• 제목/요약/키워드: Automated mixing system

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Automation of Solid-state Bioreactor for Oyster Mushroom Composting

  • Lee, Ho-Yong;Kim, Won-Rok;Min, Bong-Hee
    • Mycobiology
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    • 제30권4호
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    • pp.228-232
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    • 2002
  • This study focused on the production of high quality compost for the growth of aero-thermophilic fungi, which has a promoting effect on the growth rate and production of oyster mushrooms. The automated solid-state bioreactor system was designed on the basis of a Three-Phase-One system, which controls the serial steps of prewetting, pasteurization and fermentation processes. High numbers of thermophilic fungi and bacteria were recovered from the mushroom composts prepared by this solid-state bioreactor. The rates of composting process were depended on physical as well as chemical factors. Among these factors, the parameters of moisture content and temperature were found to be particularly important. In our automated system, constant levels of moisture content, temperature and ventilation via mixing were provided by a centralized control apparatus including PLC, water tank and water jacket systems. These features induced higher microbiological activity of aero-thermophiles.

컴팩션 그라우팅 공법의 품질관리 시스템 개발 및 신뢰성 검증 (Development and Reliability Verification of Quality Control System for Compaction Grouting Method)

  • 서석현;이정상;정의엽;박상영;이효범
    • 한국지반신소재학회논문집
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    • 제19권4호
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    • pp.11-20
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    • 2020
  • 본 연구에서는 연약지반의 개량 및 부등침하가 일어난 건물의 복원 등에 사용할 수 있는 컴팩션 그라우팅 공법을 소개하였다. 기존 컴팩션 그라우팅 공법에서 사용되는 펌프는 1공씩 주입하는 시스템으로 시공 효율성이 저하되고,아날로그 주입방식으로 현장 작업자가 수동으로 시공을 관리하여 일관된 품질관리가 어려웠다. 기존 시공에서의 문제점을 해결하기 위하여 펌프와 품질관리 시스템을 개발하였다. 품질관리 시스템은 주입재료의 자동 배합 시스템, 다중 동시 주입 펌프, 주입관리 모니터링 시스템으로 구성하였다. 현장 시험을 통해 품질관리 시스템의 성능을 검증하였고 컴팩션 그라우팅 공법의 시험시공 후 품질 시험을 통하여 지반개량 성능을 확인하였다. 따라서 개발된 통합 품질관리 시스템을 활용한다면 시공 및 품질 확인이 어려운 현장에서 일관된 품질의 보장과 시공의 효율성 및 안정성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

자동핵종분리장치를 이용한 액체시료 중 89Sr, 90Sr 동시분석법 연구 (Simultaneous analysis method of 89Sr and 90Sr in liquid sample using automated separation system)

  • 김희원;이용진;김선하;이진홍;임종명;김현철
    • 분석과학
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    • 제33권6호
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    • pp.274-284
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    • 2020
  • 액체시료 중 89Sr와 90Sr을 자동핵종분리장치를 이용하여 Sr-resin으로 분리-정제하고, 액체섬광계수기(LSC)로 동시 분석하는 방법을 연구하였다. 액체시료 0.5 kg 중 방사성스트론튬을 탄산염 형태로 농축하고, Sr-resin 2 mL (Bed volume)으로 분리하였다. 유량이 최대 1 mL min-1까지 가능한 중력법과, 유량 2 mL min-1, 4 mL min-1 조건에서, Sr과 방해이온들의 거동을 평가하였다. LSC를 이용해 섬광용액을 혼합하지 않은 Cerenkov mode와, 섬광용액을 혼합한 Scintillation mode에서 측정한 결과를 이용해 정제된 89Sr와 90Sr의 방사능을 동시에 분석하였다. 표준선원을 이용해 90Sr/89Sr의 방사능 비가 1:1, 1:2, 1:5 되도록 탈염수를 이용해 모의시료를 준비하였고, 89Sr 방사능은 0.5~10 Bq kg-1, 90Sr 방사능은 0.5~50 Bq kg-1의 범위이다. Sr의 회수율은 68~94 %이고, 89Sr의 상대편의는 -5~20 %, 90Sr 방사능의 상대편의는 -10~10 %로 나타났다.

