United States Nuclear Regulatory Commission (U.S. NRC) specifies regulations on obtaining licenses and describes the technical position on the average waste concentration, also known as Concentration Averaging and Encapsulation Branch Technical Position (CA BTP); CA BTP helps classify blendable waste and discrete items and address concentration averaging. The technical position details are reviewed and compared in a real environment in Korea. A few cases of concentration averaging based on the application of CA BTP to domestic radioactive waste are presented, and the feasibility of the application is assessed. The radioactive waste considered herein does not satisfy the Disposal Concentration Limit (DCL) of the second-phase disposal facility while applying the preliminary classification. However, if CA BTP is applied when the radioactive waste is mixed with other radioactive waste items in a large and heavy container, it can be disposed of at the second-phase disposal facility in Gyeongju Repository. To apply the CA BTP of the U.S. NRC, it is necessary to investigate the safety assessment conditions of the US and Korea.
The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling part families using group technology in their end-of-life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase, and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to deal with the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem for disposal products. Fuzzy C-mean algorithm and a heuristic approach based on fuzzy ART neural network is suggested. Especially, the modified Fuzzy ART neural network is shown that it has a good clustering results and gives an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. Disposal refrigerators are shown as examples.
The recycling cell formation problem means that disposal products me classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to treat the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem far disposal products. In this paper, a heuristic approach fuzzy ART neural network is suggested. The modified fuzzy ART neural network is shown that it has a great efficiency and give an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. We present the results of this approach applied to disposal refrigerators and the comparison of performances between other algorithms. This paper introduced a procedure which integrates economic and environmental factors into the disassembly of disposal products for recycling in recycling cells. A qualitative method of disassembly analysis is developed and its ai is to improve the efficiency of the disassembly and to generated an optimal disassembly which maximize profits and minimize environmental impact. Three criteria established to reduce the search space and facilitate recycling opportunities.
The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to treat the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem for disposal products. In this paper, a heuristic approach for fuzzy ART neural network is suggested. The modified Fuzzy ART neural network is shown that it has a great efficiency and give an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. We present the results of this approach applied to disposal refrigerators and the comparison of performances between other algorithms. This paper introduced a procedure which integrates economic and environmental factors into the disassembly of disposal products for recycling in recycling cells. A qualitative method of disassembly analysis is developed and its aim is to improve the efficiency of the disassembly and to generated an optimal disassembly which maximize profits and minimize environmental impact. Three criteria established to reduce the search space and facilitate recycling opportunities.
The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling product families using group technology in their end-of-life phase. Disposal products have the uncertainties of product condition usage influences. Recycling cells are formed considering design, process and usage attributes. In this paper, a new approach for the design of cellular recycling system is proposed, which deals with the recycling cell formation and assignment of identical products concurrently. Fuzzy ART neural networks are applied to describe the condition of disposal product with the membership functions and to make recycling cell formation. The approach leads to cluster materials, components, and subassemblies for reuse or recycling and can evaluate the value at each cell of disposal products. Disposal refrigerators are shown as an example.
The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences. Recycling cells are formed considering design, process and usage attributes. In this paper, a novel approach to the design of cellular recycling system is proposed, which deals with the recycling cell formation and assignment of identical products concurrently. Fuzzy clustering algorithm and Fuzzy-ART neural network are applied to describe the states of disposal product with the membership functions and to make recycling cell formation. This approach leads to recycling and reuse of the materials, components, and subassemblies and can evaluate the value at each cell of disposal products. Application examples are illustrated by disposal refrigerators, compared fuzzy clustering with Fuzzy-ART neural network performance in cell formation.
