Kar, Arkamitra;Ray, Indrajit;Unnikrishnan, Avinash;Halabe, Udaya B.
Computers and Concrete
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제17권4호
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pp.523-539
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2016
Alkali-activated binder (AAB) is increasingly being considered as an eco-friendly and sustainable alternative to portland cement (PC). The present study evaluates 30 different AAB mixtures containing fly ash and/or slag activated by sodium hydroxide and sodium silicate by correlating their properties from micro to specimen level using regression. A model is developed to predict compressive strength of AAB as a function of volume fractions of microstructural phases (physicochemical properties) and ultrasonic pulse velocity (elastic properties and density). The predicted models are ranked and then compared with the experimental data. The correlations were found to be quite reasonable (R2 = 0.89) for all the mixtures tested and can be used to estimate the compressive strengths for similar AAB mixtures.
Kim, Sangyoon;Kim, Byungha;Wata, Joji;Lee, Young-Ho
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제9권3호
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pp.222-228
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2016
Almost 70% of the earth is covered by the ocean. Extracting the power available in the ocean using a wave energy converter has been seen to be eco-friendly and renewable. This study focuses on developing a method for analyzing a wave energy device that uses a cross-flow turbine. The motion of the ocean wave causes an internal bi-directional flow of water and the cross-flow turbine is able to rotate in one direction. This device is considered of double-hull structure, and because of this structure, sea water does not come into contact with theturbine. Due to this, the problem of befouling on the turbine is avoided. This study shows specific relationship for wave length and several motions.
The energetic and environmental problems have been getting serious after the revolution of modern industry. Therefore, demand of gas as an eco-friendly energy source is increasing. With the demand of gas, the use of gas is also increased, so injury and loss of life by the fire have been increasing every year. Hence the influence on flame caused by Vapor Cloud Explosion in enclosure of experimental booth was calculated by using the API regulations. And the accident damage was estimated by applying the influence on the adjacent structures and people into the PROBIT model. According to the probit analysis, the spot which is 5meter away from the flame has nearly 100% of the damage probability by the first-degree burn, 27.8% of the damage probability by the second-degree burn and 14.5% of the death probability by the fire.
In this study, we analyzed consumers' extra willingness-to-pay for the organic farmed laver, which recently is related to the increased interests in health. Survey questionnaires, which are targeted the urban consumers and based on the equivalent surplus concept, were intended to calculate extra willingness-to-pay for the organic farmed laver. Payment card format was used as the questionnaires type and tobit model was used for the analysis. Variables used for the analysis are sex, age, region, occupation, number in family and income. The results were that the consumers had extra willness-to-pay of 17.16% on average for the eco-friendly organic farmed laver. The higher the income and the more the family number, the customers had more extra willingness-to-pay.
While many surveys show very positive attitudes on the part of consumers towards eco-friendly products, the market share actually reflecting green IT purchases remains low in most countries. The motivations behind green IT purchase behavior are still obscure. Several studies have addressed the question of green IT diffusion from economic and normative viewpoints in an attempt to interpret IT adoption behavior. This study comes at the question from a different angle, namely negative frame, examining threat and coping behaviors using the Ordered Protection Motivation (OPM) model and threat appraisal theory. The results show that attitudes toward fairness and positive change, which are precedents of threat appraisal, play an important role in determining threat appraisal. Perceived threats in the green IT arena include habit change and ecological change. Appraisal for coping with these threats directly affects initial adoption behaviors regarding available green IT, and then indirectly encourages the purchase of new green IT products.
The severity of the global climate crisis is increasing due to greenhouse gases caused by human activities. As a result, countries and industries are making efforts to reduce carbon dioxide emissions, the biggest cause of global warming. Many studies have been conducted to predict carbon emissions in the construction sector to reduce this, but they have not actually produced a highly usable formula in the field. Therefore, the two variables 'Curve Fitting' were performed based on the data of excavators and trucks measured at the field. As a result, we have obtained a carbon dioxide emission prediction model for construction equipment, and we would like to use it to help establish an eco-friendly process plan.
