The accelerated corrosion by Flow Accelerated Corrosion (FAC) has caused unexpected rupture of piping, hindering the safety of nuclear power plants (NPPs) and sometimes causing personal injury. For the safety, it may be necessary to select some pipes in terms of condition monitoring and to measure the change in thickness of pipes in real time. Direct current potential drop (DCPD) method has advantages in on-line monitoring of pipe wall thinning. However, it has a disadvantage in that it is difficult to quantify thinning due to various thinning shapes and thus there is a limitation in application. The machine learning approach has advantages in that it can be easily applied because the machine can learn the signals of various thinning shapes and can identify the thinning using these. In this paper, finite element analysis (FEA) was performed by applying direct current to a carbon steel pipe and measuring the potential drop. The fundamental machine learning was carried out and the piping thinning model was developed. In this process, the features of DCPD to thinning were proposed.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.1324-1331
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2008
Recently, landslides have frequently occurred on natural slopes during periods of intense rainfall. With a rapidly increasing population on or near steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is introduced. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intense rainfall. The system is based on the wireless sensor network (WSN) that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes and gateway are deployed with Microstrain G-Link system. Five wireless sensor nodes and gateway are installed at the man-made slope to detect landslide. It is found that the acceleration data of each sensor node can be obtained via wireless sensor networks. Additionally, thresholds to determine whether the slope will be stable or not are proposed using finite element analysis. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs.
The separation performance of zigzag air classifier with angle of 90 degrees was studied using narrow size fractions of thin square samples and granular samples. The simulation results of air velocity inside the classifier indicated that the zigzag geometry induces a new pattern consisting of an upward flow and a circulation flow, Experimental results showed that overflow product recovery was described as an integral calculus of normal distribution as a function of dimensionless air velocity ( $V_{A}$$V_{A50}$), where $V_{A}$ is superficial air velocity and $V_{A50}$ is the $V_{A}$ at the fifty percent recovery. The $V_{A}$ values were predicted using the equations derived from dynamics for a particle dropping in air. A monitoring system that utilizes changes in acoustic signals emitted during the process of air classification was developed to separate PET with desired recovery or grade. The technical feasibility of the on-line monitoring of the PET recovery and grade was demonstrated by measuring relative energy of the signals.signals.als.
For development of an on-line monitoring unit of fermentation process, an auto dilution unit based on traditional chemical and biological analytical method was developed and the performance was evaluated. The dilution unit was constructed with two syringe pumps and flow direction change valves and fully automated. Total delivery volume of two pumps using distilled water was measured to confirm the operating stability And diluted concentrations of three substrate solutions (glucose, lactic acid, ethanol) were compared with a standard method with a high performance liquid chromatograph (glucose, lactic acid) and gas chromatograph (ethanol). Relative error values of total delivery volume of the pumps were below 3% and standard deviation values were 0.003 (n=5). Relative error values of diluted concentration of the dilution unit measurements were below 2% with 1/10 of dilution ratio and 70, $80{\mu}{\ell}$ of sample volume conditions for glucose and lactic acid, 1/30 of dilution ratio and $70{\mu}{\ell}$ of sample volume conditions for ethanol, respectively. In case of the ethanol, cause of the evaporative characteristics, the relative error values showed over 5% whole experimental conditions.
Acoustic emission(AE) is defined as the transient elastic waves thar are generated by the rapid release of energy. The advantage of AE is that very early crack growth can be detected well before a highly stressed component may fail. At present, an exact diagnosis is the most reliable means for determining the soundness of structures during power plant operations. AE monitoring has been applied successfully in power plants to determine mechanical problems, pressure vessel integrity and external valves leaks, vacuum leaks, the onset of cavitation in pumps and valves, the presence of flow(or no flow) in piping and heat exchange equipment, etc. Acoustic emission(AE) technology has recently strengthened its application base, and practitioners' understanding of the technique's fundamentals. This paper introduces the methods of a survey and assessment on AE monitoring applications in nuclear, fossil and hydraulic power plant. The main objective of this paper was to obtain information on various applications of AE technology in power plant.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.3
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pp.50-60
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1998
This paper is concerned with the design of two residual control charts for real-time monitoring of the continuous flow processes. Two different control charts are designed under the situation that observations are correlated each other. Kalman-Filter based model estimation is employed when the process model is known. A black-box approach, based on Back-Propagation Neural Network, is also applied for the design of control chart when there is no prior information of process model. Performance of the designed control charts and traditional control charts is evaluated. Average run length(ARL) is adopted as a criterion for comparison. Experimental results show that the designed control chart using the Neural Network's modeling has shorter ARL than that of the other control charts when process mean is shifted. This means that the designed control chart detects the out-of-control state of the process faster than the others. The designed control chart using the Kalman-Filter based model estimation also has better performance than traditional control chart when process is out-of-control state.