시간영역 광전자파 분석기 (Automatic TDR System)를 이용한 오염물질의 거동에 관한 연구: 오염물질 운송개념 (Application of an Automated Time Domain Reflectometry to Solute Transport Study at Field Scale: Transport Concept)

  • 김동주
    • 자원환경지질
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    • 제29권6호
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    • pp.713-724
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    • 1996
  • 현장에서의 주요 운송 메카니즘을 연구하기 위하여 시간별 잔존수 농도분포곡선 자료를 이용하였다. 운송개념을 대표하는 모델로서 2개의 상반된 가설에 근기한 모델, 즉 CDE와 CLT모델을 사용하였으며 파라미터 추정을 위하여 깊이별 평균농도자료에 최적화기법을 적용하였으며 잔존수 농도의 도달시간을 나타내는 확율밀도함수를 이용하여 모멘트해석도 시행되었다. 모멘트 해석결과 잔존수농도의 1차 및 2차 시간 모멘트는 침출수농도의 것들보다 크게 나타났다. 또한 시간 모멘트를 이용하여 오염물질 운송시간의 변이도와 확산 파라미터도 도출되었다. 변이도 및 확산계수와 운송거리간의 상관관계는 침출수농도 및 잔존수농도에 대해서 동일하게 나타났다. 이러한 관계를 이용하여 2가지 모델을 검정하였으나 운송거리에 따른 운송파라미터의 불규칙한 변화로 확정적 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 첫 번째 깊이에서 얻은 파라미터를 이용하여 다른 깊이에서의 오염물질 운송 방식을 예측하여 실측자료와 비교하여 각 모델을 검정하였다. 그 결과 CLT 모델이 CDE 모델보다 현장실측자료에 근접하였다. 이는 오염물질이 이동함에 따라 완전한 혼합이 발생하는 것이 아니라 상관흐름 즉, "오염물질이 각 층을 통과할 때 빠른 물질은 빠르게 느린 물질은 지속적으로 느리게 움직인다"는 사실을 뒷받침한다고 볼 수 있다. 특히 첨두농도에 대한 CDE 모델의 과대예측은 오염물질 확산의 과소평가에 기인하는 것으로 나타났다.

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Influence of intake runner cross section design on the engine performance parameters of a four stroke, naturally aspirated carbureted SI engine

  • Singh, Somendra Pratap;Kumar, Vasu;Gupta, Dhruv;Kumar, Naveen
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제3권1호
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    • pp.1-12
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    • 2015
  • The current scenario of the transportation sector reflects the urgent need to address issues such as depletion of traditional fuel reserves and ever growing pollution levels. Researchers around the world are focussing on alternatives as well as optimisation of currently employed devices to reduce the pollution levels generated by the commonly used fuels. One such optimisation involves the study of air flow within the intake manifolds of SI engines. It is a well-known fact that alterations in the air manifolds of engines have a significant impact on the engine performance parameters, fuel consumption and emission levels. Previous works have demonstrated the impacts of runner lengths, diameter, plenum volume, taper angle of distribution manifolds and other factors on in-cylinder fluid motion and engine performance. However, a static setup provides an optimal configuration only at a specific engine speed. This paper aims to investigate the variations in the same parameters on a four stroke, naturally aspirated single cylinder SI engine through varying the cross section design over the intake runner with the aid of Computational Fluid Dynamics. The system consists of segments that form the intake runner with projections on the inside that allow various permutations of the intake runner segments. The various configurations provide the optimised fluid flow characteristics within the intake manifold at specific engine speed intervals. The variations such as turbulence, air fuel mixing are analysed using the three dimensional CFD software FLUENT. The results can be used further for developing an automated or manually adjustable intake manifold.

빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합비율 최적화 모형 (Optimization Model for the Mixing Ratio of Coatings Based on the Design of Experiments Using Big Data Analysis)

  • 노성여;김영진
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제3권10호
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    • pp.383-392
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    • 2014
  • 코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.