% to 100% up to 80mm, but the time which is reaching to 100% is gradually to lengthen as a descending downstream. After starting a jet and the point of 90%, the mixing time is especially to lengthen. This reason comes from the turbulent intensity which causes for mixing of helium and air. This time difference which causes according to lengthen a jet should be considered in the design of combustion chamber.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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