The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) is an international environmental treaty to stabilize greenhouse gas concentrations in the atmosphere. In order to fulfil the commitments of the countries in an economically efficient way, the UNFCCC adapted the emission trading scheme in the Kyoto Protocol. If the UNFCCC's scheme is enforced in the country, considerable changes in electric power industry are expected due to the imposed greenhouse gas emission reduction. This paper proposes a game theoretic model of the case when generation companies participate in both competitive electricity market and emission market simultaneously. The model is designed such that generation companies select strategically between power quantity and greenhouse gas reduction to maximize their profits in both markets. Demand function and Environmental Welfare of emission trading market is proposed in this model. From the simulation results using the proposed model the impact of the emission trading on generation companies seems very severe in case that the emission prices are significantly high.
As government's policy is enacted to reduce greenhouse gas emission in transportation sector, railroad sector has to estimate amount of emission and propose feasible methods to reduce emission. To calculate accurate emission of railroad sector, we performed a study on the calculation model development for Tier 3 GHG emission factors. According to IPCC guide line, Tier 3 emission factor reflects individual characteristic of diesel locomotive. For this reason, we estimated GHG emission factor by stratified diesel locomotive and the result show difference of emission factor by notch changing. Therefore, the analysis of notch frequency during operation is required to develop Tier 3 emission factor, and we analysed a running pattern of diesel locomotive. As a result, idle and 8 notch consist about 70% of total running distance. In conclusion, the calculation model suppose that Tier 3 GHG emission factor is the sum of multiplied emission factor by weights in each notch. This result can contribute to Tier 3 emission factor calculation and reduction method development of emission in railroad sector by managing driving efficiency and technology development.
Historical emission data for 11 polychlorinated biphenyls (PCBs) and a regional multimedia environmental model, CoZMo-POP 2, were used to predict air concentrations and congener patterns in Korea. The total emission value for South Korea was allocated to sub-provinces and cities based on their population. The spatial distribution of PCB emissions was generally correlated with that of measured atmospheric levels, suggesting that population could be a good surrogate for the intensity of PCB emission in Korea. The simulated time trends of air concentrations well reflected those of emission with a peak in the mid-1970s and insignificant levels in the 2030s. The model predicted that the contribution of volatile PCBs had increased after emission reduction iii the 1970s. This trend would continue until the early 2030s. The measured and modeled PCB levels in the 2000s were in an agreement of an order of magnitude, and their congener patterns were very similar. Consequently, despite of high uncertainty for emission estimates, the emission data for Korea used in this study is considered to be reliable. The results of this study could be compared with simulation data based on a new emission inventory to be developed by measurements in the near future.
This study is to investigate the methodology and applicability on emission control by both MECHANICAL Model and Fugitive Dust Model (FDM) through the comparison of field measurement data and calculated data. Comparing to the method of AP-42 emission fector on the production of flying dust the MECHANICAL Model was proved to be more applicable to the calculation emission rate on the various dust emission conditions on a unpaved road. The seperate calculation on annual mean emission amount and a 24working hours amount was undertaken for the easy management of fugitive dust. Dust concentration predicted by FDM is similar with a measurement value.
We develop a mathematical model of heat emission on the epidermis of a human body. We present a global existence theorem of solutions for a nonlinear model system of coupled partial differential equations.
Hilal Singer;Abdullah C. Ilce;Yunus E. Senel;Erol Burdurlu
Safety and Health at Work
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제15권3호
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pp.317-326
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2024
Background: Dust generated during various wood-related activities, such as cutting, sanding, or processing wood materials, can pose significant health and environmental risks due to its potential to cause respiratory problems and contribute to air pollution. Understanding the factors influencing dust emission is important for devising effective mitigation strategies, ensuring a safer working environment, and minimizing environmental impact. This study focuses on developing an artificial neural network (ANN) model to predict dust emission values in the machining of black poplar (Populus nigra L.), oriental beech (Fagus orientalis L.), and medium-density fiberboards. Methods: The multilayer feed-forward ANN model is developed using a customized application built with MATLAB code. The inputs to the ANN model include material type, cutting width, number of blades, and cutting depth, whereas the output is the dust emission. Model performance is assessed through graphical and statistical comparisons. Results: The results reveal that the developed ANN model can provide adequate predictions for dust emission with an acceptable level of accuracy. Through the implementation of the ANN model, the study predicts intermediate dust emission values for different cutting widths and cutting depths, which are not considered in the experimental work. It is observed that dust emission tends to decrease with reductions in cutting width and cutting depth. Conclusion: This study introduces an alternative approach to optimize machining-process conditions for minimizing dust emissions. The findings of this research will assist industries in obtaining dust emission values without the need for additional experimental activities, thereby reducing experimental time and costs.
WASP which is used to plan generation expansion has disadvantages that can't manage environmental factors and regional supply-demand planning. But with the effectuation of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and Kyoto Protocol, it is expected that reducing greenhouse gases affects power system in its long-term generation expansion planning. Therefore national countermeasures is needed. This paper formulates a mathematical model considering CO2 emission constraints and Emission Trading that will be enforced. This model is based on the MEFISET (Model for Economic Feasibility of Interstate Electrical Ties) which was made by Korea Energy Economics Institute and Hong-ik university and manages generation expansion planning. And this mathematical model is verified by studying a case system.
To investigate the safety of the in-use vehicles emission against the tail-pipe emission regulation, in-use vehicles emission trend according to vehicle mileage should be known. But it is impossible to collect all vehicles emission data In order to know that. Therefore, it is necessary to establish a statistically meaningful inference method that can be used generally to estimate in-use vehicles emissions distribution according to the vehicle mileage with relatively less in-use vehicles emission data. To do this, a linear regression model that solved the problems of data normality and common variance of error was studied. As a way that can secure the data normality, In(emission) instead of emission itself was used as a sampled data. And a reciprocal of mileage was suggested as a factor to secure common variance of error. As an example, 36 data of FTP-75 test were handled in this study. As a result, using average value and standard deviation at each mileage which were inferred from a linear regression model, probability density distribution and cumulative distribution of emissions according to the vehicle mileage were obtained and it was possible to predict the deterioration factor through full useful life mileage and also possible to decide whether those in-use vehicles will meet the tail-pipe emission regulations or not.
Chang, Shih-Yi;Tso, Tai-Ly;Lo, Jiunn-Gung;Huang, Jer-Luen;Lin, Cheng Ming
분석과학
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제8권4호
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pp.731-738
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1995
Toxic air pollutants are investigated in a petrochemical industrial park in Taiwan by using a movable open path FTIR. The results show the qualitative and quantitative analysis of emission gases from plants, and also provide the emission rate of different compounds. More than twenty compounds under usual operation are found from this industrial park. The concentration variation with time can be correlated exactly with wind direction. It means that by changing the measuring points, the source of emission can be unambiguously identified. An EPA proved PAL model is applied to estimate the emission rate of either a point or an area source. Local atmospheric stability is determined by releasing the $SF_6$ tracer. The origins of errors come mainly from the uncertainty of source's configuration and the variation of meteorological condition. Through the continuous measurement (half an hour base in this study) of OP-FTIR sensor, the maximum value of emission rate and the annual amount of emission can be derived. The emission rate of the measured toxic gases are derived by the model technique and the results show that the emission amount are in the order of ten to hundred tons per year.
Korean government has been preparing the introduction of Emission Trading as part of the framework convention on Climate Change as a relief of negative downstream effect over electricity industry. This paper develops a mathematical model amenable to analyzing the economic impact of introduced emission trading system on the national generation expansion planning. The developed model was also employed with a case study to verify its applicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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