Generally, wind or solar power system is operated as a stand-alone power system, the efficiency of which could be higher by designing wind-solar combined system considering average wind speed and solar radiation of the desert region, Mongolia. This system is designed to generate electricity for power users and pumps the ground water for irrigation using deep well pump. The ground water can be used for farming or forestation where there is no or little irrigation system. In connection with this study, a renewable energy park, Green Eco Energy Park, was developed at about 50km east of Ulaanbaatar. 3 sets of 10kW wind power generator and 70 kW of solar power module were installed there. The electricity generated from the system is used to on-site office building and deep well pump for ground water pumping. A 10kW stand-alone solar pumping system, which has no rechargeable battery system, is installed to pump the ground water with the amount of generated power. The ground water is stored in 3 artificial ponds and then it is used for raising nursery tree and farming. The purpose of this study is to provide a possible energy solution to desert regions where there is no or little power system. The system also supply power to ground water pump, and the water can be used for farming and forestation, which will also be a solution of preventing desertification or spreading of desert area.
In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.274-284
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2019
The control architectures of Chuan Suo (CS) deep submergence rescue vehicle are introduced. The hardware and software architectures are also discussed. The hardware part adopts a distributed control system composed of surface and underwater nodes. A computer is used as a surface control machine. Underwater equipment is based on a multi-board-embedded industrial computer with PC104 BUS, which contains IO, A/D, D/A, eight-channel serial, and power boards. The hardware and software parts complete data transmission through optical fibers. The software part involves an IPC of embedded Vxworks real-time operating system, upon which the operation of I/O, A/D, and D/A boards and serial ports is based on; this setup improves the real-time manipulation. The information flow is controlled by the software part, and the thrust distribution is introduced. A submergence vehicle heeling control method based on ballast water tank regulation is introduced to meet the special heeling requirements of the submergence rescue vehicle during docking. Finally, the feasibility and reliability of the entire system are verified by a pool test.
With globally increasing interests in climate-soil-vegetation system, a new stochastic model of soil water and plant water stress is derived for better understanding of the soil water and plant water stress dynamics and their role in water-controlled ecosystem. The steady-state assumption is used for simplifying the equations. The derived model is simple yet realistic that it can account for the essential features of the system. The model represents the general characteristics of rainfall, soil, and vegetation; i.e. the soil moisture constitutes the decrease form of the steady-state and the plant water stress becomes increasing with the steady state when the rainfall is decreased. With this model, further deep study for the effects of soil water and plant water stress on the system will be accomplished.
Ice Rink is energy intensive building type. Concern of energy saving from buildings is one of very important issues nowadays. New and renewable energy sources for buildings are especially important when we concern about energy supply for buildings. Among new and renewable energy sources, use of seawater for heating and cooling is an emerging issue for energy conscious building design. The options of energy use from sea water heat sources are using deep sea water for direct cooling with heat exchange facilities, and using surface layer water with heat pump systems. In this study, energy consumptions for an Ice Rink building are analyzed according to the heat sources of air-conditioning systems; existing system and sea water heat source system, in a coastal city, Kangnung. The location of the city Kangnung is good for using both deep sea water which is constant temperature throughout the year less than $2^{\circ}C$, and surface layer water which should be accompanied with heat pump systems. The result shows that using sea water from 200m and 30m under sea lever can save annual energy consumption about 33% of original system and about 10% of that using seawater from 0m depth. Annual energy consumption is similar between the systems with seawater from 200m and 30m. Although the amount of energy saving in summer of the system with 200m depth is higher than that with 30m depth, the requirement of energy in winter of the system with 200m depth is bigger than that with 30m depth.
