• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.12
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• pp.23-30
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• 2020

In this study, the relationship between natural gas (NG) data and gas-related environmental elements was performed using machine learning algorithms to predict the level of gas leakage risk without directly measuring gas leakage data. The study was based on open data provided by the server using the IoT-based remote control Picarro gas sensor specification. The naturel gas leaks into the air, it is a big problem for air pollution, environment and the health. The proposed method is multivariate outlier removing method based Random Forest (RF) classification for predicting risk of NG leak. After, unsupervised k-means clustering, the experimental dataset has done imbalanced data. Therefore, we focusing our proposed models can predict medium and high risk so best. In this case, we compared the receiver operating characteristic (ROC) curve, accuracy, area under the ROC curve (AUC), and mean standard error (MSE) for each classification model. As a result of our experiments, the evaluation measurements include accuracy, area under the ROC curve (AUC), and MSE; 99.71%, 99.57%, and 0.0016 for MOL_RF respectively.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1997.10a
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• pp.99-104
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• 1997

기존의 천연가스 가스터빈 시스템을 IGCC 발전소에 적용함에 있어 야기되는 탈설계점효과를 고려할 수 있는 압축기 성능곡선의 예측방법을 제안하였다. 압축기 성능해석방법으로는 익렬요소방법에 전압력손실, 유동편차각 모델들을 결합하여 사용하였으며, 본 방법에 의한 예측결과와 실제 압축기 성능실험결과를 비교하였다. 예측결과가 다양한 압축기 운전조건에 대해 시험결과와 비교적 잘 일치하였으며, 이를 통해 본 예측방법이 IGCC 공정설계 및 성능평가시 가스터빈 탈설계점 효과를 분석할 수 있는 기본 모듈로 사용될 수 있을 것이다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.29 no.4
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• pp.419-442
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• 2020

The majority of the natural gas demand in South Korea is mainly determined by the heating demand. Accordingly, there is a distinct seasonality in which the gas demand increases in winter and decreases in summer. Moreover, the degree of sensitiveness to temperature on gas demand has changed over time. This study firstly introduces changing temperature response function (TRF) to capture effects of changing seasonality. The temperature effect (TE), estimated by integrating temperature response function with daily temperature density, represents for the amount of gas demand change due to variation of temperature distribution. Also, this study presents an innovative way in forecasting daily temperature density by employing functional principal component analysis based on daily max/min temperature forecasts for the five big cities in Korea. The forecast errors of the temperature density and gas demand are decreased by 50% and 80% respectively if we use the proposed forecasted density rather than the average daily temperature density.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.5 no.2 s.14
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• pp.30-35
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• 2001

Presently, working gas pipelines are being subjected to the influence of construction vibration. Especially on subway and road construction, gas pipelines are being influenced to construction vibration caused by use of construction equipment, passage of a large-sized vehicle and blasting. Buried gas pipelines are subjected to the influence of vibration caused by blast in the vicinity of pipeline, exposed gas pipelines are subjected to the influence of vehicle vibration. Therefore, in the study, it is developed to vibration prediction program of gas pipeline by analyzing measured construction vibration. This program is able to predict vibration of gas pipeline according to field conditions by using the results of structural finite element analysis and empirical equation by reliability analysis. And, this program contains the database of construction vibration. Additionally, this program is able to compute estimated blast vibration equation using measured blast vibration data in the field and to form graph of allowable charging gunpowder per delayed-action with the change of blast velocity. Therefore, field workers are able to predict construction vibration around gas pipeline and estimate safety of gas pipeline.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.5
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• pp.1019-1032
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• 2009

The city gas demand data has strong seasonality. Thus, the seasonality factor is the majority for the development of forecasting model for city gas supply amounts. Also, real city gas demand amounts can be affected by other factors; weekday effect, holiday effect, the number of validity day, and the number of consumptions. We examined the degree of effective power of these factors for the city gas demand and proposed a time-series model for efficient forecasting of city gas supply. We utilize the liner regression model with autoregressive regression errors and we have excellent forecasting results using real data.

• 전기의세계
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• v.45 no.3
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• pp.33-39
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• 1996

본 고에는 실기기인 초고압 GIS의 최적설계에 기본이 되는 불평등 전계중의 SF$_{6}$가스절연 파괴전압예측 기술에 대한 국내외의 연구결과[8-10]를 정리하여, 첫째 불평등전계중 SF$_{6}$가스절연파괴이론, 둘째 이온밀도와 통계적 시간지연, 셋째 SF$_{6}$중의 방전진전과 절연파괴의 계산 model로 분류하여 기술하였다.

