• Title/Summary/Keyword: 대기확산

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Evaluation of INPUFF and ISC Model Using Longterm Tracer Experiment in Washington D.C. (미국 Washington D.C.의 장기간 추적자 확산실험자료를 이용한 INPUFF Model과 ISC Model의 평가)

  • 이종범;송은영;황윤성
    • Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.178-179
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    • 2000
  • 최근 들어 인체에 무해하고 대기 중에서 화학반응을 일으키지 않는 추적기체를 이용한 확산실험을 통해 기존의 대기오염 확산모델 등에 대한 평가 및 개선이 많이 이루어지고 있으며, 특정 지형을 대상으로 한 확산실험도 종종 이루어지고 있다. 도시지역에서의 오염물질의 이동과 확산은 오염물질의 농도뿐만 아니라 인근 도시에까지 영향을 미치게 되므로 매우 중요한 과정이다. (중략)

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Proper Emission Condition of Western Sea Tracer Dispersion Experiment Using CALPUFF Model (CALPUFF 모델을 이용한 서해상 추적자 확산실험의 적정 배출조건 설정)

  • 이종범;황윤성;이강웅;노철언;최덕일;한진석
    • Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.200-202
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    • 2000
  • 도시지역에서의 오염물질의 이동과 확산은 오염물질의 농도뿐만 아니라 인근 도시에까지 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다. 이에 최근 들어 인체에 무해하고 대기 중에서 화학반응을 일으키지 않는 추적기체를 이용한 확산실험을 통해 기존의 대기오염 확산모델 등에 대한 평가 및 개선이 많이 이루어지고 있으며, 특정 지형을 대상으로 한 확산실험도 종종 이루어지고 있다. (중략)

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Evaluation of ISCST3, ISCLT3 Atmospheric Dispersion Modelling in Sihwa area (시화지구에서의 ISCST3, ISCLT3 대기확산 모델의 평가)

  • 이권호;김영준;조승현
    • Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.356-358
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    • 2000
  • ISC3는 EPA가 권장하는 가우시안 대기확산 모델로서 일반적으로 공장 배출원으로 인한 일정 기간동안의 대기확산농도와 범위를 예측하기 위하여 사용되어진다. ISC3 모델은 다양한 점오염원, 면오염원, 등을 취급할 수 있을 뿐 아니라 building wake와 down wash 그리고 거리의 함수로써 final plum rise를 옵션으로 사용할 수 있고 단순지형이나 복합지형의 고려가 가능하다. ISC3 모델은 단순지형 장기모델인 ISCLT3와 복합지형 단기모델인 ISCST3가 있으며 모델의 수행에 있어 약간의 차이점이 있다. (중략)

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Influence of Modelling Approaches of Diffusion Coefficients on Atmospheric Dispersion Factors (확산계수의 모델링방법이 대기확산인자에 미치는 영향)

  • Hwang, Won Tae;Kim, Eun Han;Jeong, Hae Sun;Jeong, Hyo Joon;Han, Moon Hee
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • v.38 no.2
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    • pp.60-67
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    • 2013
  • A diffusion coefficient is an important parameter in the prediction of atmospheric dispersion using a Gaussian plume model, and its modelling approach varies. In this study, dispersion coefficients recommended by the U. S. Nuclear Regulatory Commission's (U. S. NRC's) regulatory guide and the Canadian Nuclear Safety Commission's (CNSC's) regulatory guide, and used in probabilistic accident consequence analysis codes MACCS and MACCS2 have been investigated. Based on the atmospheric dispersion model for a hypothetical accidental release recommended by the U. S. NRC, its influence to atmospheric dispersion factor was discussed. It was found that diffusion coefficients are basically predicted from a Pasquill- Gifford curve, but various curve fitting equations are recommended or used. A lateral dispersion coefficient is corrected with consideration for the additional spread due to plume meandering in all models, however its modelling approach showed a distinctive difference. Moreover, a vertical dispersion coefficient is corrected with consideration for the additional plume spread due to surface roughness in all models, except for the U. S. NRC's recommendation. For a specified surface roughness, the atmospheric dispersion factors showed differences up to approximately 4 times depending on the modelling approach of a dispersion coefficient. For the same model, the atmospheric dispersion factors showed differences by 2 to 3 times depending on surface roughness.

