The risk of pipe-bursting in multi-regional transmission mains consisting of 89 % of singled pipeline is so high that pipeline stabilization project is required such as renewal and replacement, pipe paralleling, emergency ties. Pipeline stabilization projects could be postponed at the step of initial decision-making because effect of this project is intangible benefit like activation of economic, improvement of welfare related to water. This study is to suggest quantified economical feasibility model for intangible benefit presumption to solve above problem. Cost reduction of emergency water supply, leakage, burst restore and energy efficiency improvement was altered and applied. As a result of economic analysis taking into account estimated benefit and cost under discount rate 5.5 %, service life 40 years, sufficient economic feasibility analyzed with B/C 2.45, NPV 317,700 million won, IRR 9.09 %.
인터넷 상에서 정보량이 급격히 증가함에 따라 ISP들은 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 방법을 연구하고 있다. 대표적으로 Google에서는 대용량의 분산 데이터 처리 기법인 MapReduce 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 기존 MapReduce 모델에 Pipeline 방식을 적용하여 성능을 개선한 Pipeline-MapReduce 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 빠른 처리 결과를 나타냄을 보여준다.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.26
no.2
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pp.91-96
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2014
An acoustical model for detecting the leak location in a buried gas pipeline has been developed. This model is divided into an experimental model for sound diagnosis, and a theoretical model for sound prediction, which is based on the transfer matrix method, representing the sound pressure and the volume velocity as state variables. The power spectrum is measured by attaching only one microphone to the closed end pipe. It has been shown that the response magnitude of acoustic pressure signals calculated by the acoustical model depends upon the thickness and diameter of a pinhole. The validity for the acoustical model has been verified through a comparison between the measured and calculated results.
Chung, Won Hee;Park, Giljoo;Gu, Yeong Hyeon;Kim, Sunghyun;Yoo, Seong Joon;Jo, Young-do
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.23
no.2
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pp.33-47
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2018
City gas pipelines are buried underground. Because of this, pipeline is hard to manage, and can be easily damaged. This research proposes a real time prediction system that helps experts can make decision about pressure anomalies. The gas pipline pressure data of Jungbu City Gas Company, which is one of the domestic city gas suppliers, time variables and environment variables are analysed. In this research, regression models that predicts pipeline pressure in minutes are proposed. Random forest, support vector regression (SVR), long-short term memory (LSTM) algorithms are used to build pressure prediction models. A comparison of pressure prediction models' preformances shows that the LSTM model was the best. LSTM model for Asan-si have root mean square error (RMSE) 0.011, mean absolute percentage error (MAPE) 0.494. LSTM model for Cheonan-si have RMSE 0.015, MAPE 0.668.
In this study, a conventional pipeline unsteady friction model has been integrated into Levenberg Marquardt method to calibrate friction coefficient in a pipeline system. The method of characteristics has been employed as the modeling platform for the frequency dependant model of unsteady friction. In order to obtain Hessian and Jacobian matrix for optimization, the direct differentiation of pressure to friction factor was calculated and sensitivities to friction for heads and discharges were formulated for implementation to the integration constant in the characteristic method. Using a hypothetical simple pipeline system, time series of pressure, introduced by a sudden valve closure, were obtained for various Reynolds numbers. Convergency in fiction factors were evaluated both in steady and unsteady friction models. The comparison of calibration performance between the proposed method and genetic algorithm indicates that faster and stabler behaviour of Levenberg Marquardt method than those of evolutionary calibration.
In this study, the impact characteristics of subsea pipelines that were installed in various soil types and burial depths were evaluated by a numerical method. An impact scenario replicated a dropped ship anchor that fell vertically and impacted an installed subsea pipeline. In order to calculate the impact force through terminal velocity, FLUENT, a computational fluid dynamic program and MDM (Moving Deforming Mesh) technique were applied. Next, a dynamic finite element program, ANSYS Explicit Dynamics, was used for impact analysis between the anchor and pipeline (or, subsea if they were buried). Three soil types were considered: loose sand, dense sand and soft clay by applying the Mohr-coulomb model to the seabed. The buried depth was assumed to be 0 m, 1 m and 2 m. In conclusion, a subsea pipeline was the most stable when buried in dense sand at a depth of 2 m to prevent impact damage.
As the study of internal corrosion of pipeline need a large number of experiments as well as long time, so there is a need for new computational technique to expand the spectrum of the results and to save time. The present work represents a new non-destructive evaluation (NDE) technique for detecting the internal corrosion inside pipeline by evaluating the dielectric properties of steel pipe at room temperature by using electrical capacitance sensor (ECS), then predict the effect of pipeline environment temperature (${\theta}$) on the corrosion rates by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. ECS consists of number of electrodes mounted on the outer surface of pipeline, the sensor shape, electrode configuration, and the number of electrodes that comprise three key elements of two dimensional capacitance sensors are illustrated. The variation in the dielectric signatures was employed to design electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such defects. The rules of 24-electrode sensor parameters such as capacitance, capacitance change, and change rate of capacitance are discussed by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. A feed-forward neural network (FFNN) structure are applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of corrosion rates under room temperature, and then used the trained FFNN to predict corrosion rates at different temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an FFNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique and leads to better understanding of the corrosion mechanism under different pipeline environmental temperature.
Under large storm loads sections of a long pipeline on the seabed can be uplifted. Numerically this loss of contact is extremely difficult to simulate, but accounting for uplift and any subsequent recontact behaviour is a critical component in pipeline on-bottom stability analysis. A simple method numerically accounting for this uplift and reattachment, while utilising efficient force-resultant models, is provided in this paper. While force-resultant models use a plasticity framework to directly relate the resultant forces on a segment of pipe to the corresponding displacement, their historical development has concentrated on precisely modelling increasing capacity with penetration. In this paper, the emphasis is placed on the description of loss of penetration during uplifting, modelled by 'strain-softening' of the force-resultant yield surface. The proposed method employs uplift and reattachment criteria to determine the pipe uplift and recontact. The pipe node is allowed to become free, and therefore, the resistance to the applied hydrodynamic loads to be redistributed along the pipeline. Without these criteria, a localised failure will be produced and the numerical program will terminate due to singular stiffness matrix. The proposed approach is verified with geotechnical centrifuge results. To further demonstrate the practicability of the proposed method, a computational example of a 1245 m long pipeline subjected to a large storm in conditions typical of offshore North-West Australia is discussed.
This paper proposes a design of the tile based on graphic pipeline to improve the graphic application performance in SIMT based GP-GPU. The proposed Tile based on graphics pipeline avoids unnecessary graphic processing operation, and processes the rasterization step in parallel. The massive data processing in parallel through SIMT architecture improve the computational performance, thereby improving the 3D graphic pipeline performance. The more vertex data of 3D model, the higher performance. The proposed structure was confirmed to improve processing performance of up to 3 times from about 1.18 times as compared to 'RAMP' and previous studies.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.4
no.6
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pp.12-19
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2003
This paper presents the effect of boundary conditions in various failure pressure models published for the estimation of failure pressure. Furthermore, this approach is extended to the failure prediction with the aid of a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function is used in order to estimate the probability of failure associated with each corrosion defect in buried pipelines for long exposure period with unit of years. A failure probability model based on the von-Mises failure criterion is adapted. The log-normal and standard normal probability functions for varying random variables are adapted. The effects of random variables such as defect depth, pipe diameter, defect length, fluid pressure, corrosion rate, material yield stress, material ultimate tensile strength and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically investigated for the corrosion pipeline by using an adapted failure probability model and varying failure pressure model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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