PARK, JAI HAK;CHO, YOUNG KI;KIM, SUN HYE;LEE, JIN HO
Nuclear Engineering and Technology
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제47권3호
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pp.332-339
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2015
The leak before break (LBB) concept is widely used in designing pipe lines in nuclear power plants. According to the concept, the amount of leaking liquid from a pipe should be more than the minimum detectable leak rate of a leak detection system before catastrophic failure occurs. Therefore, accurate estimation of the leak rate is important to evaluate the validity of the LBB concept in pipe line design. In this paper, a program was developed to estimate the leak rate through circumferential cracks in pipes in nuclear power plants using the Henry-Fauske flow model and modified Henry-Fauske flow model. By using the developed program, the leak rate was calculated for a circumferential crack in a sample pipe, and the effect of the flow model on the leak rate was examined. Treating the crack morphology parameters as random variables, the statistical behavior of the leak rate was also examined. As a result, it was found that the crack morphology parameters have a strong effect on the leak rate and the statistical behavior of the leak rate can be simulated using normally distributed crack morphology parameters.
The process of localization of cracks and movement of the fracture process zone(FPZ) was studied using the acoustic-emission(AE) techniques. The rate of AE events and sources of AE activity were studied for mortar and rock specimens loaded in uniaxial compression. A series of transducers could be used to detect and AE activity. Based on the time differences between detection of the event at different transducers, source of AE activity could be detected. The rate of AE events increased sharply before peak load. The highest rate occurred just after peak load was attained. The effective crack length estimated from the modified linear-elastic fracture mechanics seemed consistent with the optical and AE measurements.
It is important to give lightning warning prior to a cloud-to-ground (CG) discharge within an Area of Concern (AOC) because most of lightning damage and victim are usually occurred by the first lightning in the AOC. The aim of this study is to find the optimal operation conditions of the automated lightning warning systems in order to make the best use of the available data. In this paper, the test-operated results of the automated lightning alert and risk management system (ALARM) based on detections of CG discharge and eletrostatic field and optimized at probability of lightning have been described. It was possible to obtain the following warning performance parameters: probability of detection (POD), false alarm ratio (FAR), probability of lightning (POL) and failure-to-warn rate (FTW). The data obtained from trial operation for 5months were not sufficient but the first analysis of domestic lightning warning was carried out. We have observed that the evaluated statistical results through trial operation depend on the various factors such as analysis methods and criteria, topographical conditions, etc. Also we suggest some methods for improvement of POL and POD including the finding of the optimal electric field threshold level to be used, based on the high values of FAR and FTW found in this work.
The rapid and correct isolation of faulty submodules (SMs) is of great importance for improving the reliability of modular multilevel converters (MMCs). Therefore, a fast diagnosis method containing fault detection and fault location determination was presented in this paper. An improved incremental predictive model of arm current was proposed to detect failures, and the multi-step prediction method was used to eliminate the negative impact of disturbances. Moreover, a control method was proposed to strengthen the fault characteristics to rapidly locate faulty arms and faulty SMs by detecting the variation rate of the SM capacitor voltage. The proposed method can rapidly and easily locate faulty SMs under different load conditions without the need for additional sensors. The experimental results have validated the effectiveness of the proposed method by using a single-phase MMC with four SMs per arm.