Atmospheric Dispersion Assessment for Potential Accidental Releases at Yonggwang Nuclear Power Plants (영광원전에서 가상 사고시 대기확산 평가)

  • Na, Man-Gyun;Sim, Young-Rok;Jung, Chul-Kee;Lee, Goung-Jin;Kim, Soong-Pyung;Chung, Sung-Tai
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • v.25 no.2
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    • pp.81-87
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    • 2000
  • XOQ_DW code is currently used to assess the atmospheric dispersion fur the routine releases of radioactive gaseous effluents at Yonggwang nuclear power plants. This code was developed based on XOQDOQ code and an additional code is required to assess the atmospheric dispersion for potential accidental releases. In order to assess the atmospheric dispersion fer the accidental releases, XOQAR code has been developed by using PAVAN code that is based on Reg. Guide 1.145. The terrain data of XOQ_DW code inputs and the relative concentrations (X/Q) of XOQ_DW code outputs are used as the inputs of the XOQAR code through the interface with XOQ_DW code. By using this code, the maximum values of X/Q at exclusion area and low population zone boundaries except for sea areas were assessed as $1.33{\times}10^{-4}$ and $7.66{\times}10^{-6}$ sec/$m^3$, respectively. Through the development of this code, a rode system is prepared for assessing the atmospheric dispersion for the accidental releases as well as the routine releases. This developed code ran be used for other domestic nuclear power plants by modifying the terrain input data.

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Lagrangian Particle Dispersion Model Based on Non-equilibrium Level 2.5 Closure Model in the Convective Boundary Layer (열대류 경계층에서 비평형 2.5 난류모델을 기초로 한 라그란지안 입자 확산 모델)

  • 구윤서
    • Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.167-168
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    • 2000
  • 복잡한 구조를 갖고 시간에 따라서 변하는 바람장내에서 공장굴뚝과 같은 점오염원에서 배출되는 오염물질의 확산을 계산하기 위해서 라그란지안 입자확산모텔(Lagrangian Particle Dispersion Model, LPDM)을 사용하는 것이 최근의 연구 동향이다. 구윤서(1999a, 1999b)는 중립 및 안정한 대기조건에서 바람장 계산시 비평형 2.5 난류모델을 이용한 LPDM을 개발하여 복잡한 대기흐름내 확산현상을 보다 정확히 모사할 수 있는 LPDM을 제시하였다. (중략)

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월성원전 부지 주변의 해륙풍을 고려한 방사성 물질의 대기확산 모델링

  • 이갑복;이명찬;송명재
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1997.05b
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    • pp.463-468
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    • 1997
  • 우리나라 원전이 위치하고 있는 해안지역에서 빈번히 발생하는 해륙풍 둥과 같은 국지순환을 고려할 수 있는 삼차원 라그랑지 입자확산모델을 개발하였다. 개발된 모델을 이용하여 월성원전 부지를 대상으로 봄철 약한 북풍이 부는 밝은 날에 대해 방사성 물질의 대기확산을 모델링하였다. 모델링 결과를 통해 해륙풍에 의한 방사성 입자의 시ㆍ공간적 분포와 일주기적 확산 양태를 규명하고, 해륙풍의 풍향변화에 의한 방사성 입자의 재순환의 중요성을 확인하였다.

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실시간 피폭해석 시스템 검증을 위한 야외 확산실험

  • 한문희;김은한;서경석;황원태
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1996.05d
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    • pp.71-74
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    • 1996
  • 원자력시설의 비상사태시 대기중으로 방출된 방사성 물질로부터 주변 주민 및 환경이 받는 영향을 신속·정확하게 평가하고 그 피해를 최소화하기 위해 실시간 방사선 피폭해석 시스템을 개발하였다. 수립된 대기 확산모델의 검증 및 정확도 향상을 위하여 야외 확산실험이 수행되었다. 대기 확산모델의 계산결과와 실험을 통하여 관측된 추적자 가스의 농도 분포를 상호 비교한 바 어느 정도 일치하고 있었다. 그러나 일부 경우에서는 관측된 농도값과 계산된 농도값이 차이를 보이고 있는데, 이는 실험 대상 지역에서 충분한 기상 관측을 수행하지 못하여 시간에 따른 풍속의 변화를 확산모델에 자세히 반영하지 못하였기 때문이었다.

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