Venturi has long been an attractive method of measuring flow rate in a variety of engineering applications since pressure loss is relatively small compared with other measuring methods. The current study focuses on making detailed uncertainty estimations as the upstream flow disturbance affects uncertainty levels of the flow rate measurement. Upstream flow disturbance can be determined by 9 different swirl generators. Measurement uncertainty of flow rate has been estimated by a quantitative uncertainty analysis which is based on the ANSI/ASME PTC 19.1-2005 standard. The results of flow rate uncertainty analysis show that the case with systematic error has higher than that without systematic error. Especially the result with systematic error exhibits that the uncertainty of flow rate was gradually increased by swirl flow disturbance. The uncertainty of flow rate measurement can be mainly affected by differential pressure and discharge coefficient. Flow disturbance can be also reduced by increasing of the upstream straight length of Venturi.
Peak expiratory flow rate(PEF) is one of the most important diagnostic parameters in spirometry. PEF occurs in a very short duration during the forced expiratory maneuver, which could lead to measurement error due to non-ideal dynamic characteristic of the transducer. In such case the initial slope of the flow rate signal determines the accuracy of the measured PEF. The present study considered this initial slope as a parameter to compensate PEF. The 26 standard flow rate signals recommended by the American Thoracic Society(ATS) were flown through the air flow transducer followed by simultaneous measurements of PEF and maximum transducer output$(N_{PEF})$. $N_{PEF}$-PEF satisfied a quadratic equation in general, however, two signals (ATS #2 and #26) having large initial slopes deviated from the fitting equation to a significant degree. The relative error was found to be in a linear relationship with the initial slope, thus, $N_{PEF}$ was appropriately compensated to provide accurate PEF with mean relative error less than only 1%. The 99% confidence interval of the mean relative error was less than a half of the error limit of 5% recommended by ATS. Therefore, PEF can be very accurately determined by compensating the transducer output based on the initial slope, which should be a useful technique for air flow transducer calibration.
Recently, application areas based on M2M (Machine-to-Machine communications) and IoT (Internet of Things) technologies are expanding rapidly. Accordingly, water flow and water quality management improvements are being pursued by applying this technology to water and sewage facilities. Especially, water management will collect and store accurate data based on various ICT technologies, and then will expand its service range to remote meter-reading service using smart metering system. For this, the error in flow rate data transmitting should be minimized to obtain credibility on related additional service system such as real time water flow rate analysis and billing. In this study, we have identified the structural problems in transmitting process and protocol to minimize errors in flow rate data transmission and its handling process which is essential to water supply pipeline management. The result confirmed that data acquisition via communication system is better than via analogue current values and pulse, and for communication method case, applying the industrial standard protocol is better for minimizing errors during data acquisition versus applying user assigned method.
The accurate distribution of flow rate has been a very important part to control the air change rate since introduction of house ventilation system. An inappropriate selection of fan due to incorrect prediction of pressure loss in duct brings energy loss. In the previous study the pressure loss of general spiral duct was measured and database was constructed for finding correct loss factors in fitting upper stream. The purpose of this study is to compare and investigate the error range of flow rate by applying T-Method to bilateral symmetry and asymmetry layout of duct. The results of this study are as following. It is demanded to decide accurate size under duct design for house ventilation system. Because the small amount of Flow rate was considered at that time. The error range was 3.17% on case1 and 3.52% on case2. The error range difference was 0.35%.
The test of comparing liquid flow calibration system (approved by KOLAS) for accuracy and structure change test was performed in the test bed in order to evaluate the typical characteristics of the electromagnetic flow meters and parshall flume that are generally used in the water discharging facilities. The results of the accuracy comparing test with liquid flow calibration system showed the error of less than 2%. Pharshall plume got error up to -8.3% (low flow) from the flow rate test, but less than 4% from the accumulated flow test because of offset error at high flow rate and low flow rate. Evaluation of structual change test was tested with only parshall flume using structure and it consisted of installation angle (parshall flume and level sensor) and position change. Installation angle, water level sensor angle and position changing test for parshall flume had errors of 3.1%~-9.2%, 0.4%~-5.6% and 0.2%~1.3% respectively. Especially, the error showed the largest increase when the water level sensor measured the point of decreased flow by the structure change. Therefore, error factors (change of straight pipe length, installation of obstacle or effect of foreign substances on water level sensor) that can often occur in the field should be derived and the research for optimized installation method should be carried out continuously.
Thermal mass flow meter(TMF) and thermal mass flow controller(MFC) were used to measure and to control the mass flow rate of gases. TMF and MFC were designed for specified working pressure and gas. For the case of different working pressure and gases, the flow rate measurement accuracy decreased dramatically. In this study, a TMF and MFC was tested with three different gases and pressure range from 0.2 MPa up to 1.0 MPa. Effect of specific heat causes to increase flow measurement error as much as ratio of specific heat compared with reference gas. Changing of pressure causes to increase flow rate measurement error about -0.2% as the working pressure decreased 0.1 MPa. Response time of MFC was below 3.12 s for the case of increasing of flow rate. But the response time was increased up to 6.92 s for the case of decreasing of flow rate. When the solenoid valve was fully closed, a initial delay time of output of MFC was increased up to 1.36 s.
Accurate flow rate distribution has been become a very important part for controling of air change rate since the introduction of house ventilation system. An inappropriate selection of fan due to Incorrect prediction of friction loss makes waste energy. The purpose of this study is to recognize applicability of T-Method at house ventilation system by comparing experiment with T-method, The result of this study is as follows Flow rate is small amount in a house, so duct size must be accurate. And duct design with Equal Friction Loss Method presented large error range. Equal friction loss method is not fit to applicate small amount air flow rate. T-Method predicts accurate flow rate comparatively in a house ventilation system. Error range was 3.5%.
Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.
Proposed in this paper is a method of measurement of the flow rate in a pipe. The sound waves which are propagated within a pipe are characterized by that the wavenumber in the axial direction is changed according to the flow rate, and these characteristics are used in the present method of measurement of the flow rate. The amount of change in wavenumber of sound waves according to the flow rate can be obtained from the relationship among acoustic pressure signals within a pipe, which are measured by using a microphone array. The flow rate can be obtained by using the amount of change in wavenumber of sound waves and the relational equation of the flow rate. With respect to errors that can occur during the measurement of the flow rate, the types of errors and the method of correction of those errors are presented. This method of measurement of the flow rate has application limitation conditions due to the sensor interval, assumption of sound waves as plane waves, etc. The numerical simulation and experiments for measuring the flow rate of air in a pipe are performed in order to verify the applicability of this method of measurement of the flow rate. The experimental results are shown to be similar to those of the numerical simulation. And the flow rate measured is shown to be consistent with the actual value within 5% error bound.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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