• Title/Summary/Keyword: 증기층

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수직한 벽면에서 혼합증기(수증기/공기)의 막응축 열전달

  • 박수기;김무환;유건중
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1996.11a
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    • pp.217-223
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    • 1996
  • 혼합증기(수증기/공기)의 막응축 열전달 계수를 수직한 벽면에서 측정하고 상관식을 개발하였다. 열전달 상관식은 액막측과 증기측으로 구분하여 만들었고, 액막측 전열계수의 상관식은 액막의 Reynolds수와 Prandtl수의 함수로 나타냈으며, 증기측 전열계수의 상관식은 증기의 Reynolds수, Prandtl수, Schmidt수 및 공기의 질량분율, 액막 Reynolds수의 함수로 제안하였다. 응축 액막의 두께와 확산층의 순간온도 측정결과로부터 액막의 파형 계면이 확산층에서의 열 및 물질전달에 큰 영향을 끼치고 있음을 확인하였고, 증기측 전열계수의 상관식에 포함된 액막 Reynolds수가 파형 계면의 영향을 반영하고 있다.

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Applicability of Continuous Process Using Saturated and Superheated Steam for Boxed Heart Square Timber Drying (대단면 수심정각재 건조를 위한 포화-과열증기 연속 건조 공정의 이용가능성 평가)

  • PARK, Yonggun;CHUNG, Hyunwoo;KIM, Hyunbin;YEO, Hwanmyeong
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • v.48 no.2
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    • pp.121-135
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    • 2020
  • This study aims to evaluate applicability for the continuous drying process using saturated and superheated steam for large-square timber. During drying of the boxed heart square timber, changes in moisture content were examined through the slices of the surface, inner and core layers. The results showed that there was a large moisture content difference between the surface and inner layers during saturated steam drying and between the inner and core layers during superheated steam drying. However, despite the moisture content difference between the layers, no surface check occurred, and an internal check occurred only near the pith or juvenile parts of the wood. The maximum value of the drying stress of the dried larch boxed heart square timber, calculated from the elastic strain of the slice and the tangential elastic modulus of the larch, was 1.30 MPa. The tangential tensile strength of the larch was estimated at 5.21 MPa under temperature and moisture content conditions when drying stress was at a maximum. That is, in the continuous drying process, the saturated and superheated steam did not generate a check in the surface because the drying stress of the wood did not exceed the tangential tensile strength. In further studies, the superheated steam drying conditions will need to be relaxed to suppress the occurrence of internal checks. Such studies would make the continuous drying process using saturated and superheated steam available for the drying of large-square timber.

초임계압 유동층보일러 2대, 1,000MW 증기터빈 조합 신개념 발전 플랜트 소개

  • Kim, Hyeon-Cheol
    • Journal of the KSME
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    • v.56 no.10
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    • pp.44-48
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    • 2016
  • 에너지 생태계의 급변하는 환경속에 고효율, 대용량, 연료 유연성을 확보하기 위한 새로운 도전이 펼쳐지고 있다. 이 글에서는 세계 최대, 최초 초임계 순환유동층 보일러 2대와 1,000MW 증기터빈을 조합한 신개념 설계의 2개 호기(2,000MW) 건설, 한국남부발전(주) 삼척그린파워를 중심으로 내용을 기술하고자 한다.

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Modelling the wide temperature range of steam table using the neural networks (신경회로망을 사용한 넓은 온도 범위의 증기표 모델링)

  • Lee, Tae-Hwan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.11
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    • pp.2008-2013
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    • 2006
  • In numerical analysis on evaluating the thermal performance of the thermal equipment, numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, specific volume, enthalpy and entropy are required. But the steam table itself cannot be used without modelling. In this study applicability of neural networks in modelling the wide temperature range of wet saturated vapor region was examined. the multi-layer neural network consists of a input layer with 1 node, two hidden layers with 10 and 20 nodes respectively and a output layer with 6 nodes. Quadratic and cubic spline interpoations methods were also applied for comparison. Neural network model revealed similar percentage error to spline interpolation. From these results, it is confirmed that the neural networks could be powerful method in modelling the wide range of the steam table.

