Park, Heui-Joo;Lee, Hansoo;Kang, Hee-Suk;Park, Yong-Ho;Lee, Chang-Woo
Nuclear Engineering and Technology
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제34권3호
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pp.242-249
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2002
The relationship between the tritium release rate from the nuclear power plant and tritium concentration in the environment around the Kori site was modeled. The tritium concentration in the atmosphere was calculated by multiplying the release rates and $\chi$/Q values, and the d3V deposition rate at each sector according to the direction and the distance was obtained using a dry deposition velocity. The area around Kori site was divided into 6 zones according to the deposition rate. The six zones were divided into 14 compartments for the numerical simulation. Transfer coefficients between the compartments were derived using site characterization data. Source terms were calculated from the dry deposition rates. Tritium concentration in surface soil water and groundwater was calculated based upon a compartment model. The semi-analytical solution of the compartment model was obtained with a computer program, AMBER. The results showed that most of tritium deposited onto the land released into the atmosphere and the sea. Also, the estimated concentration in the top soil agreed well to that measured. Using the model, tritium concentration was predicted in the case that the tritium release rates were doubled.
최근에 소방안천과 관련된 화재 현상의 수치해석 연구률 위한 컴퓨터의 이용이 크게 중가하고 있는 실정이다. 밀폐된 구획의 창유리(3mm, 4mm 두쩨) 파단시 화재의 동륙성을 초사하기 위하여 zone형 컴퓨터 수치해석 프로그햄인 FASTLite(version 1.1.2)와 창유리 파단 시간 계산 프로그랩인 BREAKl(ver¬S sion 1.0)을 사용하여 foam sofa 화재에 대한 모의 실험융 하였다. 본 연구률 흉하여 개방- 혹온 멀쩨-상태의 구획 화재의 동륙성과 밀떼된 구획의 창유리 파단시 화재 동특성 사이에 큰 차이가 있옴을 확인하였다. 또 4mm 두째 유리의 경우 벼쟁상 연소로 인해 발생 . 축객된 미연소 가연성 가스에 의해 backdraft 현상이 발생합융 볼 수 있었고, 않run와 4mm 두께의 유리 내 . 외면에 온도차가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소방대원의 화재진압 혹은 피난을 위한 소방천술과 소방안전 공학도의 구획 화재 관련 컴퓨터 수치 혜석 프로그램의 운영 기법을 향상시키는데 큰 도용이 되리라 생각된다.
To evaluate the usability of compartment fire models for predicting sprinkler response time, fire experiment was conducted and measured sprinkler response time. The experimental data was compared with zone model "FASTLite"and field model "FDS"and field Model "SMARTFIRE" A Compartment fire conducted in a 2.4 m by 3.6 m by 2.4 m ISO 9705 room and measured H.R.R was approximately 100.3 kW. In test, Sprinkler activation temperature used is $72^{\circ}c$ and responded at 198s. The output of FASTLite, SMARTFIRE and, FDS for this fire scenario were 209s, 183s, and 192s, respectively. As a results, prediction using FDS model approached to that of test very closely and other models showed good approximated results also.
In the event of a maritime accident, search plans have traditionally been planned using experiential methods. However, these approaches cannot guarantee safety when the scale of a maritime accident increases. Therefore, this study proposes a model utilizing discrete event simulation (DES) to predict the diving time for compartment searches of a ship located on the seabed. The discrete event simulation model was created by applying the DEVS formalism. The M/V Sewol sinking was used as an example to simulate how to effectively navigate compartments of different sizes. The simulation results showed the optimal dive time with the number of decompression chambers needed to navigate the compartment as a variable. Based on this, we propose a methodology for efficient navigation planning while ensuring diver safety.
In order to establish optimal dosage schedules and withdrawal times for sulfamethazine(SMZ) in pigs, pharmacokinetic and tissue distribution experiments were conducted in pigs. For comparative purposes, tissue depletion kinetics are also studied in rats. From three pigs administered with SMZ i.v., the pharmacokinetic profile of SMZ in two pigs was adequately described by a one-compartment open model whereas that in one pig was patterned after a two-compartment open model. Volume of distribution(Vd) was 0.48~0.57 L/kg and biological half-life($t_{1/2}$) was 11.8-16.8 h. From three pigs dosed with SMZ p.o., pharmacokinetic profile was explainable with a one-compartment open model. Time to reach maximum SMZ concentration in serum (Tmax) was 2.8 h, 3.2 h and 7.5 h. Elimination half-life was 2.8-7.5 h. The descending order in concentration of SMZ was plsama > kidney > liver > lung > heart > pancreas > spleen > duodenum > ileum > brain > adipsoe tissue from three pigs sacrificed at 5h, 29h and 54h after the administration of SMZ, p.o.. The protein binding of SMZ in pigs was 55.2%($2.5{\mu}g/ml$), 71.5% ($5{\mu}g/kg$) and 71.5%($10{\mu}g/ml$). The mean systemic bioavailability (F) of SMZ p.o. was 49.1 %. Meanwhile the pharmacokinetic profile of SMZ in rats was adequately described by a one-compartment open model. Absorption of SMZ p.o. in the rat was very rapid. In conclusion, the oral optimal dosage regimen of SMZ for pigs was the initial dose of 45.7 mg/kg followed by the maintenance dose of 30.2 mg/kg for high specific pathogens to SMZ. The time to reach below the stipulated residual allowable concentration (0.1 ppm) was calculated 93 h after oral administration of 200 mg/kg recommended by manufactureres.
