The new millennium has started with several innovations driven by fast evolution of the technologies in energy sector. A strong impulse towards the diffusion of new economical efficient technologies regulatory incentives related to energy production from renewable source and a small scale building trigeneration and to promotion of more sustainable environmental-friendly generation solutions, the evolution of electricity markets, more and more binding local emission constraints, and the need for improving the security of supply to reduce the energy system vulnerability. The 24 percentage energy quantify of total energy consumption consumes in commercial buildings and residential houses and the 30% portion of total $CO_2$ emissions covers also in the commercial buildings and residential houses sector. To cope with efficiently this energy sinuation in building sector, Building microgrid or building tooling, heating & power(BCHP) system has been interested in recent day due to meeting thermal and electric energy requirements efficiently and with appropriate energy quality. A multi agent system is a collective of intelligent agents that communicate with each other and work cooperatively to achieve common goals. Also, it is to medicate and coordinate communication between Control Areas and Security Coordinators for teal-time control of the BCHP system and the power pid. In this new circumstance, it is very important to integrate the power and energy delivery system and the information system(communication, networks, and intelligent equipment) that controls it. Therefore, development of smart control modules with open communication protocol and seamlessly interchange the data and information between control network and data network including extranet and intranet give a great meanings. We designed and developed the TCP/IP-CAN IED agent modules and ModBus./LonTalk/(TCP/IP) IED agent ones to configure the multi-agent system based smart energy network of commercial buildings and also intelligent algorithms for inverter fault diagnostics which ran be operated in control level or agent level network.
The indiscriminate growth in global population poses a threat to the world in handling and disposal of Municipal solid waste. Rapid urban growth increases the production, consumption and generation of Municipal solid waste which leads to a drastic change in the environment. The methane produced from the Municipal Solid waste accounts for up to 11% global anthropogenic emissions, which is a major cause for global warming. This study reports the methane emission estimation using IPCC default, TNO, LandGEM, EPER and close flux chamber from open dump yards at Perungudi and Kodungaiyur in Chennai, India. The result reveals that the methane emission using close flux chamber was in the range of 8.8 Gg/yr-11.3 Gg/yr and 6.1Gg/yr to 9.1 Gg/yr at Kodungaiyur and Perungudi dump yard respectively. The per capita waste generation was estimated based on waste generation and population. The waste generation potential was projected using linear regression model for the period 2017-2050. The trend of CH4 emission in the actual field measurement were increased every year, similarly the emission trend also increased in IPCC default method (mass balance approach), EPER Germany (zero order decay model) where as TNO and Land GEM (first order decay model) were decreased. The present study reveals that Kodungaiyur dump yard is more vulnerable to methane emission compared to Perungudi dump yard and has more potential in waste to energy conversion mechanisms than compare to Perungudi dump yard.
Wheel bearings are important automotive parts that bear the vehicle weight and translate rotation motion; in addition, their seals are components that prevent grease leakage and foreign material from entering from the outside of the bearings. Recently, as the need for electric vehicles and eco-friendly vehicles has been emerging, the reduction in fuel consumption and $CO_2$ emissions are becoming the most important issues for automobile manufacturers. In the case of wheel bearings, seals are a key part of drag torque. In this study, we investigate the prediction of the drag torque taking into consideration the hyperelastic and viscoelastic material properties of automotive wheel bearing seals. Numerical analysis based on the finite element method is conducted for the deformation analyses of the seals. To improve the reliability of the rubber seal analysis, three types of rubber material properties are considered, and analysis is conducted using the hyperelastic material properties. Viscoelastic material property tests are also conducted. Deformation analysis considering the hyperelastic and viscoelastic material properties is performed, and the effects of the viscoelastic material properties are compared with the results obtained by the consideration of the hyperelastic material properties. As a result of these analyses, the drag torque is 0.29 Nm when the hyperelastic characteristics are taken into account, and the drag torque is 0.27 Nm when both the hyperelastic and viscoelastic characteristics are taken into account. Therefore, it is determined that the analysis considering both hyperelastic and viscoelastic characteristics must be performed because of its reliability in predicting the drag torque of the rubber seals.
