MOV(Main Oxidizer shut-off Valves) control the combustion of launch vehicle systems by the supply and the isolation of liquid oxygen to a main combustion chamber in launch vehicle systems. Moreover, the MOV should secure a constant flow rate of liquid oxygen for combustion instability in the steady operational state. Although it has been showed that a EM(Engineering Model) with a high discharge coefficient value compared with the TM(Technology Model) fills the overall performance requirements, additional design modifications in some critical parts of the EM were conducted to improve the performance. The configurations of the pressure-control body, the middle flange, and the rips of the inlet body of the EM were modified and the performance tests have been performed with test models. Consequently, the intended improvements have been verified by the performance tests.
Background: Spontaneous combustion of coal is one of the factors which causes direct or indirect gas and dust explosion, mine fire, the release of toxic gases, loss of reserve, and loss of miners' life. To avoid these incidents, the prediction of spontaneous combustion is essential. The safety of miner's in the mining field can be assured if the prediction of a coal fire is carried out at an early stage. Method: Adularya Underground Coal Mine which is fully mechanized with longwall mining method was selected as a case study area. The data collected for 2017, by sensors from ten gas monitoring stations were used for the simulation and prediction of a coal fire. In this study, the fuzzy logic model is used because of the uncertainties, nonlinearity, and imprecise variables in the data. For coal fire prediction, CO, O2, N2, and temperature were used as input variables whereas fire intensity was considered as the output variable.The simulation of the model is carried out using the Mamdani inference system and run by the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. Results: The results showed that the fuzzy logic system is more reliable in predicting fire intensity with respect to uncertainties and nonlinearities of the data. It also indicates that the 1409 and 610/2B gas station points have a greater chance of causing spontaneous combustion and therefore require a precautional measure. Conclusion: The fuzzy logic model shows higher probability in predicting fire intensity with the simultaneous application of many variables compared with Graham's index.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.25
no.2
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pp.12-23
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2021
In this study, the combustion instability characteristics of low-swirl injector and high-swirl injector is compared by model gas turbine combustor. To compare of unstable behavior in high-swirl injector and low-swirl injector, we performed lots of measurement of combustion instability, with variable of equivalence ratio, combustor length and injector type. The results shown that longitudinal instability occur dominantly in model gas turbine combustor. In addition, it was found that high-swirl injector has more wide range of unstable regime than low-swirl injector. The blockage ratio what one of a parameter in low-swirl injector has not much effected in aspects of overall combustor behavior. Also, revealed that combustion instability occurred in the same combustor length has same properties, regardless of the injector type.
A slag building simplified model was developed to determine wall heat flux of a Shell 300 MW coal gasifier. In the model 4 layers(particulate, sintered, molten slag, solidified slag) were considered and mass conservation and energy balance were used to obtain each slag layer's thickness and surface temperature. Thermo-chemical and fluid charateristics of the gasifier were studied with and without considering the slag model using commercial CFD code FLUENT. Consideration of the slag layer did not affect syn-gas mole fractions. However, the slag layer caused to increase the exit gas temperature by about 50 K.
Traditional time based preventive maintenance is used to constant maintenance interval for equipment life. In order to consider economic aspect for time based preventive maintenance, preventive maintenance is scheduled by RCM(Reliability-Centered Maintenance) evaluation. So, Markov state model is utilized considering stochastic state in RCM. In this paper, a Markov state model which can be used for scheduling and optimization of maintenance is presented. The deterioration process of system condition is modeled by a Markov model. In case study, simulation results about RCM are used to the real historical data of combustion turbine generating units in Korean power systems.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.2
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pp.248-253
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2007
Traditional time based preventive maintenance is used to constant maintenance interval for equipment life. In order to consider economic aspect for time based preventive maintenance, preventive maintenance is scheduled by RCM(Reliability-Centered Maintenance) evaluation. So, Markov state model is utilized considering stochastic state in RCM. In this paper, a Markov state model which can be used for scheduling and optimization of maintenance is presented. The deterioration process of system condition is modeled by a Markov model. In case study, simulation results about RCM are used to the real historical data of combustion turbine generating units in Korean power systems.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.16
no.6
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pp.653-663
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2000
A lot of hazardous wastes are discharged as by-products of working process by industrial development. Hazardous wastes is physical characteristics of difficult destruction at hight temperature. Numerical simulation and combustion experiment performed of dump incinerator for hazardous waste incineration. For the numerical simulation, the SIMPLEST algorithm was used to ensure rapid converge A K-$\varepsilon$ model was incorporate for the enclosure of turbulence flow. Combustion model was used by ESCRS (extended simple chemically reacting system) model available of CHEMKIN thermodynamic data for the source term of species conservation equation or energy equation. Radiation model is used by six flux model. A parametric screening studies was carried out through numerical simulation and experiment. Residence time and concentration in the incinerator was strongly dependent on the parameters of mixture velocity, mixture equilibrium ratio, surrogate velocity and surrogate equilibrium ratio.
Numerical simulations were carried out using standard Reynolds stress turbulence model(LRR model) and modified RSM(Janicka model ) to validate these models in combustion flow fields. Two flames were selected for use as a benchmark data for model testing. One is a conventional jet diffusion flame that has the effect of suppression of turbulence by combustion. The other is a triple jet diffusion flame that designed to give high turbulence to the periphery of the flame and to remove the low Reynolds-number flow fields. As a result, it was found that the modification of standard RSM model is indispensable in the modelling of flames with low turbulence region. And it is also necessary to improve the existing modified models for the universal use.
In this research, a network model was developed to predict combustion instability in an annular gas turbine combustor (GT24) for power generation. The model consisted of various acoustic elements such as several ducts and area changes which could represent a real combustor with a complex geometry, applied mass, momentum, and energy equations to each element. In addition, a one-dimensional network model through a cylindrical coordinate system has been proposed to predict various acoustic modes. As a result of the analysis, the key resonant frequencies such as longitudinal, circumferential, and complex modes were derived from the EV combustor of GT24, and the reliability of the current model was verified through comparison with the 3D Helmholtz solver.
A skeletal mechanism of coal combustion was derived from a detailed coal combustion kinetic mechanism through an importance analysis of chemical pathways. The reduction process consists of roughly two parts. The first process is performed based on a connectivity analysis between species. In this process, DRGEPSA is chosen for reduction process. Strongly connected species and related reactions from the important species set as start species by the operator are sorted into the reduced mechanism. About 70% of species and reactions can be removed with a limited accuracy loss. Subsequently the second reduction process, CSP, is performed. This method focuses on an importance of each reaction and can reduce a volume of mechanism appropriately. Through these analyses, a skeletal mechanism is generated that is including 65 species and 150 reactions. The generated skeletal mechanism is verified through a comparison with the detailed mechanism in the homogeneous reactor model of CHEMKIN-PRO under wide range of conditions. The generated mechanism can give an advantage in the analysis of coal combustion characteristics in detail in large scale simulations such as LES and DNS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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