In this study, the car crash analysis that simulates the crushing behavior of car forestructure during a frontal impact is carried out. The analysis model for front impact of a car consists of the lumped mass and the spring model. The characteristics value of masses and springs is obtained from the static analysis of a target car. The deceleration-time curve obtained from the simulation are compared with NCAP test data from the NHTSA. They show a good agreement with frontal crash test data. The deceleration-time curve of passenger compartment is classified into 3 stages; beginning stage, middle stage, and last stage. And the behavior of masses at each stage is explained. The effect of stiffness variation on deceleration of passenger compartment is resolved. The maximum loaded peak-time of torque box and dash is the main factor to control the passenger compartment's maximum deceleration.
Indoor air quality might be affected by source strength of indoor pollutants, ventilation rate, decay rate, outdoor level, and so on. Although technologies measuring these factors exist directly, direct measurements of all factors are not always practical in most field studies. The purpose of this study was to develop an alternative method to estimate the source strength and deposition constant by application of multiple measurements. For the total duration of 60 days, indoor and outdoor $NO_2$ concentrations every 3 days were measured in 30 houses in Seoul, Asan and Daegu. Using a compartment model by mass balance and linear regression analysis, penetration factor (ventilation divided by sum of air exchange rate and deposition constant) and source strength factor (emission rate divided by sum of air exchange rate and deposition constant) were calculated. Subsequently, the source strength and deposition constant were estimated. Natural ventilation was $1.80{\pm}0.42\;ACH,\;1.11{\pm}0.50\;ACH,\;0.92{\pm}0.26\;ACH$ in Seoul, Asan and Daegu, respectively. Calculated deposition constant(K) and source strength of $NO_2,$ in this study were $0.98{\pm}0.28\;hr^{1}\;and\;16.28{\pm}7.47\;ppb/h,$ respectively.
Most vehicles have a heating, ventilating and air conditioning (HVAC) device to control the thermal condition and to make comfortable environment in the passenger compartment. The improvement of ventilation flow inside the passenger compartment is crucial for providing comfortable environment. For this, better understanding on the variation of flow characteristics of ventilation air inside the passenger compartment with respect to various ventilation modes is strongly required. Most previous studies on the ventilation flow in a car cabin were carried out using computational fluid dynamics (CFD) analysis or scale-down water-model experiments. In this study, whole ventilation flow discharged from the air vent of a real passenger car was measured using a special PIV (particle image velocimetry) system for large-size FOV (field of view). Under real recirculation ventilation condition, the spatial distributions of stream-wise turbulence intensity and mean velocity were measured in the vortical panel-duct center plane under the panel ventilation mode. These experimental data would be useful for understanding the detailed flow structure of real ventilation flow and validating numerical predictions.
구획실 내 프로판 가스화재에 대해 Fire Dynamics Simulator (FDS)를 이용한 수치계산을 수행하고 실험과의 비교를 통해 적용된 연소모델 예측성능을 평가하였다. 검토된 연소모델은 FDS v5.5.3의 혼합분율 연소모델과 FDS v6.6.3의 Eddy Dissipation Concept (EDC) 모델이며, EDC 모델에서 화학반응기구는 1-step Mixing Controlled, 2-step Mixing Controlled, 3-step Mixing Controlled 및 Mixing Controlled 반응과 유한화학반응이 혼합된 3-step Mixed 반응을 적용하였다. 구획실 내부의 온도에 대해서는 각 연소모델들 간의 예측성능 차이는 그다지 크지 않음을 확인하였다. 연소모델 차이에 의한 $O_2$와 $CO_2$ 농도에 대한 예측성능 차이보다는 CO에 대한 예측결과 차이가 크게 나타났다. CO 농도에 대해서는 EDC 3-step Mixing Controlled 모델이 가장 높게 예측하며 혼합분율 연소모델은 실험보다는 낮게 예측하였다. EDC 3-step Mixed 모델이 가장 예측성능이 좋았지만 EDC 2-step Mixing Controlled 모델도 충분히 합리적인 수준으로 예측하고 있음을 확인하였다. EDC 1-step Mixing Controlled 모델에 기존에 제안된 CO 수율을 적용할 경우 CO 농도에 대해서 너무 과소 예측하며 CO 예측 정확도를 높이기 위해 수율을 높이면 $CO_2$ 농도에 대한 합리적인 예측이 어려워지는 문제점이 있었다.
Oxytetracycline (OTC) has been widely used in eel culture as a therapeutic and prophylactic agent because of its broad-spectrum activity against gram-positive and -negative bacteria. The oral treatment dosage of OTC approved for the treatment of edwardsiellosis, furunculosis and vibriosis in eel is 50 mg/kg/day for 3-7 days in Korea. To determine new optimum dose of OTC in eel, the pharmacokinetics of OTC after single oral administration (100 mg/kg B.W., 200 mg/kg B.W.) in cultured eel, Anguilla japonica was examined. In oral dosage of 100 and 200 mg/kg body weight, the highest plasma concentrations of OTC were 1.19±0.42 ㎍/㎖ and 2.69±0.57 ㎍/㎖, respectively. Plasma concentrations of OTC were not detected after 720 h post-dose in all experiments. The kinetic profile of absorption, distribution and elimination of OTC in plasma wwas calculated fitting to a 1- and 2-compartment model by WinNonlin program. The following parameters were obtained for a single dosage of 100 and 200 mg/kg respectively: 1-compartment model, AUC= 82.48 and 432.68 ㎍*h/㎖, Tmax= 3.93 and 14.24 hr, Cmax= 0.94 and 2.34 ㎕/㎖; 2-compartment model, AUC= 448.73 and 530.65 ㎍*h/㎖, Tmax= 6.37 and 8.96 hr, Cmax= 0.90 and 3.21 ㎕/㎖.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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