• Title/Summary/Keyword: 모델오일

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Predictionof Average Drop Size in Turbulently Agitated Oil-in-Oil Dispersions (난류교반되는 오일/오일 분산계의 평균입자경 예측)

  • 이성재
    • The Korean Journal of Rheology
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    • v.10 no.1
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    • pp.1-6
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    • 1998
  • 액체와 액체를 교반할 경우 혹은 두가지 이상의 상이 함께 반응하는 화학공정의 경 우에서는 비상용성인 액체들을 난류조건하에 분산시켜 섞이게 한다. 부산계로 구성된 중합 반응기의 경우 분산입자의 크기는 최종제품의 생산성 및 품질에 큰 영향을 미치게 되므로 분산입자의 크기를 예측하는 것은 대단히 중요하다. 이러한 분산계에서 분산입자의 크기는 분산입자가 겪는 유동장에 의해 결정된다. 오일/오일 분산계로 이루어진 고분자 유탁액의 난류교반시 유동장은 종종 점성전단 부영역에 속하게 되는데 이경우의 분산입자의 크기를 예측하는 모델에 대한 연구는 별로 이루어지지않았다. 본연구에서는 오일/오일 분산계의 고 분자 유탁액에 대한 분산입자의 크기를 예측하는 모델식을 유체동력학적인 이론을 배경으로 하여 개발하였다. 개발한 모델식을 난류교반을 겪은 오일/오일 분산계를 거쳐 생산된 제품 인 내충격성 폴리스티렌으로 검증하여 모델식의 타당성을 입증하였다.

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Study on Paraffin Wax Precipitation using Model Oils (모델오일을 이용한 파라핀 왁스의 침전 연구)

  • Oh, Kyeong-Seok
    • Journal of the Korean Applied Science and Technology
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    • v.34 no.3
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    • pp.495-503
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    • 2017
  • Wax components can be precipitated when surrounding temperature decreases below wax precipitation temperature (WAT). WAT as well as pour point are important characteristics to evaluate the behavior of waxy oils. In this study, qualitative and quantitative evaluations of waxes in waxy model oils were presented after determining WAT and pour point. In case of anhydrous waxy model oils, ASTM D2500 may be most useful to determine WAT because of the transparent nature of model oils. With same apparatus, ASTM D97 is also applicable to determine the pour point of waxy oils in a serial determination. In case of emulsified model oils, however, it is difficult to measure WAT because of its opaque nature. This study employed FTIR spectroscopy to determine wax precipitation temperature and discussed the effect of emulsion state regarding the values of WAT. Further study would be needed to conclude the effect of water contents to WAT values in case of emulsified waxy oil.

A Framework in Developing CAD System Kernel for Non-manifold Models (비다양체 모델을 지원하는 CAD 시스템 커널 개발을 위한 기반 구축)

  • Han, Young-Hyun;Lee, Kun-Woo;Lee, Sang-Hun;Kim, Sung-Hwan;Kim, Young-Jin;Bae, Seock-Hoon;Ahn, Jae-Hong;Lee, Kyoung-Jin
    • IE interfaces
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    • v.8 no.3
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    • pp.141-153
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    • 1995
  • 기존의 솔리드 모델링 시스템은 형상 표현에 있어서의 제약성과 통합 시스템으로서의 폐쇄성으로 인하여 응용 범위에 제약이 따른다. 이러한 약점을 극복하고자 하는 노력의 일환으로서, 최근에 등장한 것이 비다양체 모델을 지원하는 CAD 시스템 커널이다. 본 논문에서는 이러한 비다양체 모델을 지원할 수 있는 모델링 커널 시스템 개발의 기초가 되는 비다양체 자료구조와 이것을 바탕으로 한 오일러 공식 및 오일러 작업에 대해 소개한다. 그리고 이러한 오일러 작업을 실제로 구현하여 모델링 작업을 수행해 봄으로써, 본 논문에서는 제안된 비다양체 자료구조와 오일러 작업의 유용성을 보인다.

