Climate change is an important issue, with many researches examining not only future climatic conditions, but also the interaction of climate and air quality. In this study, a new version of the emissions processing software tool - Python-based PRocessing Operator for Climate and Emission Scenarios (PROCES) - was developed to support climate and atmospheric chemistry modeling studies. PROCES was designed to cover global and regional scale modeling domains, which correspond to GEOS-Chem and CMAQ/CAMx models, respectively. This tool comprises of one main system and two units of external software. One of the external software units for this processing system was developed using the GIS commercial program, which was used to create spatial allocation profiles as an auxiliary database. The SMOKE-Asia emissions modeling system was linked to the main system as an external software, to create model-ready emissions for regional scale air quality modeling. The main system was coded in Python version 2.7, which includes several functions allowing general emissions processing steps, such as emissions interpolation, spatial allocation and chemical speciation, to create model-ready emissions and auxiliary inputs of SMOKE-Asia, as well as user-friendly functions related to emissions analysis, such as verification and visualization. Due to its flexible software architecture, PROCES can be applied to any pregridded emission data, as well as regional inventories. The application results of our new tool for global and regional (East Asia) scale modeling domain under RCP scenario for the years 1995-2006, 2015-2025, and 2040-2055 was quantitatively in good agreement with the reference data of RCPs.
Emissions inputs for use in air quality modeling of Korea were generated with the emissions inventory data from the National Institute of Environmental Research (NIER), maintained under the Clean Air Policy Support System (CAPSS) database. Source Classification Codes (SCC) in the Korea emissions inventory were adapted to use with the U.S. EPA's Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) by finding the best-matching SMOKE default SCCs for the chemical speciation and temporal allocation. A set of 19 surrogate spatial allocation factors for South Korea were developed utilizing the Multi-scale Integrated Modeling System (MIMS) Spatial Allocator and Korean GIS databases. The mobile and area source emissions data, after temporal allocation, show typical sinusoidal diurnal variations with high peaks during daytime, while point source emissions show weak diurnal variations. The model-ready emissions are speciated for the carbon bond version 4 (CB-4) chemical mechanism. Volatile organic carbon (VOC) emissions from painting related industries in area source category significantly contribute to TOL (Toluene) and XYL (Xylene) emissions. ETH (Ethylene) emissions are largely contributed from point industrial incineration facilities and various mobile sources. On the other hand, a large portion of OLE (Olefin) emissions are speciated from mobile sources in addition to those contributed by the polypropylene industry in point source. It was found that FORM (Formaldehyde) is mostly emitted from petroleum industry and heavy duty diesel vehicles. Chemical speciation of PM2.5 emissions shows that PEC (primary fine elemental carbon) and POA (primary fine organic aerosol) are the most abundant species from diesel and gasoline vehicles. To reduce uncertainties in processing the Korea emission inventory due to the mapping of Korean SCCs to those of U.S., it would be practical to develop and use domestic source profiles for the top 10 SCCs for area and point sources and top 5 SCCs for on-road mobile sources when VOC emissions from the sources are more than 90% of the total.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the relationship between kiln processing parameters and NOx emissions that occur in the sintering and calcination steps of the cement manufacturing process and to derive the main factors responsible for producing emissions outside emission limit criteria, as determined by category models and classification rules, using data mining techniques. The results from this study are expected to be useful as guidelines for NOx emission control standards. Methods: Data were collected from Precalciner Kiln No.3 used in one of the domestic cement plants in Korea. Thirty-four independent variables affecting NOx generation and dependent variables that exceeded or were below the NOx emiision limit (>1 and <0, respectively) were examined during kiln processing. These data were used to construct a detection model of NOx emission, in which emissions exceeded or were below the set limits. The model was validated using SPSS MODELER 18.0, artificial neural network, decision treee (C5.0), and logistic regression analysis data mining techniques. Results: The decision tree (C5.0) algorithm best represented NOx emission behavior and was used to identify 10 processing variables that resulted in NOx emissions outside limit criteria. Conclusion: The results of this study indicate that the decision tree (C5.0) can be applied for real-time monitoring and management of NOx emissions during the cement firing process to satisfy NOx emission control standards and to provide for a more eco-friendly cement product.
The study estimated the relationship between carbon dioxide, crop and livestock production index in Ghana: Estimating the long-run elasticities and variance decomposition by employing a time series data spanning from 1960-2013 using both fit regression and ARDL models. There was evidence of a long-run equilibrium relationship between carbon dioxide emissions, crop production index and livestock production index. Evidence from the study shows that a 1% increase in crop production index will increase carbon dioxide emissions by 0.52%, while a 1% increase in livestock production index will increase carbon dioxide emissions by 0.81% in the long-run. There was evidence of a bidirectional causality between a crop production index and carbon dioxide emissions and a unidirectional causality exists from livestock production index to carbon dioxide emissions. Evidence from the variance decomposition shows that 37% of future fluctuations in carbon dioxide emissions are due to shocks in the crop production index while 18% of future fluctuations in carbon dioxide emissions are due to shocks in the livestock production index. Efforts towards reducing pre-production, production, transportation, processing and post-harvest losses are essential to reducing food wastage which affects Ghana's carbon footprint.
Choi, Ki-Chul;Woo, Jung-Hun;Kim, Hyeon Kook;Choi, Jieun;Eum, Jeong-Hee;Baek, Bok H.
