The present study concerns reduced order modeling of a marine diesel engine, which can be used for outlier detection in status monitoring and carbon intensity index calculation. Principal Component Analysis (PCA) is introduced for the reduced order modeling, focusing on the feasibility of detecting and treating nonlinear variables. By cross-correlation, it is found that there are seven non-linear data channels among 23 data channels, i.e., fuel mode, exhaust gas temperature after the turbocharger, and cylinder coolant temperatures. The dataset is handled so that the mean is located at the nominal continuous rating. Polynomial presentation of the dataset is also applied to reflect the linearity between the engine speed and other channels. The first principal mode shows strong effects of linearity of the most data channels to show the linearity of the system. The non-linear variables are effectively explained by other modes. second mode concerns the temperature of the cylinder cooling water, which shows small correlation with other variables. The third and fourth modes correlates the fuel mode and turbocharger exhaust gas temperature, which have inferior linearity to other channels. PCA is proven to be applicable to data given in binary type of fuel mode selection, as well as numerical type data.
We conclude the following with air pollution data measured from city measurement net administered and managed in Gwangju for the last 7 years from January in 2001 to December in 2007. In addition, some major statistics governed by Gwangju city and data administered by Gwangju as national official statistics obtained by estimating the amount of national air pollutant emission from National Institute of Environmental Research were used. The results are as follows ; 1. The distribution by main managements of air emission factory is the following ; Gwangju City Hall(67.8%) > Gwangsan District Office(13.6%) > Buk District Office(9.8%) > Seo District Office(5.5%) > Nam District Office(3.0%) > Dong District Office(0.3%) and the distribution by districts of air emission factory ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%). That by types(Year 2004~2007 average) is also following ; Type 5(45.2%) > Type 4(40.7%) > Type 3(8.6%) > Type 2(3.2%) > Type 1(2.2%) and the most of them are small size of factory, Type 4 and 5. 2. The distribution by districts of the number of car registrations is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%) and the distribution by use of car fuel in 2001 ; Gasoline(56.3%) > Diesel(30.3%) > LPG(13.4%) > etc.(0.2%). In 2007, there was no ranking change ; Gasoline(47.8%) > Diesel(35.6%) > LPG(16.2%) >etc.(0.4%). The number of gasoline cars increased slightly, but that of diesel and LPG cars increased remarkably. 3. The distribution by items of the amount of air pollutant emission in Gwangju is the following; CO(36.7%) > NOx(32.7%) > VOC(26.7%) > SOx(2.3%) > PM-10(1.5%). The amount of CO and NOx, which are generally generated from cars, is very large percentage among them. 4. The distribution by mean of air pollutant emission(SOx, NOx, CO, VOC, PM-10) of each county for 5 years(2001~2005) is the following ; Buk District(31.0%) > Gwangsan District(28.2%) > Seo District(20.4%) > Nam District(12.5%) > Dong District(7.9%). The amount of air pollutant emission in Buk District, which has the most population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the highest. On the other hand, that of air pollutant emission in Dong District, which has the least population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the least. 5. The average rates of SOx for 5 years(2001~2005) in Gwangju is the following ; Non industrial combustion(59.5%) > Combustion in manufacturing industry(20.4%) > Road transportation(11.4%) > Non-road transportation(3.8%) > Waste disposal(3.7%) > Production process(1.1%). And the distribution of average amount of SOx emission of each county is shown as Gwangsan District(33.3%) > Buk District(28.0%) > Seo District(19.3%) > Nam District(10.2%) > Dong District(9.1%). 6. The distribution of the amount of NOx emission in Gwangju is shown as Road transportation(59.1%) > Non-road transportation(18.9%) > Non industrial combustion(13.3%) > Combustion in manufacturing industry(6.9%) > Waste disposal(1.6%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of NOx emission from each county is the following ; Buk District(30.7%) > Gwangsan District(28.8%) > Seo District(20.5%) > Nam District(12.2%) > Dong District(7.8%). 