The purpose of this study is to develop a system that can monitor the amounts of energy consumption during CVD and etching process for semiconductor manufacturing. Specifically, this system is designed to measure the $CO_2$ emission amounts quantitatively by measuring the flow rate of gas used and amount of power consumed during the processes. The processes of CVD equipment can be classified generally into processing step and cleaning step and all the two steps were monitored. In CVD and etcher equipments, various gases including Ar and $O_2$ are used, but Ar, $O_2$ and He were monitored with the use of the LCI data of Korea Environmental Industry & Technology Institute and carbon emission coefficients of EcoInvent. As a result, it was found that the carbon emission amounts of CVD equipment for Ar, $O_2$ and He were $0.030kgCO_2/min$, $4.580{\times}10^{-3}kgCO_2/min$ and $6.817{\times}10^{-4}kgCO_2/min$, respectively and those of etcher equipment for Ar and $O_2$ are $5.111{\times}10^{-3}kgCO_2/min$ and $7.172kgCO_2/min$, respectively.
The ARDL(Autoregressive Distributed Lag) method is employed analyzes the long-run equilibrium relationships among environmental pollution($CO_2$ emissions) per capita, income levels per capita, and energy consumption per capita. The error correction model is employed to analyze the short-term effects of income and energy consumption on $CO_2$ emissions. The Toda-Yammamoto method is employed for causal analysis among the three variables. The results show that income levels, energy consumption, and $CO_2$ emissions are cointegrated. We found the N type relationship between income and $CO_2$ emissions. Long-term elasticities of income and energy consumption with respect to $CO_2$ emission were greater than their short-term elasticities. There were a bilateral causality between energy consumption and $CO_2$ emissions. There was a unilateral causality from $CO_2$ emissions to income and from energy consumption to income not vice versa. Energy consumption can be an important variable to contribute to forecasting $CO_2$ emissions.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.7
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pp.70-75
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2014
The experiment was done on traveling at the speed of 20km/h, 60km/h and 100km/h using the performance testing mode for chassis dynamometer. The experimental method were employed to measure the waveform of secondary ignition coil and exhaust emission. In this experiment, the correlation between the secondary waveform coming from ignition coil and exhaust emission were measured in decrepit vehicle. The secondary waveform characterized by the value of effective discharge energy. The following results are obtained by analyzing the data relativity between the effective discharge energy and exhaust emission. The variation rate of effective discharge energy was largest 60km/h, 20km/h, 100km/h velocity in the ordered named. As the vehicle velocity increases, the average variation rate of CO and $NO_X$ decreases and that of HC and $CO_2$ decrease. The value of effective discharge energy, CO, $NO_X$ and fuel consumption is measured badly in case of car with failures in MAP, spark plug and good in case of car with before and after maintenance regardless of vehicle velocities. The value of effective discharge energy is to be nearly parabolic shape as vehicle velocity increases. As the value of effective discharge energy increases, the value of $NO_X$, HC and $CO_2$ decrease, the value of CO increase. The most sensible factors of exhaust emission were CO, $NO_X$, and the small variation factors were HC, $CO_2$.
In this study, carbon emissions and energy consumption were evaluated to establish a design strategy which has low energy consumption and carbon emission production, by using life cycle energy (LCE) and life cycle $CO_2(LCCO_2)$ calculation methods in life cycle management(LCM) tools. After improvement design projects, the energy consumption and $CO_2$ emission were calculated and compared in three sewage treatment plants (STPs), which are A STP, B STP, and C STP. The reduction of carbon emissions was 28,020.1 ton $CO_{2-}e/yr$, 37,399.6 ton $CO_{2-}e/yr$ and 8,788.3 ton $CO_{2-}e/yr$, respectively. Production of energy was 792 TOE/yr, 1,235 TOE/yr and 1,023 TOE/yr, respectively. As a result, the estimation of energy and energy self-sufficiency was 5.1 %, 14.5 % and 23.5 %, respectively. The result of this study shows the LCM can be contributed to establish strategy for energy and carbon emission reduction in sewage treatment plants.