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Performance Analysis of Oil Separators for Gasoline Engine Using CFD Simulation (전산유동해석을 통한 가솔린 엔진용 오일분리기의 성능분석)

  • Kim, Chang-Su;Park, Sung-Young
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.13 no.2
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    • pp.516-521
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    • 2012
  • Computational simulation has been conducted to analyze the oil separation performance of gasoline engine oil separators. Two models are compared to select a proper oil separator for the engine. To analyze oil separation characteristics, d50 and separation efficiency have been calculated for each separator. As a result, model A shows excellent d50 and separation efficiency, and model B shows good pressure-drop characteristics. Model B is recommended for the general gasoline engine with low crank-case pressure and low oil consumption. Model A is recommended for the engine with high crank-case pressure and high oil consumption, especially equipped with special exhaust gas treatment system, that is critical to the oil contamination.

Recurrent Neural Network Model for Predicting Tight Oil Productivity Using Type Curve Parameters for Each Cluster (군집 별 표준곡선 매개변수를 이용한 치밀오일 생산성 예측 순환신경망 모델)

  • Han, Dong-kwon;Kim, Min-soo;Kwon, Sun-il
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.297-299
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    • 2021
  • Predicting future productivity of tight oil is an important task for analyzing residual oil recovery and reservoir behavior. In general, productivity prediction is made using the decline curve analysis(DCA). In this study, we intend to propose an effective model for predicting future production using deep learning-based recurrent neural networks(RNN), LSTM, and GRU algorithms. As input variables, the main parameters are oil, gas, water, which are calculated during the production of tight oil, and the type curve calculated through various cluster analyzes. the output variable is the monthly oil production. Existing empirical models, the DCA and RNN models, were compared, and an optimal model was derived through hyperparameter tuning to improve the predictive performance of the model.

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A Study on Eulerian Analysis for the Steady State Rolling (정상상태 압연공정의 오일러리안 해석에 관한 연구)

  • 이용신
    • Transactions of Materials Processing
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    • v.13 no.7
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    • pp.570-579
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    • 2004
  • 정상상태 압연공정의 오일러리안 공정해석 모델에 관한 연구들을 종합 정리하였다 본 연구의 유한요소해석 모델은 집합조직의 발전에 따른 이방성과 미세기공의 성장에 따른 기계적 성질의 열성화를 평형방정식에 직접 결합하였다 따라서 집합조직의 발전 및 기공률의 변화를 예측하고 동시에 이방성과 기계적성질의 열성화를 해석에 반영할 수 있다. 더불어 오일러리안 해석에서 형상예측을 위하여 자유곡면 수정법과 유선추적법을 유한요소해석 모델에 결합하였다 본 연구의 공정해석 모델을 평판 압연, 클래드압연, 삼차원 사각단면봉의 압연 및 형상압연에 적용하여 집합 조기의 발전, R-값, 항복곡면, 결함성장 등의 기계적성질의 변화 예측과 클래드 압연시에 이중재 접촉면 형상, 배불림, 형상압연 시의 단면변화 등의 형상변화 예측을 보여주었다.

3D gravity inversion with Euler deconvolution as a priori information (오일러 디컨벌루션을 사전정보로 이용한 3 차원 중력 역산)

  • Rim, Hyoung-Rae;Park, Yeong-Sue;Lim, Mu-Taek;Koo, Sung-Bon;Kwon, Byung-Doo
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.10 no.1
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    • pp.44-49
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    • 2007
  • It is difficult to obtain high-resolution images by 3D gravity inversion, because the problem is extremely underdetermined - there are too many model parameters. In order to reduce the number of model parameters we propose a 3D gravity inversion scheme utilising Euler deconvolution as a priori information. The essential point of this scheme is the reduction of the nonuniqueness of solutions by restricting the inversion space with the help of Euler deconvolution. We carry out a systematic exploration of the growing body process, but only in the restricted space within a certain radius of the Euler solutions. We have tested our method with synthetic gravity data, and also applied it to a real dataset, to delineate underground cavities in a limestone area. We found that we obtained a more reasonable subsurface density image by means of this combination between the Euler solution and the inversion process.