• Transactions of the KSME C: Technology and Education
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• v.3 no.1
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• pp.15-21
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• 2015

In this paper a prediction method of GHP performance is proposed for increasing design accuracy. Two compressors with different capacity and 2311cc gas engine are used for prediction and the target capacity of GHP is 25HP. For predicting GHP performance at first the operation points are randomly selected and then as compared with compressor performance date and heat exchanger characteristic, more accurate operating points are decided through recursive calculation. Lastly engine performance date is used for calculating gas consumption volume. Predicting heating mode performance of GHP, evaporator is separated to the two section of absorbing heat in outdoor air and in engine. From the experimental results, it was found that the simulation model is good for the predicting GHP efficiency and the difference of predicted and measured efficiency is less than 5%.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1996.10b
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• pp.98-103
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• 1996

석탄가스화복합발전소내 공기분리장치와 연계된 가스터빈 공기압축기의 성능병화를 예측할 수 있는 해석방법을 제안하였다. 공기분리장치와 연계된 가스터빈용 공기압축기의 성능변화는 유선곡률방법과 압력손실모델을 결합한 해석방법을 사용하였으며, 예측결과들을 실제 압축기성능 시험 결과와 비교하여 예측정확도를 검증하였다. 제안된 압축기성능 해석방법을 근간으로, 압축기와 공기분리장치의 연계조건인 열교환기의 핀치포인트 온도차, 추출공기량 및 추출 공기압력이 압축기 성능변화에 미치는 영향을 정량적으로 예측하였다. 공기추출량이 늘어나거나 핀치포인트 온도차가 커질수록, 압축기의 압축비 및 소요동력은 증가하나, 압축기 효율은 공기추출량의 증가에 따라 고압공기추출시에는 저하되고, 저압공기추출시에는 향상되었다. 더 나아가, 압축기의 일반화된 성능특성곡선의 제시를 통해, 압축기 효율을 극대화 할 수 있는 압축기/공기분리장치 간 연계조건의 최적화를 시도하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.76.2-76.2
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• 2011

석탄의 탄종별 열분해 생성물은 석탄가스화기의 뮬레이션 기법의 첫 번째 단계이며 이러한 탄종별 생성물 예측은 가스화기의 성능, 즉 가스화기 출구 가스조성, 탄소전환율, 냉가스 전환율등을 예측하는데 있어 가장 기본적이고 중요한 절차이다. 본 논문에서는 석탄가스화기내 열분해 과정을 모사할 수 있도록 석탄 성상과 가스화기 운전압력에 따라 탄종별 고온고압 열분해시의 생성물을 정량적으로 계산하는 방법을 제시하였다. Merrick(1983)의 방법을 기반으로 석탄의 성상(공업/원소분석치), 가스화기 운전압력과 몇가지 상관관계식으로부터 고온고압하 열분해 생성물을 계산하는 방법이며 이를 프로그램화하여 가스화기 시뮬레이터용 모듈로 구성할 수 있도록 하였다. 또한, 국내 수입 5개 탄종에 대하여 열분해 생성물의 조성을 구하였으며 이를 상용 열분해모델의 결과와 서로 비교하였다. 열분해 생성물 조성의 분포는 다른 상용 프로그램 결과와 부합하였으며 생성물의 발열량도 원탄의 발열량과 적합한 결과를 보여주었다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.140-152
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• 2001

발전 연료로서의 활용 가치가 높은 중잔유의 효과적인 활용을 위해 중잔유의 가스화 성능에 영향을 주는 주요 변수들인 산소 공급비, 증기 공급비 및 가스화기 온도를 변화시키면서 중잔유 가스화에 미치는 영향을 파악하였으며 가스화 성능을 예측하였다. 산소량은 0.5~2.0의 산소/연료비 범위에서 변화시켰고 증기량은 0.1~2.0의 증기/연료비에서 변화시켰으며 가스화기 온도는 600~200$0^{\circ}C$의 범위에서 변화시켰다. 대상 연료는 국내산 아스팔트이며 산소-증기, 산소-온도 및 증기-온도의 조합으로 동시 변화시킬 때의 가스화에 미치는 영향을 살펴보았다. 산소량이 증가할수록 CO와 H$_2$ 생성량은 증가한 후 감소하는 경향을 나타내었으며 증기량이 증가할수록 H$_2$ 생성량은 130$0^{\circ}C$부근까지 증가한 후 130$0^{\circ}C$ 이상에서는 서서히 감소하였으며, CO 생성량은 증가하는 경향을 나타내었다. 국내산 아스팔트의 경우 산소/연료비 0.92~1.01, 증기/연료비 0.18~0.49 및 가스화기 온도 1250~132$0^{\circ}C$의 영역에서 가스화 성능이 가장 좋은 것으로 나타났다.