7. The distribution of the amount of carbon monoxide emission in Gwangju is shown as Road transportation(82.0%) > Non industrial combustion(10.6%) > Non-road transportation(5.4%) > Combustion in manufacturing industry(1.7%) > Waste disposal(0.3%). And the distribution of the amount of carbon monoxide emission from each county is the following ; Buk District(33.0%) > Seo District(22.3%) > Gwangsan District(21.3%) > Nam District(14.3%) > Dong District(9.1%). 8. The distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission in Gwangju is shown as Solvent utilization(69.5%) > Road transportation(19.8%) > Energy storage & transport(4.4%) > Non-road transportation(2.8%) > Waste disposal(2.4%) > Non industrial combustion(0.5%) > Production process(0.4%) > Combustion in manufacturing industry(0.3%). And the distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission from each county is the following ; Gwangsan District(36.8%) > Buk District(28.7%) > Seo District(17.8%) > Nam District(10.4%) > Dong District(6.3%). 9. The distribution of the amount of minute dust emission in Gwangju is shown as Road transportation(76.7%) > Non-road transportation(16.3%) > Non industrial combustion(6.1%) > Combustion in manufacturing industry(0.7%) > Waste disposal(0.2%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of minute dust emission from each county is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(26.0%) > Seo District(19.5%) > Nam District(13.2%) > Dong District(8.5%). 10. According to the major source of emission of each items, that of oxides of sulfur is Non industrial combustion, heating of residence, business and agriculture and stockbreeding. And that of NOx, carbon monoxide, minute dust is Road transportation, emission of cars and two-wheeled vehicles. Also, that of VOC is Solvent utilization emission facilities due to Solvent utilization. 11. The concentration of sulfurous acid gas has been 0.004ppm since 2001 and there has not been no concentration change year by year. It is considered that the use of sulfurous acid gas is now reaching to the stabilization stage. This is found by the facts that the use of fuel is steadily changing from solid or liquid fuel to low sulfur liquid fuel containing very little amount of sulfur element or gas, so that nearly no change in concentration has been shown regularly. 12. Concerning changes of the concentration of throughout time, the concentration of NO has been shown relatively higher than that of $NO_2$ between 6AM~1PM and the concentration of $NO_2$ higher during the other time. The concentration of NOx(NO, $NO_2$) has been relatively high during weekday evenings. This result shows that there is correlation between the concentration of NOx and car traffics as we can see the Road transportation which accounts for 59.1% among the amount of NOx emission. 13. 49.1~61.2% of PM-10 shows PM-2.5 concerning the relationship between PM-10 and PM-2.5 and PM-2.5 among dust accounts for 45.4%~44.5% of PM-10 during March and April which is the lowest rates. This proves that particles of yellow sand that are bigger than the size $2.5\;{\mu}m$ are sent more than those that are smaller from China. This result shows that particles smaller than $2.5\;{\mu}m$ among dust exist much during July~August and December~January and 76.7% of minute dust is proved to be road transportation in Gwangju.
PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cell) 차량은 미래 청정수송기관으로 각광받고 있지만 수소스테이션의 인프라부족으로 현재는 수소를 공급해주는 연료개질기를 함께 장착하여 구동하여야 한다. 탄화수소연료로부터 수소를 생산하는 연료개질기를 대상으로 다양한 연구가 진행되어왔는데 기존연구에서는 열적중립 조건의 ATR(Auto-Thermal Reformer) 반응기에 대해 집중적으로 분석하거나 공정최적화부문에서 최대수소생산을 목표로 주로 열효율을 목적함수로 설정하여 평가해 왔다. 본 연구에서는 100 kW PEMFC용 연료개질기를 대상으로 간단한 소형시스템을 얻기 위해 외부 유틸리티가 필요없는 단열열교환망으로 구성된 조건에서 기존 열효율이 아닌 수소효율을 새로이 정의하여 가솔린, LPG, 디젤 각 연료에 대해 최적운전조건을 도출하였다. 가솔린의 경우 기존 비교문헌보다 9.43% 연료절감효과를 얻음으로써 제안한 목적함수의 타당성을 입증하였고, 추가적으로 수소효율 및 열교환량, 열교환면적에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 마지막으로 제안한 시스템을 한국시장에 적용할 경우 LPG 연료를 사용하는 연료개질기가 가장 경제적임을 알 수 있었다.
디젤 자동차의 점점 강화되는 $NO_X$ 배기가스 규제를 만족하기 위해서는 화학공학 기반의 SCR 반응모델을 사용한 모델기반 제어 알고리즘 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소형 경유차량을 대상으로 $NO_X$ 를 저감하기 위한 배기 후처리 시스템 모델을 설계하기 위하여 SCR 시스템 모델링과 Rig 실험 및 Matlab 을 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. SCR Rig 실험은 디젤엔진에서 배출되는 배기가스와 같은 성분의 모사가스를 생성하여 공간속도와 온도의 변화에 의한 SCR 의 $NO_X$ 저감효율에 대한 실험 조건 및 데이터를 획득하였다. 또한, 제안된 모델은 Rig 실험에서 사용한 실험조건과 결과데이터를 이용하여 Matlab 을 통해 검증하였으며 시뮬레이션 시 필요한 모델의 파라미터 값들은 실험데이터를 기반으로 최적화하였다.