In this study, to evaluate the characteristics of the pollution in the major inflow tributaries and major environmental facilities in the watershed of Ara waterway, An inflow flow rate measurement and water quality analysis were conducted during dry and rainy seasons. In addition, the flow rate measurement, water quality analysis, and pollutant load at each monitoring point were compared and evaluated. Influx of BOD5, T-P and T-N into the tributaries of the ARA waterway watershed, excluding the Gulpo river watershed, during dry season were only 0.007%, 0.005% and 0.004% respectively of the incoming loads in the entire ARA waterway basin. In addition, it was confirmed that the discharge pollutant loads during rainfall event was about 440 times more for BOD5, about 545 times on T-P, and about 23 times on T-N in comparison to the pollutant loads during the dry days. When the Gulhyeon rubber dam was deflated, the discharged pollutant load during a rainfall was higher than the estimated load at the G7 monitoring point because the deposited pollutants from the upstream riverbed flowed down. Therefore, during a rainy season, it is necessary to manage the influx of high-load water pollutants from the overflow and deflation of the Gulhyun rubber dam as well as to find a strategy to reduce the pollutant loads in the Gulpo river watershed.
Bubryur Kim;K.R. Sri Preethaa;Zengshun Chen;Yuvaraj Natarajan;Gitanjali Wadhwa;Hong Min Lee
Wind and Structures
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v.36
no.6
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pp.379-392
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2023
Structural health monitoring is used to ensure the well-being of civil structures by detecting damage and estimating deterioration. Wind flow applies external loads to high-rise buildings, with the horizontal force component of the wind causing structural displacements in high-rise buildings. This study proposes a deep learning-based predictive model for measuring lateral displacement response in high-rise buildings. The proposed long short-term memory model functions as a sequence generator to generate displacements on building floors depending on the displacement statistics collected on the top floor. The model was trained with wind-induced displacement data for the top floor of a high-rise building as input. The outcomes demonstrate that the model can forecast wind-induced displacement on the remaining floors of a building. Further, displacement was predicted for each floor of the high-rise buildings at wind flow angles of 0° and 45°. The proposed model accurately predicted a high-rise building model's story drift and lateral displacement. The outcomes of this proposed work are anticipated to serve as a guide for assessing the overall lateral displacement of high-rise buildings.
Cardiopulmonary resuscitation(CPR) is performed by artificial ventilation and thoracic compression for the patient under emergent situation to maintain at least the minimum level of respiration and blood circulation for life survival. Quality of the pre-hospital CPR not only significantly affects the patient's survival rate but also minimizes side effects caused by CPR. Good quality CPR requires monitoring respiration, however, traditional respiratory air flow transducers cannot be used because the transducer elements are located on the flow axis. The present study developed a new technique with no physical object on the flow stream but enabling the air flow measurement and easily incorporated with the CPR devices. A turbulence chamber was formed in the middle of the respiratory tube by locally enlarging the cross-sectional area where the flow related turbulence was generated inducing energy loss which was in turn converted into pressure difference. The turbulence chamber was simply an empty enlarged air space, thus no physical object was placed on the flow stream, but still the flow rate could be evaluated. Both inspiratory and expiratory flows were obtained with symmetric measurement characteristics. Quadratic curve fitting provided excellent calibration formula with a correlation coefficient>0.999 (P<0.0001) and the mean relative error<1 %. The present results can be usefully applied to accurately monitor the air flow rate during CPR.
Pohang earthquake (Main shock magnitude = 5.4) occurred in Southeastern region of South Korea in November 15, 2017. Groundwater levels of 6 monitoring wells with 5 minutes interval measurements located in that region and stream water levels of 4 stations located along the Hyeongsan-gang stream are used for the analysis of earthquake induced effects. Four groundwater monitoring wells show a short-term decrease of groundwater level after a main shock and one well does an increase and the maximum change is about 42.0 cm. Especially, groundwater levels at two monitoring wells near the epicenter are consistently maintained after a decrease. There is little relationship between earthquake magnitude or a distance to epicenter and changing amount of groundwater level and it may be due to the inhomogeneity of geologic material and unconsolidated sediments distribution. The changes in permeability of fractured zone and groundwater levels occasionally cause changes in stream flow rate, and water level of the Hyeongsan-gang stream in the study area decreases just after the earthquake and increases again up to the normal level and next shows an more gentle decreasing slope. Total increasing flow rates at S1 (upstream site) and S4 (downstream site) stations are about $12,096m^3$ and $116,640m^3$, respectively, during the increasing period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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