Effort to reduce energy consumptions or CO2 emissions is global trend. To follow this trend, spatial studies related to characteristics affecting energy consumptions or CO2 emissions have been conducted, but only with the focus on spatial dependence, not on spatial heterogeneity. The aim of this study is to investigate spatial heterogeneity patterns of CO2 emission based on socio-economic factors, land-use characteristics and traffic infrastructure of Seoul city. Geographically Weighted Regression (GWR) analysis was performed with 423 administrative district data in Seoul. The results suggest that population and employment densities, road density and railway length in most districts are found to have positive impact on the CO2 emissions. Residential and green area densities also have the highest positive impact on CO2 emissions in most districts of Gangnam-gu. The resulting model can be used to identify the spatial patterns of CO2 emissions at district level in Seoul. Eventually it can contribute to local energy policy and planning of metropolitan area.
PEMS(Portable Emissions Measurement System)를 이용한 배기가스 시험절차는 소형 디젤자동차의 실제도로 배출가스를 효과적으로 제어하기 위한 수단으로 최근에 많은 주목을 받고 있으며, 현재의 배기가스 인증규제 시험절차의 제도적 보완장치로 2017년에 한국과 유럽에서 시행될 예정이다. 본 연구에서는 국내에 운행 중인 유로 5 소형 디젤자동차 4대에 대한 실제도로 NOx 배출량을 도심, 교외 및 자동차 전용도로에서 측정하였으며, 측정 결과를 이동평균구간 및 가중평균 배출량 방법으로 분석하였다. 시험 차량 및 주행경로에 대한 두 방법의 실제도로 NOx 배출량 분석결과는 유사한 경향을 갖는 것으로 나타났으며, 이동평균구간 분석방법의 경우 배출 허용기준을 1.8 ~ 8.5배, 가중평균 배출량은 허용기준을 2.0 ~ 10.6배 초과하는 것으로 분석되었다. 본 결과를 바탕으로 실도로 주행 조건에서 NOx 배출량 분석에 대한 기술적 토대를 확보하였고, 향후 배출가스 관리를 위한 정책적 기반 데이터로 활용가능하다.
Hybrid electric vehicles(HEV) combined with more than one power sources have great potential to improve fuel economy and reduce pollutant emissions. The Integrated Starter Generator(ISG) HEV researched in this paper is a two energy sources vehicle, with a conventional internal combustion engine(ICE) and an energy storage system(batteries). In order to investigate the potential of diesel engine hybrid electric vehicles in fuel economy improvement and emissions reduction, a Dynamic Programming(DP) based supervisory controller is developed to allocate the power requirement between ICE and batteries with the objective of minimizing a weighted cost function over given drive cycles. A fuel-economy-only case and a fuel & emissions case can be achieved by changing specific weighting factors. The simulation results of the fuel-economy-only case show that there is a 45.1% fuel saving potential for this ISG HEV compared to a conventional transit bus. The test results present a 39.6% improvement in fuel economy which validates the simulation results. Compared to the fuel-economy-only case, the fuel & emissions case further reduces the pollutant emissions at a cost of 3.2% and 4.5% of fuel consumption with respect to the simulation and test result respectively.
According to "IPCC guide line for national greenhouse gas inventories" each country should develop the 'Country-specific emission factor' and apply it to estimate greenhouse gases emissions from landfill. It could reflect properties of country and make estimation more accurate. For that accuracy, developed country-specific emission factor should be assessed and be verified consistently. Developed emission factors should be assessed in terms of Representative, Emission Property, Accuracy and Uncertainty, but there is no study about weighted assessment factors under each emission variable. This study do survey targeting public officials, professors and other experts for Analytical Hierarchy Process(AHP), mostly use to make decisions, to weight assessment factors. We investigated the weighted values per Emission factor for Representative, Emission property, Accuracy and Uncertainty on AHP survey, and Representative factor was the highest, and then in the order of Emission property (0.26), Accuracy(0.22), Uncertainty (0.15).
We use the non-stationary three dimensional two-layer outer gap model to explain gamma-ray emissions from a pulsar magnetosphere. We found out that for some pulsars like the Geminga pulsar, it was hard to explain emissions above a level of around 1 GeV. We then developed the model into a non-stationary model. In this model we assigned a power-law distribution to one or more of the spectral parameters proposed in the previous model and calculated the weighted phase-averaged spectrum. Though this model is suitable for some pulsars, it still cannot explain the high energy emission of the Geminga pulsar. An Inverse-Compton Scattering component between the primary particles and the radio photons in the outer magnetosphere was introduced into the model, and this component produced a sufficient number of GeV photons in the spectrum of the Geminga pulsar.
Gujarathi, Pritam K.;Shah, Varsha A.;Lokhande, Makarand M.
Advances in Energy Research
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제7권1호
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pp.35-52
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2020
The paper proposes a hybrid approach of artificial bee colony (ABC) and grey wolf optimizer (GWO) algorithm for multi-objective and multidimensional engine optimization of a converted plug-in hybrid electric vehicle. The proposed strategy is used to optimize all emissions along with brake specific fuel consumption (FC) for converted parallel operated diesel plug-in hybrid electric vehicle (PHEV). All emissions particulate matter (PM), nitrogen oxide (NOx), carbon monoxide (CO) and hydrocarbon (HC) are considered as optimization parameters with weighted factors. 70 hp engine data of NOx, PM, HC, CO and FC obtained from Oak Ridge National Laboratory is used for the study. The algorithm is initialized with feasible solutions followed by the employee bee phase of artificial bee colony algorithm to provide exploitation. Onlooker and scout bee phase is replaced by GWO algorithm to provide exploration. MATLAB program is used for simulation. Hybrid ABC-GWO algorithm developed is tested extensively for various values of speeds and torque. The optimization performance and its environmental impact are discussed in detail. The optimization results obtained are verified by real data engine maps. It is also compared with modified ABC and GWO algorithm for checking the effectiveness of proposed algorithm. Hybrid ABC-GWO offers combine benefits of ABC and GWO by reducing computational load and complexity with less computation time providing a balance of exploitation and exploration and passes repeatability towards use for real-time optimization.
