In this work, porous silicon(PS) layer is used as a sensing material to detect organic gases. To do this, PS sensors with membrane structure are fabricated. The sensors were made by applying the technologies of membrane formation by anisotropic etching of silicon, and PS layer formation by anodization in HF solution. From fabricated sensors, current-voltage (I-V) curves were measured against ethanol (called alcohol), methanol and acetone gases evaporated from 0.1 to 0.5% solution concentrations at $36^{\circ}C$. As the result, all curves showed rectifying behavior due to a diode structure between Si and PS, and the conductance of sensor devices increased largely with the organic solution concentration at high voltage of 5V.
To address the need for new intelligent sensing, this paper introduces nano sensors made of carbon nanotube (CNT) composites and presents their preliminary experiments. Having smart material properties such as piezoresistivity, chemical and bio selectivity, the nano composite can be used as smart electrodes of the nano sensors. The nano composite sensor can detect structural deterioration, chemical contamination and bio signal by means of its impedance measurement (resistance and capacitance). For a structural application, the change of impedance shows specific patterns depending on the structural deterioration and this characteristic is available for an in-situ multi-functional sensor, which can simultaneously detect multi symptoms of the structure. This study is anticipated to develop a new nano sensor detecting multiple symptoms in structural, chemical and bio applications with simple electric circuits.
Nondestructive nonlinear acoustic method in two dimensions is suggested as a useful tool for detecting defects in a composite layer-structured material. Spectrum level changes in fundamental and harmonic frequencies are observed in the presence of a layer type defect compared with in the absence of such a defect. It is proposed in this study that such spectrum changes we due to the mode conversion. The layer type defect makes different normal modes due to different boundary conditions in the thickness direction for the Lamb waves propagating in a layer-structured material. Specifically, the normal mode with the fundamental frequency in the case of the water-layer gap is converted to the normal mode with the second harmonic frequency in the case of the air-layer gap.
Most parts of facilities in domestic petroleum plants and power plants are needed to be abandoned, repaired or replaced, because in Korea they were built in the 1960s and, they have been used under severe conditions and exposed corrosive environments. 2.25Cr- lMo steels have excellent high-temperature mechanical properties. Therefore, the material have been widely used as heat exchanger tubes, boiler headers and its tubes in such industries. But, those microstructural evolutions in high temperature such as precipitation and carbide coarsening give a reason to degrade the material. Especially, in case of this material, carbides induced embrittlement(CIE) is the primary reason for degrading mechanical properties at over 50$0^{\circ}C$. In this paper, we introduce a electrochemical polarization method for detecting CIE quantitatively.
In oil-filled equipment such as transformers, partial discharge or local overheating will make insulating material(oil, kraft paper, proclain and wood) be stressed and generate many sort of gases($CO,\;CO_2,\;H_2,\;C_2H_4$) which are dissolved in transformer oil. The ratio of this gas can make diagnostic tecchniques of the lifetime of transfomer so, it is important to monitoring $H_2$ gas continuously. This paper developes a system of detecting about $H_2$ gas by using $H_2$ gas sensor, and we describe operation and performance of this system
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.190-207
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2015
In the combustion engineering, to decrease pollution and increase production efficiency, and to optimally keep solid burning material amount constant in a burner online, it needs a smart method to detect the amount variation of the burning materials in a high temperature environment. This paper presents an online machine vision system for automatically measuring and detecting the burning material amount inside a burner or a boiler. In the camera-protecting box of the system, a sub-system for cooling is constructed by using the cooling water circulation techqique. In addition, the key and intelligent step in the system is to detect the pile profile of the variable burning material, and the algorithm for the pile profile tracing was studied based on the combination of the gey level (color) discontinuity and similarity based image segmentation methods, the discontinuity based sub-algorithm is made on the quaternion convolution, and the similarity based sub-algorithm is designed according to the region growing with multi-scale clustering. The results of the two sub-algoritms are fused to delineate the final pile profile, and the algorithm has been tested and applied in different industrial burners and boilers. The experiements show that the proposed algorithm works satisfactorily.
In this paper, we report detects system algorithm, adapted a perimetric mask and a generalized symmetry system, to detect a transformable material and find out a minute error cannot be noticed by a naked eye. In this thesis, supposed a stable detecting system applied a general image processing theory and perimetric mash algorithm to detect badness. And finally, detected some vague errors with the application of symmetry transform algorithm that accumulate a symmetry of minute error and put stress on it.
After the invention of the femtosecond pulse lasers, generating and detecting the coherent optical phonons in various materials became possible. In bulk GaAs, which is a polar material, the coherent LO phonons are known to be generated by the ultrafast screening of the surface space-charge fields. However, little is known about the generation mechanisms of coherent phonons in GaAs quantum structures. (omitted)
Composite materials, when damaged under thermal or mechanical loadings, show property changes. Among many mechanical properties of composite materials. the stiffness tend to be reduced due to micro-cracking, debonding, or delamination caused by external loadings. This research presents results regarding the detecting technique of internal damages within composite that experienced low-velocity impacts. Post-damage evaluations were made experimentally using flexural and compression loadings. Preliminary finite element analysis was made and compared with analytical solutions. The experimental results to determine the degree of damage will be compared with finite element results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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