The Heat exchanger for deep geothermal system is very important to enhance the efficiency of the system. The co-axial heat exchanger is used due to the limitation of digging space. The heat transfer on the external surface of outer pipe should be high to receive a large amount of heat from the ground. However, the inner pipe should be insulated to reduce the heat loss and increase the temperature of discharge water. This study made experiment apparatus to describe the co-axial heat exchanger and measure the heat transfer coefficients on the internal and external surface. And the pin-fin was designed and fixed on the internal surface to increase the efficiency of heat exchanger. Finally, we calculated the temperature of discharge water using the heat transfer circuit of co-axial heat exchanger and heat transfer coefficient which from experimental results. The water temperature was reached the ground temperature at -500 m and following the ground temperature. When the water return to the ground surface, the water temperature was decreased due to heat loss. As the pin-fin case, the heat transfer coefficient on the internal surface was decreased by 30% and it mean that the pin-fin help to insulate the inner pipe. However, the discharge water temperature did not change although pin-fin fixed on the inner pipe.
With respect to spent nuclear fuels, disposal containers and bentonite buffer blocks in deep geological disposal systems are the primary engineered barrier elements that are required to isolate radioactive toxicity for a long period of time and delay the leakage of radio nuclides such that they do not affect human and natural environments. Therefore, the thermal stability of the bentonite buffer and structural integrity of the disposal container are essential factors for maintaining the safety of a deep geological disposal system. The most important requirement in the design of such a system involves ensuring that the temperature of the buffer does not exceed 100℃ because of the decay heat emitted from high-level wastes loaded in the disposal container. In addition, the disposal containers should maintain structural integrity under loads, such as hydraulic pressure, at an underground depth of 500 m and swelling pressure of the bentonite buffer. In this study, we analyzed the thermal stability and structural integrity in a deep geological disposal environment of the improved deep geological disposal systems for domestic light-water and heavy-water reactor types of spent nuclear fuels, which were considered to be subject to direct disposal. The results of the thermal stability and structural integrity assessments indicated that the improved disposal systems for each type of spent nuclear fuel satisfied the temperature limit requirement (< 100℃) of the disposal system, and the disposal containers were observed to maintain their integrity with a safety ratio of 2.0 or higher in the environment of deep disposal.
The aims of this study are to construct database using geostatistics and Geographic Information System (GIS), and to derive the spatial relationships between manganese nodule abundance and each factor affecting nodule abundance, such as metal grade, slope, aspect, water depth, topography, and acoustic characteristics of the subbottom using the GIS and probability methods. The greater is the copper and nickel grade, the higher is the rating. The distribution pattern of nickel grade is similar to that of copper grade. The slopes are generally less than $3^{\circ}$, excluding seamounts and cliff areas. There is no increment in the rating with increasing slope. The rating is highest for slopes between 2.5 and $3.5^{\circ}$ in block B2 and between 3 and $6^{\circ}$ in block C1. The topography is classified into five groups: seamount, hill crest, hill slant, hill base or plain, and seafloor basin or valley. The ratings prove lowest for seamount and hill crest. The results of the study show a decrease in the rating with an increase in water depth in the study area. There was a poor relationship between manganese nodule abundance and the thickness of the upper transparent layer in block C1. Using GIS, it is possible to analyze a large amount of data efficiently, and to maximize the practical application, to increase specialization, and to enhance the accuracy of the analyses.
In Ocean, the temperature of the deep sea water is always lower than that of the surface sea water. The temperature difference between the surface water and deep sea water is about $20^{\circ}C$. Based on thermodynamics, this temperature difference can be converted into mechanical power. The mechanical power can be converted to electricity through a generator. However, the temperature difference is relatively small compared with that of traditional steam turbines. It is difficult to apply the steam turbine technology for this small temperature difference directly. Therefore, the turbine for OTEC system using low temperature difference should be designed to meet the system requirement. The present study focuses on the development of the turbine for 20 kW OTEC system using R32. The paper includes the determination of working fluids, meridional design, turbine layout and 3D CFD results. With off-design points analysis, the full performance of 20kW OTEC turbine is investigated. Through the research, one stage radial type turbine with R32 as working fluid is successfully developed and can be applied to other high temperature heat source.
Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.
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