Nuclear energy is estimated by the machine learning method as the mathematical quantifications where neural networking is the major algorithm of the data propagations from input to output. As the aspect of nuclear energy, the other energy sources of the traditional carbon emission-characterized oil and coal are compared. The artificial intelligence (AI) oriented algorithm like the intelligence of a robot is applied to the modeling in which the mimicking of biological neurons is utilized in the mathematical calculations. There are graphs for nuclear priority weighted by climate factor and for carbon dioxide mitigation weighted by climate factor in which the carbon dioxide quantities are divided by the weighting that produces some results. Nuclear Priority and CO2 Mitigation values give the dimensionless values that are the comparative quantities with the normalization in 2010. The values are 1.0 in 2010 of the graphs which are changed to 24.318 and 0.0657 in 2040, respectively. So, the carbon dioxide emissions could be reduced in this study.
본 연구는 주택단지계획에서 친환경적인 요소의 효율성분석에 관한 실증적 연구의 부족함을 인지하고 전국 시도별 주택단지를 대상으로 녹색건축설계요소와 정책의 투입에 따른 온실가스 저감량 산출의 효율성을 분석하여, 온실가스 배출 저감을 위한 주택단지의 설계요소 및 정책의 활성화 방안을 제시하고자 한다. 또한 지금까지 조직의 성과를 평가하는데 효과적인 기법으로 인정받고 있는 DEA의 모형을 전국 지역별 친환경주택단지 계획요소와 제도에 적용해 보았다. 연구의 결과, 16개의 지역별 친환경주택단지 CCR 효율성이 1인 지역은 5개로 서울특별시, 인천광역시, 울산광역시, 충청남도, 경상남도였고 나머지 11개의 지역은 비효율적인 것으로 분석되었다. 또한 각각의 비효율적 지역은 효율성 점수에 따라서 준거집단과의 비교를 통해 각 변수별로 달성해야 하는 비율, 측정량이 다르게 도출되었기 때문에 지역별 특성을 드러내어주고 있다. 둘째로, 건축적, 물리적 요인뿐만 아니라 제도적, 외부 환경적 요인 또한 친환경 건축의 온실가스 배출에 영향을 미치고 있으며, 가중치 점수 또한 높게 나왔다. 하지만 그 가중치 수치가 주택품질우수단지 비율에는 미치지 못하는 변수들이 다소 있었기 때문에 아직은 개별 건축물 위주의 평가가 중요하게 여겨진다고 할 수 있다. 따라서 향후 건축물 외에도 운영제도와 외부 환경적 요소에도 많은 관심을 기울여야 할 것을 시사해준다.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제17권E4호
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pp.163-168
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2001
Estimating the emission rate of VOCs from a gasoline industry at national level can be a challenging take even though the estimation is mean-based. However, using the procedures in the US EPA AP-42 guidelines, it is possible to approximate the mean industry emission rate once enough data are available. However, this estimate can be misled in the sense that there exist many stochastic factors in the EPA\\`s estimation procedures and also throughout the marketing channels of gasoline industry. Addressing the stochasticity problem in EPA\\`s procedure is hard to tackle because the detailed data needed to execute the estimation are not usually available even from refiners. Instead, this research tries to stay focused on the second type of stochasticity issue, raised from the mean0based metrological and marketing practice data collected from the 4 major refiners. To do so emission raters from each marketing channels (8 marketing points by 3 transportation types and by storage facilities of 4 refiners) are estimated monthly, following AP-42 procedures and using Tank 4.0. Once these estimates are acquired, the distribution of VOC emission rate for each marketing channel of all 4 refiners is estimated through simulation method using @Risk. The mean-based emission rates are weighted by company quantities to estimate the emission rate from the whole gasoline industry. Simple economic implication is provided, based on the result. This study found that, on the mean-bases, about 0.66% of gasoline marketed are evaporated into air. Considering the stochasticity in the estimation, about 90% of simulation results fell into the range of 0.65 to 0.68%. For 90% chance, the estimated economic loss is $54.65 million to $57.17 million, not counting the cost caused by air quality degradation and associated health impact.
Objective: The present study analyzed domestic and overseas academic journals to understand the research status and characteristics of radon concentration distribution in Korea in accordance with environmental conditions. Methods: As part of the meta-analysis, pooled average concentration was calculated using an inverse variance-weighted average of the arithmetic means and standard deviations among the investigated values. Using the obtained pooled average concentration, a Monte-Carlo simulation was performed to increase the reliability of the occurrence possibility of the calculated concentration distribution. A total of 38 research articles were selected, including 27 articles published in domestic academic journals and 11 articles published in foreign academic journals. Results: The comparison results showed differences in radon concentration distribution in accordance with regional and topographical characteristics. Conclusion: Currently, even though research into radon is steadily picking up the pace in Korea much remains to be done. Additional research is thus needed to establish a baseline for radon emissions in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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