빗각 증착을 이용한 알루미늄 박막의 구조 제어

  • Yang, Ji-Hun;Park, Hye-Seon;Jeong, Jae-Hun;Song, Min-A;Jeong, Jae-In
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2013.02a
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    • pp.182-182
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    • 2013
  • 빗각 증착은 입사 증기가 기판에 수직하게 입사하는 일반적인 공정과는 다르게 증기가 기판의 수직선과 $0^{\circ}$ 이상의 각을 갖는 증착 방법을 의미한다. 빗각 증착으로 코팅층의 구조를 제어하기 위해서는 기판에 입사되는 코팅 물질의 증기가 일정한 각도를 유지해야한다. 공정 압력이 높아서 증기의 자유행로가 짧아지면 기판에 도달하는 코팅 물질이 일정한 각도를 유지하지 못하기 때문에 코팅층의 구조제어가 어렵고 일반적인 코팅 공정과 유사한 구조의 코팅층을 얻게 된다. 빗각 증착을 공정 압력이 비교적 낮은 전자빔 증착이나 열 기상증착 등의 코팅 공정에서 실시하는 이유이다. 본 연구는 공정 압력이 ${\sim}10^{-3}$ torr로 비교적 높은 스퍼터링 공정에서 빗각 증착을 실시하여 코팅층의 구조제어가 가능한지를 확인하였다. 실험에 사용된 물질은 알루미늄이었으며 빗각은 $0{\sim}90^{\circ}$를 사용하였다. 실험 결과 빗각의 크기가 $60^{\circ}$ 이하에서는 알루미늄 박막의 구조 변화를 관찰하지 못했으며 $45^{\circ}$와 같은 특정한 빗각에서 밀도가 높은 코팅층을 확인할 수 있었다. 이러한 높은 밀도를 갖는 알루미늄 박막은 강판의 부식을 방지하기 위한 보호막으로 적용이 가능할 것으로 판단되며 염수분무시험 결과 200시간 이상의 높은 적청 발생 시간을 보였다. $60^{\circ}$ 이상의 빗각으로 코팅된 알루미늄 박막에서 독립적으로 형성된 주상정을 관찰할 수 있었다. 빗각의 크기가 $90^{\circ}$로 스퍼터링 타겟과 기판을 수직하게 위치시켜도 알루미늄 박막이 코팅되는 것을 확인할 수 있었으며 일정한 각도를 가지는 주상정을 관찰할 수 있었다. 이러한 주상정의 알루미늄은 비교적 큰 표면적을 가지고 있기 때문에 가스 센서 등 다양한 응용분야에 적용이 가능할 것으로 판단된다. 앞서 설명한 실험결과와 같이 스퍼터링과 같이 공정 압력이 비교적 높은 공정에서도 빗각 증착을 이용한 코팅층의 구조 제어가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

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Function approximation of steam table using the neural networks (신경회로망을 이용한 증기표의 함수근사)

  • Lee, Tae-Hwan;Park, Jin-Hyun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.3
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    • pp.459-466
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    • 2006
  • Numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, dryness, volume, enthalpy and entropy are required in numerical analysis on evaluating the thermal performance. But the steam table itself cannot be used without modelling. From this point of view the neural network with function approximation characteristics can be an alternative. the multi-layer neural networks were made for saturated vapor region and superheated vapor region separately. For saturated vapor region the neural network consists of one input layer with 1 node, two hidden layers with 10 and 20 nodes each and one output layer with 7 nodes. For superheated vapor region it consists of one input layer with 2 nodes, two hidden layers with 15 and 25 nodes each and one output layer with 3 nodes. The proposed model gives very successful results with ${\pm}0.005%$ of percentage error for temperature, enthalpy and entropy and ${\pm}0.025%$ for pressure and specific volume. From these successful results, it is confirmed that the neural networks could be powerful method in function approximation of the steam table.