본 연구는 경주 중 저준위처분장 2단계 표층처분시설의 폐쇄 후 안전성에 대한 불확실성을 예측 평가하기 위하여 수행되었다. 다중덮개와 처분고의 건전/열화를 고려한 총4가지의 시나리오를 도출하여 강우침투 시 예상되는 처분시설 내부의 유체 이동을 모사하였다. 강우 조건은 총 30년(1985~2014) 간의 월평균 데이터를 적용하였으며, 시뮬레이션 기간은 제도적 관리기간인 300년으로 설정하였다. 처분덮개와 처분고 콘크리트 모두 건전성을 유지하는 조건의 기본 시나리오 평가 결과, 처분시설 내부의 처분고를 완전히 포화시키지 못하는 것을 확인할 수 있었다. 다중 덮개층을 구성하는 8개 층의 각 매질의 모세관 압력과 투과도 차이로 인하여 다중 덮개층이 효과적으로 차수 배수 역할을 하는 것으로 나타났다.
In 1995 Kimchi refrigerator was developed at first, and has used HFC-134a as refrigerant. Kimchi refrigerator has been made 1,044,694 on the basis of 2010, disposed about 160,000 per year. Although mobile air conditioning, commercial refrigerator, general refrigerator is regarded as a major source of HFC-134a, little information is available for its emission characteristics of HFC-134a. This paper addresses the fugitive emission factors of Kimchi refrigerator at use-phase and disposal-phase. The residual quantities of Korean-made fifty three waste Kimchi refrigerators were weighed using a commercial recover of refrigerants to determine the emission factors at the disposal-phase. On the other hand, the emission factors at use-phase were estimated from the residual quantities and operating times. The average residual rate of forty three scarp Kimchi refrigerators is determined to be $74.6{\pm}5.2%$. The emission factor at the use-phase is estimated to be $3.5{\pm}0.8%/yr$ as a result of using average age of 11.7 years and the average residual rate determined here. The emission factor at the disposal-phase is determined to be 31.3% after adopting 58% of the recycling rate of refrigerant reported by Recycling Center. We estimate 3.1 g/yr for the average emission quantity of HFC-134a per operating refrigerator, while 22.5 g for that per waste Kimchi refrigerator. Since the chemical compositions of refrigerant of waste Kimchi refrigerator were the same as those of new refrigerant, it is expected that the HFC-134a recovered from waste Kimchi refrigerator can be reused for refrigerant.
This paper addresses the fugitive emission factors of Reefer Container at use-phase and disposal-phase. The residual quantities and operation time of thirty nine Container were weighed, using a commercial recover of refrigerants to determine the emission factors at the use-phase. The emission factor at the disposal-phase, refrigerant is accomplished has not recycled, the residual rate was assumed that the emission factor. The average residual rate of thirty nine Container is determined to be $70.8{\pm}4.0%$. The emission factor at the use-phase is estimated to be $4.9{\pm}0.9%/yr$ in the case of using average age of 8.1 years and the average residual rate determined here. We estimate 162.7 g/yr for the average emission quantity of refrigerant per operating Container, while 2038.1 g for that per waste Container. Since the chemical compositions of refrigerant of waste Container were the same as those of new refrigerant, it is expected that the refrigerant recovered from waste Container can be reused for refrigerant.
개방수역 퇴적물 처리는 해안공사에서 다양한 목적으로 수행되고 있다. 매립토의 거동은 수중 침강단계와 하상 퇴적단계로 구분하여 해석을 수행하였으며, 이를 이용하여 매립토의 수중 투기에 의한 유보율을 평가하였다. 매립토 입자의 침강단계는 thermal 단계와 swarm 단계로 구분하여 입자구름의 침강속도와 환산 반경에 대한 일반화된 방정식을 제시하였다. 하상 퇴적단계는 개발된 프로그램을 이용하여 매립토의 마찰각과 유속의 변화에 따른 퇴적형상의 성장계수를 평가하였다. 유보율은 매립토의 해수면 위의 투기지점을 원의 중심으로 하고 원의 유효 반경내에 잔류하는 매립토의 질량비로 정의하였다. 싱가포르 현장을 기준으로 수심을 20m, 유속은 0.0-1.5m/s 구간에서 유효반경 5m에 대한 유보율도를 제시하였다. 이는 해안 매립공사에서 매립토의 유실율을 저감하여 시공성을 개선하고 주변환경오염을 최소화하는 자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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