Fuel gases such as methane and propane are used in explosion hazardous area of domestic plants and can form non-uniform mixtures with the influence of process conditions due to leakage. The fire-explosion risk assessment using literature data measured under uniform mixtures, damage prediction can be obtained the different results from actual explosion accidents by gas leaks. An explosion characteristics such as explosion pressure and flame velocity of non-uniform gas mixtures with concentration change similar to that of facility leak were examined. The experiments were conducted in a closed 0.82 m long stainless steel duct with observation recorded by color high speed camera and piezo pressure sensor. Also we proposed the quantification method of non-uniform mixtures from a regression analysis model on the change of concentration difference with time in explosion duct. For the non-uniform condition of this study, the area of flame surface enlarged with increasing the concentration non-uniform in the flame propagation of methane and was similar to the wrinkled flame structure existing in a turbulent flame. The time to peak pressure of methane decreased as the non-uniform increased and the explosion pressure increased with increasing the non-uniform. The ranges of KG (Deflagration index) of methane with the concentration non-uniform were 1.30 to 1.58 [MPa·m/s] and the increase rate of KG was 17.7% in methane with changing from uniform to non-uniform.
Kim, Hyeng-jun;Shin, Gyu-young;Oh, Young-jun;Lee, Kang-whan
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.93-96
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2015
In this paper, we introduce a fire detection system using context-aware sensor. In existing weather and based on vision sensor of fire detection system case, acquired image through sensor of camera is extracting features about fire range as processing to convert HSI(Hue, Saturation, Intensity) model HSI which is color space can have durability in illumination changes. However, in this case, until a fire occurs wide range of sensing a fire in a single camera sensor, it is difficult to detect the occurrence of a fire. Additionally, the fire detection in complex situations as well as difficult to separate continuous boundary is set for the required area is difficult. In this paper, we propose an algorithm for real-time by using a temperature sensor, humidity, Co2, the flame presence information acquired and comparing the data based on multiple conditions, analyze and determine the weighting according to fire it. In addition, it is possible to differential management to intensive fire detection is required zone dividing the state of fire.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2009.05a
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pp.111-115
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2009
The method of test for observing the combustion instability and controling the instability actively by using secondary injection of fuel through flame stabilizer was studied by constructing model combustor of supersonic engine. The frequency of combustion instability was detected by measuring the pressure of combustor using pressure sensor and by optical sensing of flame intensity. Electro-magnetic valve was adopted as actuator for active control and the characteristics of modulated fuel was studied by measured pressure of valve outlet and scattering signal of spray at secondary fuel injection.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2003.05a
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pp.266-269
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2003
During liquid rocket engine combustion, the resulting combustion gas has flow characteristics of high temperature and high velocity. An experimental study was performed to obtain basic data for a flame deflector design that is endurable under such flow characteristics. While the injected-water cools down the combustion plume, temperature and pressure of the plume was measured. As the experiment is being performed, gas temperature was measured using infrared cameras, and the gas temperature data was compared with the temperature data from the sensor in the plume. With the results of this experiment, we were able to obtain applicable temperature data for flame deflector design and predict the performance and structural strength required for installation of water injector.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.25
no.1
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pp.59-71
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2014
An experimental study has been conducted to investigate the heat transfer characteristics of laminar syngas/air mixture with 10% hydrogen content impinging normally to a flat plate of cylinder. Effects of impinging distance, Reynolds number and equivalence ratio as major parameters on heat fluxes of stagnation point and radial direction were examined experimentally by the direct photos and data acquisitions from heat flux sensor. In this work, we could find the incurved flame behavior of line shaped inner top-flame in very closed distance between flat plate and burner exit, which has been not reported from general gas-fuels. There were 3 times of maximum and 2 times minimum heat flux of stagnation point with respect to the impinging distance for the investigation of Reynolds number and equivalence ratio effect. It was confirmed that the maximum heat flux of stagnation point in 1'st and 2'nd peaks increased with the increase of the Reynolds number due to the Nusselt number increment. There was a third maximum rise in the heat flux of stagnation point for larger separation distances and this phenomenon was different each for laminar and turbulent condition. The heat transfer characteristics between the stagnation and wall jet region in radial heat flux profiles was investigated by the averaged heat flux value. It has been observed that the values of averaged heat flux traced well with the characteristics of major parameters and the decreasing of averaged heat flux was coincided with the decreasing trend of adiabatic temperature in spite of the same flow condition, especially for impinging distance and equivalence ratio effects.
This paper is a study on IoT based map inside the building and fire perception system using microprocessor and LABVIEW program. The smart control system implemented in this paper is designed to identify the location of fire by using microprocessor, flame detection sensor, carbon monoxide sensor and temperature sensor, and to guide the optimal travel route through Zigbee communication. And the proposed system uses QR code to interoperate with smartphone. The coordinator control verified that the sensor value of the smart control system installed through the LABVIEW software was confirmed. The IoT based control system studied in this paper was implemented with Arduino mega board and LABVIEW software, and the operation status was confirmed by display device and coordination.
In this paper, we aim to respond efficiently to crime by using Arduino and smartphone apps in response to increasing number of house-breaking crimes. It receives the signal of the sensor installed in the house and connects it with the app of the smartphone. To use the app, you can download the app from the user's smartphone, launch the app, and operate the operation outside the home, not only inside the house, by linking the executed app. Among the sensors installed in the house, the movement detection sensor is used to enhance the security, and the gas leakage sensor and the flame detection sensor can be used to easily detect the risk of fire and to prevent the fire early. Security is further enhanced by the ability to remotely control the front door with a smartphone. After that, various sensors can be added and it can be developed as a WiFi module in addition to the Bluetooth module.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.25-27
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2022
Recently, with the development of the 4th industry, environmental issues such as air pollution have become serious, and in particular, a lot of air pollutants are generated in industrial sites. There are various types of air pollutants, and among them, carbon monoxide is essential for fires occurring in industrial sites, so it should be possible to monitor in real time. In addition, there is a need for a remote monitoring system that can measure various environmental factors other than air pollutants in real time. In this paper, we propose a monitoring system using wireless communication to remotely measure the industrial environment. The proposed monitoring system collects data to the Arduino of the transmitter by using a carbon monoxide sensor, a combustible gas sensor, a temperature and humidity sensor, and a flame sensor, and then transmits it to the receiver using ZigBee. The transmitted data is stored in the database of the receiver Raspberry Pi, and the stored data can be monitored in real time through the monitoring system.
It is very difficult to suppress fire by rapid flame spread through flue space between flammable commodities on the rack when a fire occurs in the rack storage. At present, the fire protection system for rack storage in Korea has many issues, and the new fire protection system was designed and developed by it. A smart system using the sensor network and artificial intelligence was designed to detect fire very rapidly and track the location of a fire. In the very early stages, the system was constructed using vertical open sprinkler pipes, wet pipes, and solenoid valves to allow water to spray near fire locations. Based on the design results, the system was installed and tested, and the full-scale test was successfully completed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.331-336
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2017
The need for early fire detection technology is increasing in order to prevent fire disasters. Sensor device detection for heat, smoke and fire is widely used to detect flame and smoke, but this system is limited by the factors of the sensor environment. To solve these problems, many image-based fire detection systems are being developed. In this paper, we implemented a system to detect fire and smoke from camera input images using a convolution neural network. Through the implemented system using the convolution neural network, a feature map is generated for the smoke image and the fire image, and learning for classifying the smoke and fire is performed on the generated feature map. Experimental results on various images show excellent effects for classifying smoke and fire.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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