The optimization in the machining process has been a long-standing goal of the manufacturing community. The optimization is composed of two main subjects;one is to select an optimum cutting condition, and the other is to detect the emergency situation and take necessary actions in real-time base. This paper proposes a reliable and practical guide system whose purpose is the optimization of cutting conditions, and the detection of tool failure in the machining process. The optimal cutting conditions are determined through the estimation of tool wear rate and the establishment of access- ible field from the measured cutting temperature and force. Tool breakage is detected by the normal force component acting on minor flank face extracted from on-line sensed feed force and radial force. In experiments, the proposed guide system has proved availability for the decision of reliable cutting conditions for the given tool-work system and the detection of tool breakage in ordinary cutting environments.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.1-10
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1986
This paper describes a new, effective method developed at the National Research Council Canada for rolling element bearing incipient failure detection. This method can detect not only outer race damage, previously published, but also inner race damage with a 100% detection rate based on a sample size of 32. The prediction of the exact angular location of the damage spot along the raceway is illustrated and experimental confirmation is presented. For the first time, a statically measurable parameter for inner and outer race damage is introduced as a means of verifying other techniques which do not offer absolute proof, but resort only to "overwhelming evidence". A brief comparison with other methods such as Shock Pulse Method, Kurtosis Analysis and High Frequency Resonance Technique is presented. A computerized automatic monitoring system utilizing the new method is described and experimental results are presented.presented.
본 연구는 H해운사에서 제공받은 Starcool사의 실제 냉동 컨테이너 운영데이터를 분석하였다. H사의 현장 전문가와 인터뷰를 통해 4가지 고장 알람 중 Critical 및 Fatal Alarm만 고장으로 정의하였고, 냉동 컨테이너 특성상 모든 변수를 사용하는 것은 비용측면에서 비효율을 초래하는 것을 확인하였다. 이에 본 연구는 특성 중요도 및 PCA 기법을 통한 냉동 컨테이너 고장 탐지 방법을 제시한다. 모델의 성능 향상을 위해 XGBoost, LGBoost 등과 같은 트리계열 모델을 통해 변수 중요도(Feature Importance)를 기반으로 변수 선택(Feature selcetion)을 하고 선택되지 않은 변수는 PCA를 사용하여 전체 변수의 차원을 축소시켜 각 모델별로 지도학습을 수행한다. 부스팅 기반의 XGBoost, LGBoost 기법은 본 연구에서 제안하는 모델의 결과가 62개의 모든 변수를 사용한 지도 학습의 결과보다 재현율(Recall)이 각각 0.36, 0.39씩 향상되는 되는 결과를 보였다.
In this study, the objective is to improve the criteria used for statistical comparison of the VLF tanδ (TD) database and failure rate according to water-tree degradation in underground distribution power cables. The aging condition of the KEPCO criteria is divided into 6 levels using the Weibull distribution, and the "failure imminent" condition is quantified by using the statistical end-point of the lifetime parameter of the VLF big-data group obtained from KEPCO. Moreover, new criteria with a 2-dimensional combination of TD, DTD, and a statistical normalized factor are suggested. These criteria exhibit high reproducibility for the detection of cables in an imminent failure state. Consequently, it is expected that the adoption of the extended VLF-2019 criteria will reduce the asset management cost of cable replacement compared to the VLF-2012 criteria of KEPCO.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
Background: There are substantial differences in the mortality rates of stomach cancer among the 47 prefectures in Japan, and Aomori prefecture is one of the most severely impacted. The aims of this study were to determine the incidence and mortality rates of stomach cancer in Aomori prefecture in comparison with Japan as a whole and cast light on reasons underlying variation. Methods: Data on stomach cancer cases were extracted from the Aomori Cancer Registry Database. Incidence rates for specific stages at the time of diagnosis were cited from Monitoring of Cancer Incidence in Japan, and mortality rates for stomach cancer in Aomori prefecture and the whole of Japan were obtained from Vital Statistics. Age-standardised incidence and mortality rates were calculated using the direct method. Results: The age-standardised incidence rate of stomach cancer in Aomori prefecture was higher than in the whole of Japan for males but lower for females. However, the age-standardised mortality rates were higher in Aomori prefecture in both sexes. The proportion of localised cancers was lower in Aomori prefecture than in the whole of Japan for most age groups. Conclusions: The lower rate for localised cancer suggests that higher age-standardised mortality rates are due to delays in diagnosis, despite an attendance rate for stomach cancer screening was higher in Aomori prefecture than in the whole of Japan. One plausible explanation for the failure of successful early detection might be poor quality control during screening implementation that impedes early detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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