Tele-metering systems have been useful tools for managing domestic wastewater treatment plants (WWTP) over the last decade. They mostly generate water quality data for discharged water to ensure that it complies with mandatory regulations and they may be able to produce every operation parameter and additional measurements in the near future. A sub-big data group, comprised of about 150,000 data points from four domestic WWTPs, was ready to be classified and also analyzed to optimize the WWTP process. We used the Statistical Product and Service Solutions (SPSS) 25 package in order to statistically treat the data with linear regression and correlation analysis. The major independent variables for analysis were water temperature, sludge recycle rate, electricity used, and water quality of the influent while the dependent variables representing the water quality of the effluent included the total nitrogen, which is the most emphasized index for discharged flow in plants. The water temperature and consumed electricity showed a strong correlation with the total nitrogen but the other indices' mutual correlations with other variables were found to be fuzzy due to the large errors involved. In addition, a multilayer perceptron analysis method was applied to TMS data along with root mean square error (RMSE) analysis. This study showed that the RMSE in the SS, T-N, and TOC predictions were in the range of 10% to 20%.
Hwayoung, Lee;Hyeonwoo, Jang;Minkyung, Lee;Jeonghwan, Kim;Jaehun, Lee
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.26
no.6
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pp.30-36
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2022
In commercial transactions of energy sources using hydrogen charging stations, high-accuracy flow meters are needed to prevent accidents such as overcharging due to inaccurate measurements and to ensure transparency in hydrogen commercial transactions through accurate measurements. This research developed a Corioli-type flowmeter prototype and conducted a risk assessment to prevent accidents during a process change comparison experiment for existing charging stations to verify the measurement performance. A process change section was defined for the installation of measurement facilities for empirical experiments and HAZOP was conducted. In addition, JSA was also conducted to secure the safety of experimenters, such as preventing valve mis-opening during empirical experiments. Measures were established to improve the risk factors derived through HAZOP, and work procedures were established to minimize human errors and ensure the safety of workers through JSA. The design change and system manufacturing for the installation of the metering system were completed by reflecting the risk assessment results, and safety could be confirmed through the performance comparison test of the developed meter prototype. The developed prototype flow meter showed a total of 30 flow measurements under the operating conditions of 70 MPa, and the average error was -1.58% to 3.96%. Such a metering error was analyzed to have the same performance as a flow meter installed and operated for commercial use.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.6
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pp.107-116
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2012
In this study, the trucks(2.9-liter) have been developed to use DME as fuel, and performance test of the vehicle's DME engine, power, emissions, fuel economy and vehicle aspects was conducted. For experiments, the fuel system(common-rail injectors and high-pressure pump included) and the engine control logic was developed, and ECU mapping was performed. As a result, the rail pressure from 40MPa to approximately 65% increase compared to the base injector has been confirmed that. Also, the pump discharge flow is 15.5 kg/h when the fuel rail pressure is 400rpm(40MPa), and the pump discharge flow is 92.1 kg/h when the fuel rail pressure is 2,000rpm(40MPa). The maximum value of full-load torque capability is 25.5 kgfm(based on 2,000 rpm), and more than 90% compared to the level of the diesel engine were obtained. The DME vehicle was developed in this study, 120 km/h can drive to the stable, and calculated in accordance with the carbon-balance method of fuel consumptions is 5.7 km/L.
This paper studies the security module for the reliable transmission of the meter reading and the control data between the remote terminals and the upper server-side in smart water grid. The proposed security module was implemented to make it attachable to the remote terminal without security function. In particular, unlike the smart grid of electric field, the low power is considered due to the use of battery power in the smart water grid, and the ARIA-GCM-128 symmetric key method is adopted taking into the account that the damp and constrictive environments by the installed meter location in the underground occur a communication obstacle on building of the large-scale network system. The encryption module of this paper was devised to ensure the safety between the reading data on the terminal and the control data from the upper server, and secure the stability of the remote meter reading system by taking protection against an arbitrary alteration or modification.
Recently, accurate prediction of power consumption based on machine learning techniques in Internet of Energy (IoE) has been actively studied using the large amount of electricity data acquired from advanced metering infrastructure (AMI). In this paper, we propose a deep learning model based on Gated Recurrent Unit (GRU) as an artificial intelligence (AI) network that can effectively perform pattern recognition of time series data such as the power consumption, and analyze performance of the prediction based on real household power usage data. In the performance analysis, performance comparison between the proposed GRU-based learning model and the conventional learning model of Long Short Term Memory (LSTM) is described. In the simulation results, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), forecast skill score, normalized root mean square error (RMSE), and normalized mean bias error (NMBE) are used as performance evaluation indexes, and we confirm that the performance of the prediction of the proposed GRU-based learning model is greatly improved.
