The purpose of this study was to investigate and compare the impact of engine load on the emission characteristics of excavator engines, with the aim of improving the method for calculating the emission inventory of construction machinery. The engine load in excavators is directly correlated with the operational workload, and variations in the load factor (LF) can significantly influence the emission inventory. Thus, on-board diagnostic (OBD) data from an excavator at a construction site were systematically collected to measure engine output and emissions. The results revealed discernible differences in emissions based on engine load, even when the average excavator engine performance remained constant. This highlights the significant influence of the type and characteristics of the work being carried out on emission characteristics. Making realistic adjustments to the LF used in emission calculation formulas emerges as a crucial strategy for environmental improvement. Moreover, the analysis of the effects of engine load on emissions from excavators provides valuable insights for enhancing environmental protection measures.
Ammonia is main precursor gas of secondary particulate matter and contributes almost 78% of total ammonia emission from the agricultural sector in Korea. The current method of estimating ammonia emission from fertilizer application, which contributes 7% of the total emission, has high uncertainty and needs to be improved to better predict PM2.5 concentration. In this study, we suggest an improvement method for ammonia emission quantification from fertilizer application. The first improvement was in the emission factor of NPK fertilizer by conducting a field study to verify the currently used factor. The improved NPK emission factor of 52.2 kg NH ton-1N was confirmed by comparing with the value from the EEA (European Environment Agency) and adjusting the value for the Korean climate and soil conditions. We also improved the amount of fertilizer usage by including the sales amount to the fertilizer supply amount of the Korean Farmers Association, increasing total fertilizer usage by 39.8%. As the statistical data on fertilizer supply and sales are compiled yearly, we estimated monthly emission of ammonia by considering cultivated areas and timing of fertilization for each crop. In summary, we suggest a novel and practical method to improve estimation methodology of ammonia emission from the field of fertilizer application: 1) emission factor of NPK fertilizer was reconfirmed; 2) total amount of fertilizer use was revised considering fertilizer sales; and 3) monthly emission of ammonia was realized by considering different crop practices. A bottom-up approach to compile activity data is needed to increase the estimation accuracy of monthly emission of ammonia, which is very helpful for predicting PM2.5 concentration.
In this study, the $N_2O$ emission factor of the facility was developed by measuring the kiln type pyrolysis melting facility. This used PAS (Photoacoustic Spectroscopy) method and measured the $N_2O$ emission concentration. From March 2016 to April 2016, it was measured over a total of two times and $N_2O$ concentrations were measured continuously for 24 hours using a 24 hour continuous measuring instrument (LSE-4405). The measured $N_2O$ emission concentration of the pyrolysis melting facility was 0.263 ppm on average and the emission concentration distribution in the range of 0.013~0.733 ppm was obtained. Therefore, the $N_2O$ emission factor of the kiln-type pyrolysis melting facility was estimated to be $0.829gN_2O/ton$-Waste. As a result of comparing the $N_2O$ emission factor of the thermal kiln type pyrolysis melting facility and the previous study, previous studies were about 18 times higher. It is estimated that this is due to the difference of furnace temperature, oxygen concentration and denitrification facilities. It is considered that the study of the emission factor of pyrolysis melting facility is an important factor in improving the credibility of greenhouse gas inventory in waste incineration sector.
BACKGROUND: Methane ($CH_4$) emission is calculated using the default $CH_4$ emission factor as recommended by the International Panel on Climate Change(IPCC guidelines). However, the default emission factor has been derived using including the data from other countries having different soil and environmental conditions and may not reflect the real $CH_4$ emission rates in Korea. The objective of this study was to estimate the baseline emission factor of $CH_4$ in Korean paddy soils during rice cultivation. METHODS AND RESULTS: Methane emission patterns were characterized in four different paddy soils across country for a consecutive 3 years during the rice cultivation period. Rice plants were cultivated under continuous flooding and fertilized using the recommended chemical fertilization in Korea ($N-P_2O_5-K_2O$=90-45-57kg/ha). The mean $CH_4$ emission rate was 2.32 kg $CH_4$/ha/day and the uncertainty of the investigated data was 21.7%, with a valuable error range at 1.82-2.82 kg $CH_4$/ha/day with a 95% confidence interval. CONCLUSION(S): Conclusively, the Korean paddy soils' baseline emission factor of $CH_4$ is approximately 2.32 kg $CH_4$/ha/day and can be used to estimate the $CH_4$ emissions more exactly.
A case of air pollution study of estimation of emission rate for source to railroad rolling stock and emissive character about is unusual. Recent emission rate of railroad rolling stock was estimated with emission factor of EPA in three region(Seoul, Incheon, and Gyeonggido). But this EPA factor could be incorrect because Korea and America have a different railroad environment in the variety of fuel and character of railroad rolling stock In this study, emission rate of each line, car and region(district) with omission factor of Korean case(National Railroad Administration, 1997) was estimated. In Busan Metropolitan City, railroad rolling stocks were divided accoding to, each line, car and service. Particularly, the Idle fuel rate omitted in the preceding study was included in calculation fuel rate. Total emission rate of Busan Metropolitan City was 887.41 t/year Each emission rates of Kyeongbu line, Donghaenambu line, Gaya line, Uam line, Bujeon line, and idle was 489.15t, 196.46t, 33.94t, 12.66t, 6.47t, and 48.75t, respectively.