As non-road mobile pollutants such as construction equipment are emerging as the main cause of air pollutants emission, construction equipment regulations are gradually strengthening. Research was conducted by correcting the emission coefficient to calculate and predict air pollutant emissions of construction equipment, but it did not reflect site variables such as field and equipment conditions that affect actual emissions. This study derived an Artificial Neural Network emission prediction model based on the actual emission data of excavators and trucks measured at the site and proposed a platform to predict the emission of air pollutants at the site according to the working size and conditions. Through this, it is possible to establish an eco-friendly process plan using a model from the construction plan.
우리나라는 60% 이상이 산간지형에 해당하며 수십 년 전부터 이러한 특성을 이용하여 수력발전소를 다수 건설하고 친환경적인 에너지를 생산해왔다. 수력발전은 급변하는 에너지 수급에 대처할 수 있고 낙차를 이용하여 친환경적으로 에너지를 생산한다는 장점이 있으나 댐 설립시 입지 조건에 의해 불가피하게 환경을 훼손해야 하는 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는 기존 발전용댐들의 장기 운영계획을 수립하고자 월별 발전량을 최대화하는 최적 저수지 운영 모형을 개발하였다. 댐 운영 모형은 자원 최적화 분야에서 널리 이용되는 선형계획법을 기반으로 월단위로 1년 운영계획을 수립할 수 있는 형태로 구축하였다. 선형계획법은 목적함수와 제약조건 모두 선형식으로 이루어져야 하지만 발전량 산정식은 비선형식이기 때문에 Taylor Expansion 기법을 활용하여 선형화하였다. 개발된 모형을 검토하기 위해 한강수계에 위치하는 5개 발전용댐을 대상으로2009~2018년의 실적자료와 댐 운영 모형의 결과를 비교, 분석하였다. 결과적으로 발전용댐들의 총 최적 발전량은 총 실적 발전량보다 약 10~37% 정도 향상된 결과를 나타내었다.
This study aimed to find and suggest the purpose of future plans, critical items on designing and Related standards to amend construction standards for domestic energy saving and environmentally friendly housings. It would also activate and increase the supplies of passive house minimizing the problems on current apartment housings in winter and reducing heating energy which brings fine dust pollution. After defining the standard model of Korean apartment housings(reference model), this study calculated the amount of heating energy demand per unit area annually as applying the yearly changed standards from 2008 to 2017 to existing standard model. It turned out that applying 2017 construction standards of energy saving and eco-friendly housings to reference model has saved up to 75% of heating energy demand comparing to the one applied 2008's. However, it still could not solve the fundamental problems such as winter fungus, condensation, freezing, freeze and burst, and insulation weakness space, and could not be free from fine dust particles. To solve them, this study suggested improved standards adding critical items on design related to outside insulation, cut off the heat-bridge, enforce air-tightness and heat change efficiency on heat recovery ventilator. As a result, it has reduced more than 10% of heat demand from 2017. It would be more than 90% of savings from 2008 if we make the amount of heat loss be zero on heat bridge on designing stage in the future.
The construction industry, one of the biggest producers of greenhouse emissions, is under a lot of pressure as a result of growing worries about how climate change may affect local communities. Geopolymer concrete (GPC) has emerged as a feasible choice for construction materials as a result of the environmental issues connected to the manufacture of cement. The findings of this study contribute to the development of machine learning methods for estimating the properties of eco-friendly concrete, which might be used in lieu of traditional concrete to reduce CO2 emissions in the building industry. In the present work, the compressive strength (fc) of GPC is calculated using random forests regression (RFR) methodology where natural zeolite (NZ) and silica fume (SF) replace ground granulated blast-furnace slag (GGBFS). From the literature, a thorough set of experimental experiments on GPC samples were compiled, totaling 254 data rows. The considered RFR integrated with artificial hummingbird optimization (AHA), black widow optimization algorithm (BWOA), and chimp optimization algorithm (ChOA), abbreviated as ARFR, BRFR, and CRFR. The outcomes obtained for RFR models demonstrated satisfactory performance across all evaluation metrics in the prediction procedure. For R2 metric, the CRFR model gained 0.9988 and 0.9981 in the train and test data set higher than those for BRFR (0.9982 and 0.9969), followed by ARFR (0.9971 and 0.9956). Some other error and distribution metrics depicted a roughly 50% improvement for CRFR respect to ARFR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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