Sun, Young Ghyu;Kim, Soo Hyun;Lee, Dong Gu;Park, Sang Hoo;Sim, Issac;Hwang, Yu Min;Kim, Jin Young
Journal of IKEEE
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v.22
no.3
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pp.829-835
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2018
Recently, studies have been actively conducted to reduce spare power that is unnecessarily generated or wasted in existing power systems and to improve energy use efficiency. In this study, smart meter, which is one of the element technologies of smart grid, is implemented to improve the efficiency of energy use by controlling power of electric devices, and predicting trends of energy usage based on deep learning. We propose and develop an algorithm that controls the power of the electric devices by comparing the predicted power consumption with the real-time power consumption. To verify the performance of the proposed smart meter based on the deep running, we constructed the actual power consumption environment and obtained the power usage data in real time, and predicted the power consumption based on the deep learning model. We confirmed that the unnecessary power consumption can be reduced and the energy use efficiency increases through the proposed deep learning-based smart meter.
These test methods, the current domestic vehicles fuel economy calculation method is tested on a dynamometer for vehicles after you have installed the vehicle, given the test mode(FTP-75 & HWFET mode, etc.) are measured by vehicle emissions and fuel economy by seeking to have the results approach, the carbon balance method. At this point, using the carbon balance method is a test method was developed seeking fuel for a standard fuel properties, where the value of the constant and saved test was measured in THC, CO, $CO_2$ has a value calculation. Therefore, use fuel which is changed every time you test the fuel properties characteristics are not considered exactly. In this study, using the carbon balance method and fluid flow rate of the fuel used in the actual test is measured by comparing the results with the flow measurement methods, properties of the fuel used for the test attribute to study ways that can be considered, taking into account the physical attributes of a more diverse fuel line and fuel economy improved measurement methods that can be reviewed.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.977-986
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1996
The uncertainty of rains at the onset of wet season (WS) and the drought risk involved hinder growing more than one rainfed lwoland rice crop per year. Establishing transplanted rice well into the WS leaves insufficient moisture in the soil for subsequent crop. Rice establishment early in the season gives the farmer better opportunities to grow a crop after rice. An experiment was conducted startign in 1993 to evaluate dry seeding of rice through slit soil seeding. It is done utilizing the vertical metering slit seeder for conserving soil moisture coming from the first rains in the early WS to sustain germination and establishment of the seeding at least until the succeeding rains under therainfed lowland (RL) environment. The treatment consisted of slit-seeding the PSBRc 14 into the tilled and nontilled plots at 100kg/ha and at depths of <10 mm (shallow seeding) and 60-70m (deep seeding). The control treatment was broadcast seeded on tilled soil and harrow to cover the seeds The superior crop establishment observed in 1995 WS experiment on nontilled, slit-seeded plots confirmed the results observed in 1993 WS and 1994 WS experiments. Emergence in deep seeding was not significantly different from shallow seeding in nontilled plots giving an average yield of 2.1 t/ha in all slit-seeded plots. This offers an advantage of reduced energy in put in nontilled shallow seeding. However, heavy weed infestation has to be addressed at the early stage of rice in nontilled soil to get the full advantage from slit seeding. The consistently better crop establishment observed in slit seeding over that of broadcast seeding in the WS of 1993, 1994 and 1995 also demonstrates that the slit seeding technology can be adopted with confidence in the rainfed lowland field condition to reduce the risks involved in broadcast seeding.
Pulsation is an inherent phenomenon in reciprocating compressors. It interacts with piping to cause vibrations and performance problems. Indiscriminately connecting to a compressor can be dangerous and cost money in the form of broken equipment and piping, poor performance, inaccurate metering, unwanted vibration, and sometimes noise. Piping connected to a compressor can materially affect the performance and response. To minimize these detrimental effects, reciprocating compressor system should be equipped by pulsation suppression system. This study discusses pressure pulsation phenomena occurred in a reciprocating compressor system. An experiment applied air compressor unit, as pulsating pressure generator, has been done. The compressor was connected sequentially to a snubber model and pressure tank. Sensor probes were placed on the inlet and outlet pipes of snubber. Compressor was driven by a motor controlled by a frequency regulator. The experiment was conducted by adjusting the regulator at 40Hz. General information about an internal gas flow can be achieved by numerical analysis approach. Information of the velocity, pressure and turbulence kinetic energy distribution are presented in this paper. Based on this result, the design improvement might be done.
In this study, the trucks(2.9-liter) have been developed to use DME as fuel, and performance test of the vehicle's DME engine, power, emissions, fuel economy and vehicle aspects was conducted. For experiments, the fuel system(common-rail injectors and high-pressure pump included) and the engine control logic was developed, and ECU mapping was performed. As a result, the rail pressure from 40MPa to approximately 65% increase compared to the base injector has been confirmed that. Also, the pump discharge flow is 15.5 kg/h when the fuel rail pressure is 400rpm(40 MPa), and the pump discharge flow is 92.1 kg/h when the fuel rail pressure is 2,000rpm(40MPa). The maximum value of full-load torque capability is 25.5kgfm(based on 2,000rpm), and more than 90% compared to the level of the diesel engine were obtained. The DME vehicle was developed in this study, 120 km/h can drive to the stable, and calculated in accordance with the carbon-balance method of fuel consumptions is 5.7 km/L.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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