Islam, Md. Zahidul;Ahmed, Zaima;Saifullah, Md. Khaled;Huda, Syed Nayeemul;Al-Islam, Shamil M.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.4
no.4
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pp.61-66
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2017
Environmental awareness and its relation to the development of economy has garnered increased attention in recent years. Researchers, over the years, have argued that sustainable development warrants for minimizing environmental degradation since one depends on the other. This study analyzes the relationship between environmental degradation (carbon emission taken as proxy for degradation), economic growth, total energy consumption and industrial production index growth in Bangladesh from year 1998 to 2013. This study uses Vector Autoregression (VAR) Model and variance decomposition of VAR to analyze the effect of these variables on carbon emission and vice-versa. The findings of VAR model suggest that industrial production and GDP per capita has significant relationship with carbon emission. Further analysis through variance decomposition shows carbon emission has consistent impact on industrial production over time, whereas, industrial production has high impact on emission in the short run which fades in the long run which is consistent with Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis. Carbon emission rising along with GDP per capita and at the same time having low impact in the long run on industrial index indicates there may be other sources of pollution introduced with the rise in income of the economy over time.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.8
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pp.928-941
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2016
Energy consumption of today's wired data networks is driven by access networks. Today, green networking has become a issue to reduce energy wastes and $CO_2$ emission by adding energy managing mechanism to wired data networks. However, energy consumption and environmental impacts of wired access networks are largely unknown. In addition, there is a lack of general and quantitative valuation basis of energy use of large-scale access networks and $CO_2$ emissions from them. This paper compared and analyzed limits of existing models estimating energy consumption of access networks and it proposed a model to estimate energy consumption of large-scale access networks by top-down approach. In addition, this work presented models that assess environmental(anti-greening) impacts of access networks using results from our models. The performance evaluation of the proposed models are achieved by comparing with previous models based on existing investigated materials and actual measured values in accordance with real cases.
New and renewable energy systems(solar thermal system, photovoltaic system, geothermal system, wind power system) are environmentally friendly technologies and these in South Korea are very important measures to reduce greenhouse-gas(GHG) and to push ahead with Green Growth. The purpose of this paper is to analyze GHG mitigation potential by distribution of solar thermal system in housing sector with bottom-up model called 'Long-range Energy Alternative Planning system'. Business as usual(BAU) was based on energy consumption characteristic with the trend of social-economic prospects and the volume of housing. The total amount of GHG emission of BAU was expected to continuous increase from 66.0 million-ton $CO_{2e}$ in 2007 to 73.1 million-ton $CO_{2e}$ in 2030 because of the increase of energy consumption in housing. The alternative scenario, distribution of solar thermal system in housing sector had GHG mitigation potential 1.54 million-ton $CO_{2e}$ in 2030. The results of this study showed that new and renewable energy systems made a contribution of reducing the use of fossil fuel and the emission of greenhouse-gas in building.
$CO_2$ emission amount and characteristics of combined heat and power (CHP) plant in industrial complex of Korea is evaluated by using the fuel analysis method. Fuel analysis methods of several foreign countries and developed one which is developed considering the operation characteristics of the surveyed CHP plants are used. The operation data is surveyed for all of the CHP plants in industrial complex and is composed of fuel consumption amount, generation, sale and efficiency of heat and electricity, condensed steam enthalpy, and etc of the each CHP.
The earlier studies have analyzed theoretical links between nuclear energy and carbon dioxide (CO2) emissions concerning territorial (or production-based) emissions. Here using the latest available dataset, this study explores the impacts of nuclear energy on production-based and consumption-based CO2 emission in the era of globalization for the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) countries. The Driscoll-Kraay regression method reveals that nuclear energy is beneficial for the reduction of production-based CO2 emissions. However, it is revealed that nuclear energy does not reduce consumption-based CO2 emissions that are traded internationally and hence not comprised in conventional production-based emissions (territory) inventories. Globalization tends to reduce both production-based and demand-based carbon emissions. Finally, Environmental Kuznets Curve (EKC) is validated for both kinds of CO2 emissions. The findings may deliver practical policy implications related to nuclear energy and CO2 emissions for selected countries.
As the energy consumption increases continuously, the emission amount of air pollutants is growing, and after all it can influence the global environment as welt as the regional atmosphere. So, the clean energy which emits less air pollutants should be developed and widely used to reduce emission of pollutants. Electricity, known for clean energy in the side of consumption, is not actually clean in the process of generation. Electric power is generated using fossil fuels which produce acidic gases like $SO_{2}$, $NO_{x}$, etc. The emission rates of $SO_{2}$, $NO_{x}$, $CO_{2}$ are 2g,0.78g and 1 l0g per electric power generating Ikwh. If one light(60 watt bulb) be turned off at each house for a month electricity will be saved about 1.Skillion kwh a year. This is almost the same as 4,170 tons of $SO_{2}$ and $NO_{x}$. As a result the economization of electricity will be one of the effective strategy to reduce the air pollution and to keep our life clean and comfortable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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