중국의 급속한 경제성장은 환경에 커다란 부하를 초래하였고, 이를 통해 대기오염 문제도 심각해졌다. 본 연구는 중국의 대기오염 원인을 경험적으로 분석하였다. 표준오차 패널수정 추정기법(PCSE)을 이용하여 중국의 30개 성을 대상으로 아황산가스 및 질소산화물의 배출요인을 분석하였다. 아황산가스의 경우 일인당 실질소득이 증가할수록 배출 수준이 감소하고, 질소산화물은 일인당 실질소득과 역N자형의 관계에 있는 것으로 분석되었다. 소득 이외의 배출 요인으로 우선 전기소비량은 아황산가스나 질소산화물을 증가시키는 요인이었고, 석탄소비량은 아황산가스 배출을 증가시키는 반면에 천연가스 소비량은 아황산가스 배출을 감소시키는 요인으로 나타났다. 한편 에너지 산업에 대한 투자와 폐가스 처리에 대한 투자는 아황산가스 배출을 감소시키는 결정요인이지만 질소산화물 배출에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편 디젤 소비량, 트럭 비율 및 차량 수는 질소산화물 배출을 증가시키는 것으로 나타났다. 강수량의 증가도 아황산가스와 질소산화물의 배출을 감소시킨 요인이었다. 끝으로 본 연구의 정책적 시사점과 향후 연구방향을 제시하였다.
바이오디젤은 온실가스 배출의 큰 비중을 차지하는 수송용 차량의 대체연료로서 가장 우수한 재생에너지원으로 평가되고 있다. 그러므로 바이오디젤의 폭넓은 확대와 신뢰성 향상을 위해서는 바이오디젤의 품질 개선에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 폐식용유를 원료로 에스테르화 반응을 통해 바이오디젤 (BD100, BD20)을 제조한 후 품질기준 24개 항목의 적합성 여부를 분석하였다. 폐식용유와 바이오디젤은 Oleic acid, Linoleic acid, Linolenic acid과 같은 불포화 지방산의 함량이 높아서 바이오디젤의 원료로 사용해도 이상 없는 것으로 확인되었다. 바이오디젤 품질기준 항목 분석 결과 BD100의 산화안정도는 2시간, BD20의 지방산메틸에스테르 18.6w%, 필터막힘점 $-5^{\circ}C$로서 기준범위에 미달하였으나 나머지 항목들은 품질기준에 적합한 것으로 나타났다. 일부 항목에 대한 품질개선 기술에 대한 연구가 뒷받침되면 폐자원을 이용한 대체에너지로서의 활용도 향상에 기여 할 것으로 사료된다.
교통분야의 환경오염, 석유자원고갈, 지구온난화 문제 등으로 내연기관 중심의 기존 교통시스템은 전기화를 기반으로 빠르게 재편되고 있다. 이에 수송효율이 뛰어난 친환경 대중교통수단이 향후 시장에 지속적으로 보급될 예정이다. 본 연구는 친환경 대중교통 수단들의 성공적인 도입을 위하여 대중교통 수단들의 기술적·사회적 요인들에 대한 이용 승객들의 인지적 특성을 비교분석하여 서비스 향상을 위한 방향 제시를 목표로 한다. 설문조사(N=485)를 통해 7가지 교통수단(전기버스, 수소버스, 경유버스, CNG버스, 지하철, 전기택시, 내연기관 택시)에 대한 7가지 요인(친환경성, 차내 청결성, 혼잡성, 도시 이미지, 가격경쟁력, 좌석 편안함, 승차감)의 평가가 진행되었으며, 이를 주성분분석을 활용해 분석하였다. 분석결과 잠재적 이용 승객들은 친환경 버스의 친환경성 및 도시 이미지 상승에 큰 기대를 가지고 있었으며, 기존 버스대비 차내 청결성 및 승차감도 뛰어날 것이라는 인식을 가지고 있음이 확인되었다. 연구 결과를 통하여 친환경 대중교통 수단들에 대한 승객들의 인지적 특성을 파악할 수 있었으며, 이들 결과가 친환경 교통수단의 이미지 포지셔닝 및 서비스 향상을 위한 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
In this study, we researched the concentration of nitrogen dioxide($NO_{2}$) and sulfur dioxide($SO_{2}$) of indoor(waiting room) and outdoor(place of getting on the bus) at the bus terminals (Kang-Nam, Dong-Seoul and Nam-Bu) in Seoul to recognize the degree of pollution by exhaust gas of the diesel engine vehicles, and examine the factor that might affect air pollution of terminals. The concentration of $NO_{2}$ and $SO_{2}$ were measured in winter and summer, and the results of the analysis are as follows : The mean concentration of $NO_{2}$ was $57.49{\pm}21.86$ ppb and the concentration of outdoor with $64.10{\pm}27.69$ ppb was significantly higher than the indoor with $50.89{\pm}10.92$ ppb (p<0.05), and the highest with $73.54{\pm}25.54$ ppb at Kang-Nam terminal (p<0.01). The mean concentration of $NO_{2}$ was $62.80{\pm}24.74$ ppb in winter and $52.19{\pm}17.50$ ppb in summer, and had a not statistical difference. The mean concentration of $SO_{2}$ was $31.71{\pm}8.73$ ppb and the concentration of outdoor with $31.04{\pm}8.89$ ppb was similar to the indoor $32.29{\pm}8.70$ ppb, and the highest with $32.57{\pm}9.01$ ppb at Dong-Seoul terminal (p<0.05). The mean concentration of $SO_{2}$ in winter with $39.67{\pm}4.10$ ppb was significantly higher than in summer with $23.76{\pm}2.61$ ppb (p<0.01). The concentration of outdoor $NO_{2}$ at Kang-Nam terminal was 104, 84 ppb in winter and 81.20 ppb in summer, and had a statistical difference compared with the concentration of indoor $NO_{2}$ at Dong-Seoul and Nam-Bu terminals. The concentration of indoor $NO_{2}$ and $SO_{2}$ were higher than that of outdoor at Kang-Nam and Dong-Seoul terminals, but on the contrary, lower than that of outdoor at Nam-Bu terminal. The concentration of $NO_{2}$ and $SO_{2}$ at Nam-Bu terminal were lower than those at Kang-Nam and Dong-Seoul terminals. While the concentration of $SO_{2}$ show the large difference between winter and summer, that of $NO_{2}$ dose not.
