Air shift type heat pump is combined heat recovery ventilator and refrigerator, and it is installed an air shifter changing air flow. And so it is an perfect AHU(Air Handling Unit) capable to cooling, heating, ventilation and heat recovery. Therefore, an experimental study has been carried out to investigate the operating performance in winter for this system. An experimental data are room temperature, inlet/outlet temperature of condenser, evaporator and heat exchanger. They have been measured as the variation of outdoor temperature. The results, in case of rising above freezing, the air shift type heat pump system is operated normally, and the heating COP is 3.0~4.2 by varying outdoor temperature from $-3^{\circ}C$ to $15^{\circ}C$.
The pulverized coal combustion behavior in the utility boiler is very complex since so many physical and chemical processes happen in it, simultaneously. The mixing of pulverized coal with combustion air plays an important role in achieving the efficient combustion and stable boiler operation. The distribution of combustion air supplied to the furnace through the windbox damper system has not been clearly known since the individual measurements of air flow for each air nozzle were not possible, yet. The present study describes the CFD modelling of windbox damper system and aims to obtain the air flow rates and pressure loss coefficients across the present five damper systems, respectively. The one dimensional flow network model has been also established to get air flow distributions across the windbox damper, and applied to the actual plant operation condition. Compared with the designed air flow distribution, the modelled one gives a reasonable agreement. For the actual plant operation, the predicted air flow distribution at each air nozzle is differed with the designed data and strongly affected by the individual opening angle.
The importance of atmospheric conditions for the assessment of an air pollution situation has been demonstrated by their influence on the various compartments of an air pollution system, comprising all stages from emission to effects. Especially, air pollutants dispersion phenomenon are very sensitive according to wind data. But the discussions of how to apply representative meteorological data in air pollution dispersion model are not frequent in Korean environmental assessment processes. In this study, we investigated the difference of air pollutants dispersion phenomenon using U.S EPA ISCLT3 model according to applying the different meteorological data observed at two points for Seongseo industrial complex of Daegu. Two points are the spot site of Seongseo industrial complex and Daegu meteorological observatory. The winds speed of the spot site were smaller than those of Daegu meteorological observatory. In the winter season, the differences came to about $64\%$ for the period$(I\;February\;2001\~31\;January\;2002)$. Wind directions were also fairly different at two points. The air pollutants dispersion phenomenon estimated from our numerical experiments were also fairly different owing to the meteorological conditions at two points.
An analytical study was carried out to investigate the performance of an oil pumping system of a variable speed compressor using a commercial CFD program. The simulations for the oil supplying system with the oil and air mixture were performed by varying compressor speed from 40 Hz to 90 Hz. Comparing the predicted with the measured data on the modified scroll compressor validated the simulation model. The predicted results were consistent with the test data with a maximum deviation of 12.8%. The oil flow rate significantly increased with a rise of compressor speed due to a higher oil flow rate from the swing pump and a greater centrifugal force on oil gallery.
PM (particulate matter) is of interest to everyone because it can have adverse effects on human health by the infiltration from respiratory to internal organs. To date, many studies have made efforts for the prediction of PM10 and PM2.5 concentrations. Unlike previous studies, we conducted the prediction of tomorrow's PM10 concentration for the Air Korea stations using Chinese PM10 data in addition to the satellite AOD and weather variables. We constructed 230,639 matchups from the raw data over 3 million and built an RF (random forest) model from the matchups to cope with the complexity and nonlinearity. The validation statistics from the blind test showed excellent accuracy with the RMSE (root mean square error) of 9.905 ㎍/㎥ and the CC (correlation coefficient) of 0.918. Moreover, our prediction model showed a stable performance without the dependency on seasons or the degree of PM10 concentration. However, part of coastal areas had a relatively low accuracy, which implies that a dedicated model for coastal areas will be necessary. Additional input variables such as wind direction, precipitation, and air stability should also be incorporated into the prediction model as future work.
