Accurate current-voltage modeling of solar cell systems plays an important role in power prediction. Solar cells have nonlinear characteristics that are sensitive to environmental conditions such as temperature and irradiance. In this paper, the output characteristics of photovoltaic module are accurately predicted by combining the artificial neural network and physical model. In order to estimate the performance of PV module under varying environments, the artificial neural network model is trained with randomly generated temperature and irradiance data. With the use of proposed model, the current-voltage and power-voltage characteristics under real environments can be predicted with high accuracy.
This paper describes the characteristics of a poly 3C-SiC micro heater which was fabricated on $AlN(0.1{\mu}m)/3C-SiC(1.0{\mu}m)$ suspended membranes by surface micro- machining technology. The 3C-SiC and AlN thin films which have wide energy bandgap and very low lattice mismatch were used sensors for high temperature and voltage environments. The 3C-SiC thin film was used as micro heaters and temperature sensor materials simultaneously. The implemented 3C-SiC RTD (resistance of temperature detector) and the power consumption of micro heaters were measured and calculated. The TCR (thermal coefficient of the resistance) of 3C-SiC RTD is about -5200 $ppm/^{\circ}C$ within a temperature range from $25^{\circ}C$ to $50^{\circ}C$ and -1040 $ppm/^{\circ}C$ at $500^{\circ}C$. The micro heater generates the heat about $500^{\circ}C$ at 10.3 mW. Moreover, durability of 3C-SiC micro heaters in high voltages is better than pt micro heaters. A thermal distribution measured and simulated by IR thermovision and COMSOL is uniform on the membrane surface.
This study investigated the protective effects of shade nets on Abies koreana seedlings subjected to high temperature and luminosity stress, which are pertinent for plant survival in climate change scenarios. This study, conducted at Konkuk University, compared the growth, survival, and soil conditions of 3-year-old specimens across natural, greenhouse, and shaded settingsfrom July to September 2022. Our findings demonstrated that shade nets significantly enhanced seedling survival by moderating soil temperature and moisture. This is particularly evident in high-temperature conditions, where shade nets mitigate stress on seedlings and safeguard them from excessive sunlight exposure. Proper net installation height and location are crucial for optimal temperature and humidity control, suggesting broader applicability for various species and offering strategies to combat the ecological impacts of climate change.
본 연구에서는 상온경화형 silica-based 코팅제의 제조 및 해양구조물에 적용하여 가혹한 해양환경에서 방식 및 방오 성능 발현을 위한 실용화 개발 연구를 수행하였다. 구조상 외부에 노출된 부분이 많은 해양(플랜트) 구조물은 강한 자외선, 극심한 온도차, 염수에 의한 부식 등 가혹한 해양환경에 고립되어 운용된다. 이러한 환경 하에서는 쉽게 열화 되고 파도 등 물리적 자극에도 쉽게 침식되는 유기계 페인트들은 그 역할을 제대로 할 수 없다. 해양구조물에 치밀한 세라믹 코팅을 형성시킬 경우 녹이 발생하지 않고 경도가 높아 시설물을 해수환경 하에서도 치밀하게 보호할 수 있다. 세라믹 코팅제의 경우 그 기능의 장점들로 인해 해양 구조물에서 그 용도와 적용범위는 크게 증진될 수 있을 것이다. 따라서 colloidal silica를 기반으로 실란계 커플링제, 경화제 및 세라믹 충진제로 구성된 silica-based 코팅제 조성개발과 해수중 방식 및 방오용 보호코팅제로의 응용에 대해 연구하였다.
This paper describes on the fabrication and characteristics of micro ceramic thin-film type pressure sensors based on Ta-N strain-gauges for high-temperature applications. The Ta-N thin-film strain-gauges are deposited onto thermally oxidized Si diaphragms by RF sputtering in an argon-nitrogen atmosphere($N_2$ gas ratio: 8 %, annealing condition: $900^{\circ}C$, 1 hr.), Patterned on a wheatstone bridge configuration, and use as pressure sensing elements with a high stability and a high gauge factor. The sensitivity is $1.097{\sim}1.21mV/V.kgf/cm^2$ in the temperature range of $25{\sim}200^{\circ}C$ and the maximum non-linearity is 0.43 %FS. The fabricated pressure sensor presents a lower TCR, non-linearity than existing Si piezoresistive pressure sensors. The fabricated micro ceramic thin-film type pressure sensor is expected to be usefully applied as pressure and load sensors that is operable under high-temperature environments.