The amount of mercury emitted from an incinerator depends on the properties of waste, combustion condition, and control devices. Mercury concentration in air proportionates to the increase of incinerator installation. The purpose of this study is to provide a method for determination of mercury emission factor which can predict the amount of mercury emitted from each incinerator specifically. Case study was performed for N municipal waste incinerator. Based on the method presented in this paper, we obtained mercury emission factor as 1.85~1.95 g Hg/t at N Municipal Waste Incinerator and this result was regarded as reasonable when compared with existing mercury emission factor in reference cases. Fluorescent lamps turned out to be the most important source(44.4%) of mercury in municipal waste and its amount will tend to increase, while batteries become less significant. In addition, medical waste is one of the major source of mercury.
The purpose of this study is to estimate of emission factors of the air pollutants for the melting furnaces for the iron and steel industry. The result of this study is able to obtaine the emission factor of particulate matters (PM), sulfur dioxide. nitrogen oxides for melting furnace. The emission factors of each pollutants were as follows : - the emission factor varied between 6.13E-03~6.12E-01 kg/ton for PM -1.59E-01~2.45E+00kg/ton for $SO_2$ - 6.82E-02~6.88E-01 kg/ton for NOx, respectively. Analysis of the differences in the emission factors of ours and U.S. EPA's yielded the following results for the Wilcoxon method : p>0.05. The statistical analysis showed no differences in the our emission factors and U.S. EPA's
In this study, field measurement was carried out for reasonable improvement of asphalt concrete manufacturing facilities' PM emissions estimation method. Through those, this study calculated PM emission factor and tried to estimate PM emissions from asphalt concrete manufacturing facilities suitable for domestic characteristics. As a result, the efficiency of the PM control device was measured as 99.9%. Using this, uncontrolled PM emission factor was calculated. PM emission factor was calculated 10.97 kg/ton at 23 asphalt concrete manufacturing facilities of 22 workplaces. The PM current emission factor of the US Environment Protection Agency (EPA) is 14.4 kg/ton, the factor calculated from this study is about 24% lower than the EPA standard.
In this study, the measurement system was developed for the measurement of pollutants from building materials, and specimens were made with concrete, gypsum board, mortar and wall paper. Characteristics of VOCs and TVOC concentration and Emission Factor as a function of time were assessed, and the conclusion was drawn as follows. (1) From predicting TVOC concentration decrease of specimen 7 with the wall paper attached to the concrete, the graph may become linear by converting the value of y-axis into the log function, and the prediction equation can be expressed as $y=34906{\ast}e^{-0.0093{\ast}time}$. Moreover, chi-square value was 0.83 which is relatively high value, indicating that TVOC concentration can be properly predicted if the same materials are used indoors. (2) From predicting VOCs Emission Factor decrease of specimen 7, the prediction equation can be expressed as $EF=15111{\ast}e^{-0.0093{\ast}time}$, and chi-square value was 0.83. (3) From predicting TVOC concentration decrease of specimen 7, prediction equation can be considered to be $y=254323{\ast}(1-e^{-0.1046{\ast}time})$, and chi-square was 0.994 which is significantly high value, indicating that indoor TVOC concentration can be properly predicted if the same materials are used indoors. Furthermore, the prediction of concentration decrease using cumulative value of hourly measured concentration is considered to be more accurate than that using just hourly measured value directly. (4) From predicting Emission Factor decrease with cumulative hourly data of Emission Factor, chi-square appeared to be higher than that by just using hourly data of Emission Factor directly. Therefore, the prediction of Emission Factor with cumulative hourly data can provide more reliable prediction equation than the case by using just hourly concentration directly.
This paper addresses the fugitive emission factors of Reefer Container at use-phase and disposal-phase. The residual quantities and operation time of thirty nine Container were weighed, using a commercial recover of refrigerants to determine the emission factors at the use-phase. The emission factor at the disposal-phase, refrigerant is accomplished has not recycled, the residual rate was assumed that the emission factor. The average residual rate of thirty nine Container is determined to be $70.8{\pm}4.0%$. The emission factor at the use-phase is estimated to be $4.9{\pm}0.9%/yr$ in the case of using average age of 8.1 years and the average residual rate determined here. We estimate 162.7 g/yr for the average emission quantity of refrigerant per operating Container, while 2038.1 g for that per waste Container. Since the chemical compositions of refrigerant of waste Container were the same as those of new refrigerant, it is expected that the refrigerant recovered from waste Container can be reused for refrigerant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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