Recently the number of auditoriums such as theaters, assembly halls, and concert halls is increasing in Korea. Auditoriums have generally large space volume, have a high density of occupancy per unit floor area, compared to other buildings. Since they have relatively high ceilings, some heat may stratify above the occupied zone. The under floor air conditioning system, which is set under seats, is frequently selected in an auditorium, because typical air conditioning system where air is supplied from ceilings often causes drafts and unequal temperature distribution. Therefore, this study aims to suggest basic data for air conditioning system design of a middle-sized auditorium. Features and problems of air conditioning system of an auditorium which has about 500 seats are investigated as a case study. In addition, indoor thermal comfort and cooling energy consumption are analyzed with a CFD program and an energy analysis program.
Since air quality monitoring data sets are important base for developing of air quality management strategies including policy making and policy performance assessment, the environmental protection authorities need to organize and operate monitoring network properly. Air quality monitoring network of Busan, consisting of 18 stations, was allocated under unscientific and irrational principles. Thus the current state of air quality monitoring networks was reassessed the effect and appropriateness of monitoring objectives such as population protection and sources surveillance. In the process of the reassessment, a GIS-based decision support system was constructed and used to simulate air quality over complex terrain and to conduct optimization analysis for air quality monitoring network with multi-objective. The maximization of protection capability for population appears to be the most effective and principal objective among various objectives. The relocation of current monitoring stations through optimization analysis of multi-objective appears to be better than the network building for maximization of population protection capability. The decision support system developed in this study on the basis of GIS-based database appear to be useful for the environmental protection authorities to plan and manage air quality monitoring network over complex terrain.
The intensive upper-air observation network was organized over southwestern region of the Korean Peninsula during the Korea Enhanced Observing Program in 2005 (KEOP-2005). In order to examine the effect of additional upper-air observation on the numerical weather forecasting, three Observing System Experiments (OSEs) using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) model with KEOP-2005 data are conducted. Cold start case with KEOP-2005 data presents a remarkable predictability difference with only conventional observation data in the downstream and along the Changma front area. The sensitivity of the predictability tends to decrease under the stable atmosphere. Our results indicates that the effect of intensive observation plays a role in the forecasting of the sensitive area in the numerical model, especially under the unstable atmospheric conditions. When the intensive upper-air observation data (KEOP-2005 data) are included in the OSEs, the predictability of precipitation is partially improved. Especially, when KEOP-2005 data are assimilated at 6-hour interval, the predictability on the heavy rainfall showing higher Critical Success Index (CSI) is highly improved. Therefore it is found that KEOP-2005 data play an important role in improving the position and intensity of the simulated precipitation system.
최근 다양한 분야에 적용되고 있는 딥러닝을 활용한 알고리즘 개발을 위해서는 양질의 풍부한 학습데이터가 갖춰져야 한다. 본 논문은 딥러닝 알고리즘 개발 시 활용도가 높고 정보 도출 시 유용한 광학 영상, 열화상, 음성 등의 생체신호 데이터를 동시에 수집하여 서버에 전송하는 생체신호 수집시스템을 제안한다. 수집기의 이동성을 높이기 위해 라즈베리 파이를 기반으로 제작하였고, 수집한 데이터는 무선 인터넷을 통해 서버로 전송한다. 복수의 수집기에서 동시에 데이터 수집이 가능하도록 피실험자별로 로그인을 위한 아이디를 부여했고, 이를 데이터베이스에 반영하여 데이터 관리가 용이하게 하였다. 제안하는 수집시스템의 활용방안을 보이기 위해 피로도 측정을 위한 생체신호 데이터 수집의 예시를 보인다.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제11권4호
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pp.170-177
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2003
The electric power load during the summer peak time is strongly affected by cooling load, which decreases the preparation ratio of electricity and brings about the failure in the supply of electricity in the electric power system. The ice storage system and heat pump system etc. are used to settle this problem. In this study, the method of estimating temperature and humidity to forecast the cooling load of ice storage system is suggested. The method of forecasting the cooling load using neural network is also suggested. The daily cooling load is mainly dependent on actual temperature and humidity of the day. The simulation is started with forecasting the temperature and humidity of the following day from the past data. The cooling load is then simulated by using the forecasted temperature and humidity data obtained from the simulation. It was observed that the forecasted data were closely approached to the actual data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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