국내 건설산업은 에너지와 자원의 사용 및 오염물질 배출과 같은 환경 부담을 줄이고 쾌적한 환경을 조성하기 위한 목적으로 건축물의 환경성을 평가하는 녹색건축 인증제도를 시행하고 있다. 하지만 인증획득 절차의 시간이 오래 걸리고 과정이 복잡하며 인증 항목별로 자재의 경제성을 고려할 수 없는 점으로 인해 실무에서는 인증에 어려움을 겪는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 녹색건축인증의 문제점을 해결하기 위해 녹색건축 인증제도 인증 항목 중 실내공기 오염물질 저방출 제품의 적용을 그 대상으로 하고 생애주기비용 개념을 고려하여 자재 데이터베이스를 구축하였으며 경제성 평가의 최적화 기법으로는 유전 알고리즘을 활용하여 최적의 자재를 선정할 수 있는 경제성 평가모델을 개발하였다. 이를 실제 비주거용 건축물 사례에 적용하여 기존 비용과 비교한 결과 평균 74.5 %의 비용 절감률을 나타내어 본 모델을 녹색건축인증에서 경제적 효율성이 있는 도구로써 활용 가능할 것으로 판단된다.
에코 드라이빙은 자동차의 증가로 인하여 발생하는 환경오염, 에너지 소비, 교통사고를 줄이기 위한 친환경 운전 방법이다. 에코 드라이빙을 향상시키기 위한 연구는 주로 공학적, 교육적 방법에 초점이 맞추어져 왔으나, 심리학적 처치를 통해 이를 줄이고자 하는 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 행동주의 처치 기법의 하나인 자기-관리 기법이 운전자의 에코 드라이빙 행동에 미치는 효과를 검증하였다. 자기-관리 기법에는 세 가지 처치 요소가 포함되었다: 목표 설정, 셀프-모니터링, 보상. 자기-관리 기법의 효과성을 검증하기 위해서 정기적으로 운전을 하는 세 명의 직장인이 본 연구에 참여하였으며, AB 다중 기저선 설계가 사용되었다. 기저선 단계(A)가 끝난 후, 자기-관리 기법 단계(B)가 적용되었다. 자기-관리 기법 단계에서 각 참가자는 두 가지 운전 행동(e.g., 과속, 급출발)에 대하여 목표를 설정하였으며, 자신의 운전 행동을 매일 기록하였다. 기록한 운전 행동이 목표에 도달할 경우 보상이 주어졌다. 연구 결과, 자기-관리 기법은 운전자의 에코 드라이빙 행동을 효과적으로 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
In the cylinder of gasoline direct injection engines, the spray targeting from injectors is of great significance for fuel consumption and pollutant emissions. The automotive industry is putting a lot of effort into improving injector targeting accuracy. To improve the targeting accuracy of injectors, it is necessary to develop models that can predict the spray targeting positions. When developing spray targeting models, the most used technique is computational fluid dynamics (CFD). Recently, due to the superiority of machine learning in prediction accuracy, the application of machine learning in this field is also receiving constant attention. The purpose of this study is to build a machine learning model that can accurately predict spray targeting based on the design parameters of injectors. To achieve this goal, this study firstly used laser sheet beam visualization equipment to obtain many spray cross-sectional images of injectors with different parameters at different injection pressures and measurement planes. The spray images were processed by MATLAB code to get the targeting coordinates of sprays. A total of four models were used for the prediction of spray targeting coordinates, namely ANN, LSTM, Conv1D and Conv1D & LSTM. Features fed into the machine learning model include injector design parameters, injection conditions, and measurement planes. Labels to be output from the model are spray targeting coordinates. In addition, the spray data of 7 injectors were used for model training, and the spray data of the remaining one injector were used for model performance verification. Finally, the prediction performance of the model was evaluated by R2 and RMSE. It is found that the Conv1D&LSTM model has the highest accuracy in predicting the spray targeting coordinates, which can reach 98%. In addition, the prediction bias of the model becomes larger as the distance from the injector tip increases.