Local Mean Water Layer Thickness in Countercurrent Stratified Two -Phase Fllow (물-증기 역류 성층이상유동에서의 국부 평균 액체층 두께)

  • Kim, Hho-Jung;Kim, Kap
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.10 no.6
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    • pp.947-958
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    • 1986
  • 물-증기 역류 성층이상유동에서의 평균 액체층 두께가 여러가지 경사각과 종횡비에 따라 측정되었다. 난류유동에 있어서 전단응력분포의 선형화와 von Karman의 혼합길이 이론을 근거로 평균 액체층의 두께에 대한 관계식이 제시되었으며 실험결과와 잘 일치하였음을 보였다. 접촉면에서의 조파저항이 고려되지 않은 해석결과는, 수평 성층유동의 경우에, 평균 액체층 두께보다는 오히려 파곡까지의 액체층 두께를 예측하고 있는 것으로 나타났다. 또한 평균 액체층 두께에 대한 실험 상관관계식이 계산시 편의를 위해 쉽게 인지할 수 있는 매개변수들의 항들롤 제시되었다.

Comparison of the neural networks with spline interpolation in modelling superheated water (물의 과열증기 모델링에 대한 신경회로망과 스플라인법 비교)

  • Lee, Tae-Hwan;Park, Jin-Hyun;Kim, Bong-Hwan
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.246-249
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    • 2007
  • In numerical analysis for phase change material, numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, specific volume, enthalpy and entropy are required. But the steam table or diagram itself cannot be used without modelling. In this study applicability of neural networks in modelling superheated vapor region of water was examined by comparing with the quadratic spline. neural network consists of an input layer with 2 nodes, two hidden layers and an output layer with 3 nodes. Quadratic spline interpoation method was also applied for comparison. Neural network model revealed smaller percentage error to quadratic spline interpolation. From these results, it is confirmed that the neural networks could be powerful method in modelling the superheated range of the steam table.

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Numerical Analysis of Simultaneous Cooling Process of Upper and Lower Side of Running Hot Steel Strip (주행하는 고온 강재의 상하부 동시 냉각 과정 수치해석)

  • Kwon, Myeon Jae;Park, Il Seouk
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.38 no.12
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    • pp.1051-1056
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    • 2014
  • After hot rolling, a high-temperature steel plate with a temperature higher than $800^{\circ}C$ is rapidly cooled by multiple circular water jets. In this cooling process, because the temperature of the steel plate is much higher than the boiling point of the cooling water, film-boiling heat transfer occurs and a very thin steam layer forms between the plate surface and the cooling water. The steam layer acts as a thermal resistance that prevents heat transfer between the cooling water and the steel plate. In addition to the film-boiling heat transfer, complex physical phenomena such as the free-surface flow of residual water that accumulated on the material and the material's high-speed motion also occur in the cooling process. In this study, the simultaneous cooling process of the upper and lower sides of a running hot steel strip is investigated using a three-dimensional numerical model and the cooling performances and characteristics of the upper-side cooling and lower-side cooling are compared.

Comparison of the neural networks with spline interpolation in modelling superheated water (물의 과열증기 모델링에 대한 신경회로망과 스플라인 보간법 비교)

  • Lee, Tae-Hwan;Park, Jin-Hyun;Kim, Bong-Hwan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.12 no.4
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    • pp.685-690
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    • 2008
  • In numerically evaluating the thermal performance of the heat exchanger, numerical values of thermodynamic properties such as temperature, pressure, specific volume, enthalpy and entropy are required. But the steam table or diagram itself cannot be directly used without modelling. In this study the applicability of neural networks in modelling superheated water vapor was examined. The multi-layer neural networks consist of an input layer with 2 nodes, two hidden layers with 15 and 25 nodes respectively and an output layer with 3 nodes. Quadratic spline interpolation was also applied for comparison. Neural networks model revealed smaller percentage error compared with spline interpolation. From this result, it is confirmed that the neural networks could be a powerful method in modelling the superheated water vapor.