The study was performed to elucidate the characteristics of VOCs at distinct monitoring sites in urban atmosphere; one is at a roadside in downtown inland city of Jeonju, and the other is at an industrial site in Gunsan near coastal area. The ambient samples were collected for 24 hours in two-bed adsorbent tubes by using MTS-32 sequential tube sampler equipped with Flex air pump every 16 days in a roadside and a industrial complex from February to November in 2009. VOCs were determined by thermal desorption coupled with GC/MSD. Major individual VOCs in roadside samples were shown as following order in magnitude: toluene>m,p-xylene>ethyl benzene>decanal; and those in the industrial complex samples were as follows: toluene>ethanol>ethyl acetate>decanal>m,pxylene. High benzene concentration in the roadside was more frequently occurred than in the industrial complex. However ambient level of toluene in the industrial complex was higher than that in the road side. Results from roadside sample analysis showed that nonane and 1,2,4-trimethylbenzene were very frequently observed with higher concentrations than those in the industrial complex. It seems that nonane and 1,2,4-trimethylbenzene could be the source characteristics for the roadside air. From the diurnal variation, it was found that concentrations of benzene, ethylbenzene, xylene, nonane and 1,2,4-trimethylbenznene in the roadside were higher during rush hours; but those in the industrial complex were higher from 10 to 16 LST when the industrial activities were animated. On weekly base, the concentration of benzene, toluene, ethylbenzene and m,p-xylene in the roadside were higher specifically on Wednesday, but those in the industrial complex were higher on Sunday. It was found that the general trends of VOCs levels at both sites significantly influence on seasonal changes. The results of factor analysis showed that the VOCs in the roadside were mainly affected by the emission of vehicles and the evaporation of diesel fuel, meanwhile those in the industrial complex were influenced by the evaporation of solvents and vehicular emission.
자동차에서 배출되는 대기오염 물질로 인하여 인체 건강과 일상 활동이 막대한 피해를 입고 있어 대기오염 물질을 저감하기 위한 새로운 친환경 자동차나 자동차 개조 장치의 개발과 적용이 필요하다. 하지만 이러한 기술의 환경적 편익과 비용이 기존의 경제성 평가에서는 반영되지 않아 친환경기술의 보급에 장애가 되고 있다. 본 연구에서는 자동차에서 발생하는 대기오염 물질이 우리 사회에 끼치는 사회적 비용을 고려하여 친환경기술의 경제적 타당성을 평가하는 방법론을 제안하고, 이 방법론의 적용성과 타당성을 보여주기 위해 사례연구를 실시하였다. 현재 국내에서는 대기오염 물질의 사회적 비용이 평가되지 않았기 때문에 유럽에서 평가한 사회적 단위비용을 바탕으로 국내 자동차 배출가스 측정기준, 구매력 지수, 환율, 소비자 물가지수를 이용하여 국내에서 활용가능한 사회적 단위비용을 도출함으로써 경제적 타당성 평가에 활용할 수 있게 하였다. 사례연구에서는 경유버스를 개조하여 경유와 압축천연가스를 함께 사용할 수 있도록 하는 혼소시스템 기술에 대해 대기오염 물질의 사회적 비용을 포함한 경제성을 평가하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 자동차뿐만 아니라 다양한 친환경 기술, 사업, 정책의 타당성을 평가하는 데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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