복합다양체 자료구조를 갖는 형상모델러에서 오일러 작업자의 구현

  • 명세현;한순흥
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1993.10a
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    • pp.675-680
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    • 1993
  • 컴퓨터를 이용한 제품의 설계시 개념설계부터 최종설계에 이르는 동안 설계모델은 많은 수정을 요하게 된다. 이 과정에서 개념설계 단계부터 솔리드 모델을 채용하는 것은 불편하므로, 와이어프레임 모델이나 곡면 모델을 이용하여 설계를 진행하다가, 최종설계 단계에서 솔리드 모델로 전환하는 것이 바람직하다. 이 경우 이 3가지 모델을 모두 지원하는 모델러가 요구되는데 '복합다양체'를 지원하는 모델러가 이 요건을 만족시킨다. 또한 경계표현(B-rep)방식으로 모델링시 불리안 작업자를 많이 이용하는데, 모델링 도중에 불리한 작업으로 생성된 모델의 Undo작업은 용이하지 않은 일이다. 따라서 불리안 작업으로 생성된 모델의 수정작업을 위한 알고리즘이 요구된다, 일한 수정작업을 위해선 복합다양체를 지원하는 자료구조가 필요하다. 본 논문에선 이러한 복합다양체 자료구조를 갖는 형상모델러의 기본적 자료구조와 기본물체 모델링시 오일러 작업자를 구현하였다.

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An Optimal Design of Gas Lift in Offshore Oil Reservoirs Considering Oil and Injected Gas Composition (해저 오일 저류층 내 오일 및 주입가스 조성에 따른 가스리프트 공법의 최적 설계)

  • Kim, Young-Min;Shin, Chang-Hoon;Lee, Jeong-Hwan
    • Journal of the Korean Institute of Gas
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    • v.22 no.4
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    • pp.39-48
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    • 2018
  • This study presents optimal design of gas lift considering composition of reservoir oil and injected gas which can affect gas lift performance in offshore oil reservoir. Reservoir simulation was conducted by using reservoir models which were built in accordance with API gravity of oil. The results of simulation reveal that oil production rate is considerably increased by gas lift when the reservoir productivity decrease. As a results of response curve analysis for gas lift using well models, gas injection rate to improve the production rate increases as the API gravity of oil decreases and the specific gravity of injected gas increases. The optimal design of gas lift was carried out using multiple lift valves. Consequently, gas lift can be operated at relatively low injection pressure because of decrease in injection depth in comparison to the single lift valve design. The improved oil production rates were analyzed by coupling between reservoir model and well model. As a results of the coupling, it is expected that natural gas injection in the heavy oil reservoir is the most efficient method for improving oil production by gas lift.

Development of Productivity Prediction Model according to Choke Size and Gas Injection Rate by using ANN(Artificial Neural Network) at Oil Producer (오일 생산정에서 쵸크사이즈와 가스주입량에 따른 생산성 예측 인공신경망 모델 개발)

  • Han, Dong-kwon;Kwon, Sun-il
    • Journal of the Korean Institute of Gas
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    • v.22 no.6
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    • pp.90-103
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    • 2018
  • This paper presents the development of two ANN models which can predict an optimum production rate by controlling choke size in oil well, and gas injection rate in gas-lift well. The input data was solution gas-oil ratio, water cut, reservoir pressure, and choke size or gas injection rate. The output data was wellhead pressure and production rate. Firstly, a range of each parameters was decided by conducting sensitive analysis of input data for onshore oil well. In addition, 1,715 sets training data for choke size decision model and 1,225 sets for gas injection rate decision model were generated by nodal analysis. From the results of comparing between the nodal analysis and the ANN on the same reservoir system showed that the correlation factors were very high(>0.99). Mean absolute error of wellhead pressure and oil production rate was 0.55%, 1.05% with the choke size model, respectively. And the gas injection rate model showed the errors of 1.23%, 2.67%. It was found that the developed models had been highly accurate.