This paper is a result of research conducted on the 800,000 m3/d capacity of A Water Treatment Plant (WTP) and 400,000 m3/d capacity of B WTP plant in operation in the Nakdong River region. We evaluated the effect of algae broom on the WTP operation based on the running data of both WTP and the data on the pre-oxidation process field test for algae control using sodium permanganate (SPM) at the B WTP. The study results showed that during the algal bloom period, the coagulant dose increased by 102% in A WTP and 58% in B WTP, respectively, and the chlorine dose also increased by 38% and 29%, respectively, which may affect Total trihalomethane (THM) production. Data such as algal populations and Chl-a, residual chlorine and THM, algal populations, and ozone dose appeared also highly correlated, confirming that algal broom affects WTP operations, including water quality and chemical dosage. As a result of the field test of B WTP, THMs appeared lower than that of the control, suggesting the possibility of the SPM pre-oxidation process as an alternative to algae-related water quality management. Furthermore, in terms of GHG emissions due to energy consumption, it was observed that the pre-oxidation process using SPM was approximately 10.8%, which is a very low ratio compared to the pre-ozonation process. Therefore, these results suggest that the SPM pre-oxidation process can be recommended as an alternative to low-carbon water purification technology.
Carbon neutrality refers to a state in which there is no global increase in CO2 emissions due to human activities. In Korea, for carbon neutrality, green remodeling of existing buildings and customized support tasks for zero energy in new buildings are presented. Germany is showing fundamental changes in energy supply, such as applying renewable energy and higher energy efficiency from nuclear and fossil fuels, which were the existing energy sources. In this study, how Germany establishes policies for carbon neutrality at each state level and the cases applied to increase the energy efficiency of the actually applied residential complexes are analyzed based on this. As a result of the case complex analysis, it was found that the construction direction was being promoted as a zero-energy complex or a carbon-neutral complex by gradually reducing the energy demand in buildings and supplying additional energy with new and renewable energy in the low-energy building distribution in the 1990s. In Germany's ecological complex, energy standards have been strengthened from low-energy architecture to plus-energy architecture over time, and annual heating energy consumption standards and heat transmittance rates for each structure have been achieved at a higher level. The results of this analysis will serve as basic data and derivation of applicable items when planning residential complex development and remodeling of existing buildings for the domestic carbon-neutral goal in the future.
환경에 대한 범세계적인 문제와 관심이 고조되는 가운데 자동차 산업에서도 친환경 소재로의 전환이 가속화되고 있다. 자동차 산업에서 친환경 복합재료는 차량 내부 및 비 구조 부품에 주로 사용된다. 특히 천연섬유 복합재료는 차량의 경량화로 연료 소비와 온실가스 배출을 줄이는데 도움을 주며 재활용이 가능하고 우수한 열적 특성과 내구성을 가지고 있어 자동차 내장 부품에 적합하다. 아울러 생산 비용 절감과 지속 가능성은 천연섬유 복합재료의 주요 장점이다. 친환경 복합재료 시장은 2022년부터 2030년까지 연평균 성장률 15.3%로 864억 3천만 달러 규모로 성장할 것으로 기대되며, 천연섬유 복합재료 시장은 2023년부터 2028년까지 연평균 5.3% 성장해 4억 2,400만 달러에 이를 것으로 예상된다. 본 리뷰 논문에서는 천연섬유 복합재료를 중심으로 차세대 자동차용 친환경 복합재료의 연구 동향과 실제 자동차 산업에서의 적용에 대해 탐구한다.
건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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