오일 증기의 제트를 분사하여 잔류가스를 배기하는 오일확산펌프는, 구조가 간단하여 고장이 적고 저렴하며 소음 및 전기노이즈가 적게 발생하는 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 오일의 증기압에 의해 그 도달압력이 10-9 Torr 이상으로 제한되어, 액체질소로 냉각되는 배플형태의 저온 트랩을 사용하지 않는 한 10-10 Torr영역의 초고진공 배기용으로는 사용하지 못하는 것으로 알려져 있다. 유회전펌프로 뒷받침 배기(foreline pumping)하는 700l/s의 배기속도를 가진 오일확산펌프에 300 liter/sec의 컨덕턴스를 가진 액체질소 트랩을 부착하여 메탈 실링을 사용하는 초고진공 챔버를 배기하였다. 액체질소트랩에 액체질소를 투입하면 $1{\times}10-8Pa$이하의 초고진공이 얻어졌으나, 액체질소가 증발하여 트랩의 온도가 상온으로 상승하면 압력도 $1{\times}10-7Pa$ 이상으로 상승하였다. 50 liter/sec의 배기속도를 가진 터보분자펌프로 오일확산펌프를 뒷받침 배기하면 액체질소를 투입하지 않은 상태에서 $5{\times}10-9Pa$이하의 초고진공이 얻어졌으며, 액체질소를 투입하여도 압력은 거의 변화하지 않았다. 잔류가스분석장치로 얻은 잔류가스 성분 스펙트럼은 수소가 잔류가스의 대부분을 차지하는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
In the steam system, a stream trap valve discharges a condensate and a non-condensable gas. It also prevents stream from being leaked. The free float stream trap valve is a mechanical type of stream trap. The valve is opened when a hallow ball is floated due to the density of the condensate through the condensate flows into the valve. On the other hand, when the flow of the condensate is completed, the valve is closed as the float subsides due to the weight of the structure and the stream is blocked. In addition, the bimetal lifts the hallow ball, which discharges the non-condensable gas. In this study, the performance of the properties of the free float stream trap valve, the method of support for three points, and the orifice design are researched. Moreover, the condensate discharge capacity of the free float stream trap valve is calculated from the experiment.
본 연구에서는 대기 중의 오존농도 증기에 크게 기여하는 오존전구물질인 탄화수소계 휘발성유기화합물 중 가장 휘발성이 큰 $C_2$-C$_3$계열의 오존전구물질을 분석하기 위하여 흡착농축 분석법을 이용한 효율적인 분석법을 확립하고자 하였다. $C_2$계열의 탄화수소류의 경우 휘발성이 매우 커서 일반적으로 -3$0^{\circ}C$의 저온에서 강한 흡착제를 이용하여 재농축하는 과정을 거쳐서 분석하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 공기 중 상대습도가 높을 경우 수분에 의한 흡착제의 응결현상으로 인해 농축트랩이 막히는 등의 여러 가지 문제점을 유발할 수 있으므로 철저히 수분을 제거하여야 하는 것으로 알려져 있다. (중략)
심각한 사고를 초래하는 석유화학 플랜트의 가스 누출 여부와 위치를 실시간으로 탐지하기 위하여 주변의 여러 기계소음 등으로부터 비정상적 누출 음향을 분리할 수 있는 기법을 제시하였다. LMS 알고리즘을 이용하여 FIR구조의 적응필터와 누출 탐지용 상호상관함수를 이용하여, LABVIEW를 통하여 누출예측프로그램을 개발하였고 직접 제작한 장비를 이용하여 잔향실에서 실험을 수행하였다. 홀 사이즈, 압력, 거리, 주파수를 인자로 하여 비정상적 누출소음에 대한 실험에서 얻어진 데이터를 분석한 결과, 암소음은 1kHz 대역 이하에서 주로 발생하고 누출에 의한 소음신호는 고주파 대역, 특히 16kHz의 대역에서 가장 잘 발생한다는 것을 알게 되었다. 이런 음향기법의 가능성을 확인하기 위해서 실제로 정유공장에서 소음을 측정한 결과, 펌프와 압축기에서의 소음신호가 각각 2kHz, 4.5kHz로 측정됨으로써 주변 환경 소음과 누출음이 구별 가능하고 누출 위치(거리)의 탐지가 가능함을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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