Park, Jaehong;Byeon, Jeong Hoon;Yoon, Ki Young;Park, Jae Hong;Hwang, Jungho
Particle and aerosol research
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v.5
no.3
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pp.111-122
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2009
This paper reviews about synthesis of nanoparticles by spark discharge and applications. A method of catalytic activation with Pd and Pt aerosol nanoparticles produced by spark discharge was introduced. After annealing, the catalytically activated substrate placed into a solution for electroless silver deposition. The silver was then formed only on the activated regions of the substrate. Silver line patterns having a width of $18{\mu}m$ and a height of $1{\mu}m$ were created with the ability to be effectively reproduced. Antimicrobial nanoparticles such as silver were used for removal of bioaerosols. Silver nanoparticles deposited air filters such as ACF filters were evaluated by antimicrobial test.
Active power filters (APF) can be employed for harmonic compensation in power systems. In this paper, a fuzzy based method is proposed for identification of probable APF nodes of a radial distribution system. The modified adaptive particle swarm optimization (MAPSO) technique is used for final selection of the APFs size. A combination of Fuzzy-MAPSO method is implemented to determine the optimal allocation and size of APFs. New fuzzy membership functions are formulated where the harmonic current membership is an exponential function of the nodal injecting harmonic current. Harmonic voltage membership has been formulated as a function of the node harmonic voltage. The product operator shows better performance than the AND operator because all harmonics are considered in computing membership function. For evaluating the proposed method, it has been applied to the 5-bus and 18-bus test systems, respectively, which the results appear satisfactorily. The proposed membership functions are new at the APF placement problem so that weighting factors can be changed proportional to objective function.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.23
no.2
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pp.203-213
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2007
Numerical analysis has been performed to understand flow characteristics in the reactor with bag filters in an integrated adsorption/catalytic process which can treat dioxin and $NO_{x}$ together. Computational fluid dynamics technique was employed with Euler-Lagrangian model to consider flue gas and activated carbon particles simultaneously, so that residence time of flue gas and activated carbon particle could be obtained from the numerical analysis directly. The numerical analysis has been performed with different three particle sizes and compared each flow characteristics with particle's size. Fundamental flow patterns of flue gas and activated carbon particles, pressure distribution, residence time of flue gas and activated carbon particles, and distribution of activated carbon have been obtained from the numerical analysis. Flow patterns of flue gas and activated carbon particles in the reactor were very complicated and they moved along very various paths. Therefore, their residence time in the reactor was also various. The results obtained would be effectively used to estimate the removal efficiency in the reactor once the residence time is combined with the reaction equation.
The filtration tests were made in cell with a low concentrated suspension. The suspension with a concentration of $C_{M}$=1.14~2.67$\cdot$$10^{-3}$ g/g consists of paper paint and water. The particles in the suspension have a particle size x<1${\mu}m$. The used depth filters consists of glass fibres, which are coated by polymer. The filtration in depth filters accorded in different mechanism, which were explained by physical models. The model which would be allows to make a promise of the filtration reaction. This filter media allows to get a high filtration time and a good separation rate. The Particle distribution is measured by a photon correlation spectroscopy(PCS). PCS measures particle sizes 0.03 ${\mu}m$${\mu}m$ in the suspension. The filtered suspension has a very low concentration Co{\le}5{\times}10_{-4}$ g/g of solid in sample. The PCS also informs us about the number of the particles in the suspension. The makes it possible to calculate the concentration of the in sample.
Hybrid material(ceramic+metal) processes were developed for micro filter using ceramics coating at metal filter surface by thermal spray method, micro hole drilling at ceramic coated filter surface by femtosecond laser, and fiber laser direct welding of ceramic and metal (SUS304, SM45C) by capillary effect. Thermal spray process was used for ceramic powders and metal filters. The used ceramic powders were $Al_2O_3+40TiO_2$(Metco 131VF) powder of maximum particle size $5{\mu}m$ and ${Al_2O_3}99+$(Metco 54NS) power of maximum particle size 45m. Ceramic coated filters using thermal spray method had a great influence on powder material, particle size and coating thickness but had a fine performance as a micro filter. CW fiber laser was used to drill the top ceramic layer and melt the bottom metal layer for joining applications.
Pressure drop and particle removal efficiency of two commercial fibrous medium filters were measured with 20~1,000 nm sized aerosolized KCl particles. Pressure drop and particle removal efficiency were also theoretically predicted and the results qualitatively agreed with the experimental data. For this given particle removal efficiency, a filter design method for obtaining minimum pressure drop (and therefore minimum fan power) was suggested in this study by selecting solidity and fiber diameter as parameters. Therefore, by carrying out theoretical and experimental approaches together, this paper introduced a way of finding conditions for low pressure drop and high performance of a fibrous filter, especially if the filter would be used in mechanical ventilation system.
Park Seong-Keun;Ruy Kyung-Jin;Hwang Jae-Phil;Kim Eun-Tai
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.05a
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pp.245-248
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2006
A particle filter is one of the most famous filters. The reason why the particle filter is widely used is that particle deals with the state estimation problem for not only linear models with Gaussian noise but also the non-linear models with non-Gaussian noise and it receives great attention from many engineering fields. In the point of view state estimator, particle filter is feedforward observer. According to the characteristic of dynamic system, the feedforward observer can estimate real state. However, the speed of convergence of feedforward observer between the actual state and the estimated state cannot be satisfied. Since the particle filter is a sort of feedforward observer, the convergence speed of particle filter is slow, and the particle filter cannot estimate actual state like particle collapse problem. In order to overcome the limitation of particle filter as a kind of feedfoward estimator, we propose a new particle filter which has feedback term, called particle filter with feedback. Our proposed method is analyzed theoretically and studied by computer simulation. Comparisons are made with other filtering mehod.
Due to recent development in nanotechnology and increasing usage and production of nanomaterials, numerous studies related to environment, sanitation and safety handling of nanoparticle are being conducted. Since nanoparticles can be easily absorbed into human bodies through breathing process, based on their toxic substances and their large specific surface, these particles can cause serious health damage. Therefore, to reduce nanoparticle emissions, nanofiltration technology is becoming a serious issue. Filtration is a separation process during which a fluid passes through a barrier by removing the particles from the stream. Barrier filters can be made of various materials and shapes. One of the most common type of barrier filter is the fibrous filter. Fibrous filters are divided in two types: nonwoven and woven fabrics. Polypropylene is a thermoplastic material, used as a base material for melt blown nonwoven fabric. In this study, we examined filtration property of KCl nanoparticles with a mean particle diameter of 75 nm using multilayer meltblown filter samples. These experiments verify that the penetration of nanoparticle in the filter correlate with pressure drop; the meltblown layer MB1 has the greatest effect on dust collection efficiency of the filter. Among all tested samples, dust collection efficiency of 2-layer filter was best. However, when considering the overall pressure drop and dust collection efficiency, the 4-layer filter has the highest quality factor for particles smaller than 70 nm.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.39-39
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2012
Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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