Asian Journal of Atmospheric Environment
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v.7
no.1
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pp.25-37
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2013
Open biomass burning (excluding biofuels) is an important contributor to air pollution in the Asian region. Estimation of emissions from fires, however, has been problematic, primarily because of uncertainty in the size and location of sources and in their temporal and spatial variability. Hence, more comprehensive tools to estimate wildfire emissions and that can characterize their temporal and spatial variability are needed. Furthermore, an emission processing system that can generate speciated, gridded, and temporally allocated emissions is needed to support air-quality modeling studies over Asia. For these reasons, a biomass-burning emissions modeling system based on satellite imagery was developed to better account for the spatial and temporal distributions of emissions. The BlueSky Framework, which was developed by the USDA Forest Service and US EPA, was used to develop the Asian biomass-burning emissions modeling system. The sub-models used for this study were the Fuel Characteristic Classification System (FCCS), CONSUME, and the Emissions Production Model (EPM). Our domain covers not only Asia but also Siberia and part of central Asia to assess the large boreal fires in the region. The MODIS fire products and vegetation map were used in this study. Using the developed modeling system, biomass-burning emissions were estimated during April and July 2008, and the results were compared with previous studies. Our results show good to fair agreement with those of GFEDv3 for most regions, ranging from 9.7 % in East Asia to 52% in Siberia. The SMOKE modeling system was combined with this system to generate three-dimensional model-ready emissions employing the fire-plume rise algorithm. This study suggests a practicable and maintainable methodology for supporting Asian air-quality modeling studies and to help understand the impact of air-pollutant emissions on Asian air quality.
Carbon dioxide emissions involved in global warming are one of the most important issues in the world, and carbon dioxide emissions from the cement industry are about 7% of total carbon dioxide emissions. Thus, reduction in the amount of utilized cement can contribute to a reduction of carbon dioxide emissions. The average life of concrete is 20 ~ 30 years, and if concrete life can be improved by ten years, cement use will be much lower. In this study, we examined the use and effect of fructan from microbes as a method for the densification of the pore structure of cement. The effect of fructan on the hydration reaction and pore distribution, as well as the water absorption of hardened cement mortar were studied. Pores distribution increased in mesopore OPC, and absorption rate was found to decrease with the use of fructan, which has a glue-like and swelling character.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.7
no.8
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pp.123-131
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1999
Natural gas is one of the most promising alternative fuels for automotive vehicles. However, natural gas varies in compositional between the originating fields and may be further modified due to processing and additional mixing. These variations are known to affect engine performance and emissions through changes in fuel metering and combustion characteristics. In the present study, the effect of gas compositions on vehicle performance such as fuel economy, driveability and exhaust emissions was examined. Analysis are made of using 3 types of NGVs which were made by automakers and 6 different fuels which are selected in consideration of the variation in fuel composition on the worldwide market. The results may be utilized to develop natural gas natural gas engine in automaekrs and/or to establish the fuel standard in the refueling stations.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.29
no.6
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pp.838-848
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2013
The Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model is capable of providing high quality atmospheric chemistry profiles through the utilization of high-resolution meteorology and emissions data. However, it cannot simulate air quality accurately if input data are not appropriate and reliable. One of the most important inputs required by CMAQ is the air pollutants emissions, which determines air pollutants concentrations during the simulation. For the CMAQ simulation of Korean peninsula, we, in general, use the Korean National Emission Inventory data which are estimated by Clean Air Policy Support System (CAPSS). However, since they are not provided by model-ready emission data, we should convert CAPSS emissions into model-ready data. The SMOKE is the emission model we used in this study to generate CMAQ-ready emissions. Because processing the emissions data is very monotonous and tedious work, we have developed CAPSS2SMOKE program to convert CAPSS emissions into SMOKE-ready data with ease and effective. CAPSS2SMOKE program consists of many codes and routines such as source classification code, $PM_{10}$ to $PM_{2.5}$ ratio code, map projection conversion routine, spatial allocation routine, and so on. To verify the CAPSS2SMOKE program, we have run SMOKE using the CAPSS 2009 emissions and found that the SMOKE results inherits CAPSS emissions quite well.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.6
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pp.769-776
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2000
Visible spectral characteristics of cross-sectional emissions from a partially premixed methane/air and propane/air flames have been investigated. An optical train with a two-axis scanning mirror system was used to record line-of-sight emission spectra from 354nm to 618nm, and inversion technique was adapted to obtain cross-sectional emission spectra. By analyzing the reconstructed emission spectra, cross-sectional intensities of CH and $C_2$ radicals were separated from the background emissions. The blue flame edge and yellow flame edge were also obtained by image processing technique for edge detection with color photograph of flame. These edges were compared with radial distributions of CH, $C_2$ radicals and background emissions. The CH radicals were observed at blue flame edge. The background emissions were generated by soot precursor at upstream of flame and by soot at downstream of flame. The $C_2$ radicals in propane/air flame were observed more than those in methane/air flame.
A PFA lined ball valve, which is machined with fluorinated resin PFA to its inner part for improving corrosion resistance, non-stickness, heat-resistance, has been widely used to the chemical/pharmaceutical industries, the semiconductor/LCD manufacturing processes, etc. with the high purity chemicals as working fluid. EPA stated that 60% of all fugitive emissions come from the valve stem packing in a typical petroleum or chemical processing plant. They monitor regulated components for leaks and maintain seal performance at acceptable levels. Korean industrial standards only deals with the bubble test for in-line leakage of valves, which has the detectable leak rate of $10^{-4}$ [$mbar{\cdot}L{\cdot}s^{-1}$], therefore, it is not sufficient to check fugitive emissions. In this study, we conducted Helium leak detection from a PFA lined ball valve and evaluated fugitive emissions according to ISO 15848-1, which has the detectable leak rate of $10^{-9}$ [$mbar{\cdot}L{\cdot}s^{-1}$], for manufacturing the high-reliable PFA lined ball valves against fugitive emissions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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