Evaluation of the durability and stability of materials used in power plants is of great importance because parts or components for turbines, heat exchangers and compressors are often exposed to extreme environments such as high temperature and pressure. In this work, high-temperature corrosion behavior of 316 L stainless steel in a carbon dioxide environment was studied to examine the applicability of a material for a supercritical carbon dioxide Brayton cycle as the next generation power plant system. The specimens were exposed in a high-purity carbon dioxide environment at temperatures ranging from 500 to $800^{\circ}C$ during 1000 hours. The features of the corroded products were examined by optical microscope and scanning electron microscope, and the chemical compound was determined by x-ray photoelectron spectroscopy. The results show that while the 316 L stainless steel had good corrosion resistance in the range of $500-700^{\circ}C$ in the carbon dioxide environment, the corrosion resistance at $800^{\circ}C$ was very poor due to chipping the corroded products off, which resulted in a considerable loss in weight.
The spray combustion and spray cooling depends on droplet evaporation. So, evaporation model for spray has been requested and lots of investigation has been done and various reliable models have been developed also for last few decades. In the present study, One dimensional quasi-steady spherically symmetric droplet evaporation model for micro-gravity is developed. The gas phase was assumed as steady state and the thermophysical properties are calculated as a function of temperature, pressure and composition and the properties used in the model was validated by NIST web data and overall evaporation history results was compared with experimental results by Nomura and Qasim and gave satisfactory agreements. Through this model, diverse phenomenon was investigated, especially regarding the effects of ambient pressure and temperature. The effects of pressure for the droplet evaporation time were studied. The high pressure increased the droplet surface temperature and made effect on the evaporation time depend on atmospheric temperature. The role of the ambient temperature was investigated and explained. The basic investigation for the evaporation process according to variation of droplet diameter and surface temperature were also investigated and the well-known phenomena, like D-square-law, were reported, too.
Keun-tae, Park;Mihyang, Oh;Younghye, Joo;Jong-Kwon, Han
Animal Bioscience
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제36권2호
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pp.248-255
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2023
Objective: Stress factors such as high temperatures, overcrowding, and diurnal temperature range exert profound negative effects on weight gain and productivity of broiler chickens. The potential of gamma aminobutyric acid (GABA) as an excitatory neurotransmitter was evaluated under various stress conditions in this study. Methods: The experiment was conducted under four different environmental conditions: normal, high temperature, overcrowded, and in an overcrowded-diurnal temperature range. The experimental groups were divided into (-) control group without stress, (+) control group with stress, and G50 group (GABA 50 mg/kg) with stress. Weight gain, feed intake, and feed conversion ratio were measured, and stress reduction was evaluated through hematologic analysis. Results: The effects of GABA on broilers in four experimental treatments were evaluated. GABA treated responded to environmental stress and improved productivity in all the experimental treatments. The magnitude of stress observed was highest at high temperature, followed by the overcrowded environment, and was least for the overcrowded-diurnal temperature range. Conclusion: Various stress factors in livestock rearing environment can reduce productivity and increase disease incidence and mortality rate. To address these challenges, GABA, an inhibitory neurotransmitter, was shown to reduce stress caused due to various environmental conditions and improve productivity.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.14-14
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2017
The discipline of plant breeding is experiencing a renaissance impacting crop improvement as a result of new technologies, however fundamental questions remain for predicting the phenotype and how the environment and genetics shape it. Inexpensive DNA sequencing, genotyping, new statistical methods, high throughput phenotyping and gene-editing are revolutionizing breeding methods and strategies for improving both quantitative and qualitative traits. Genomic selection (GS) models use genome-wide markers to predict performance for both phenotyped and non-phenotyped individuals. Aerial and ground imaging systems generate data on correlated traits such as canopy temperature and normalized difference vegetative index that can be combined with genotypes in multivariate models to further increase prediction accuracy and reduce the cost of advanced trials with limited replication in time and space. Design of a GS training population is crucial to the accuracy of prediction models and can be affected by many factors including population structure and composition. Prediction models can incorporate performance over multiple environments and assess GxE effects to identify a highly predictive subset of environments. We have developed a methodology for analyzing unbalanced datasets using genome-wide marker effects to group environments and identify outlier environments. Environmental covariates can be identified using a crop model and used in a GS model to predict GxE in unobserved environments and to predict performance in climate change scenarios. These new tools and knowledge challenge the plant breeder to ask the right questions and choose the tools that are appropriate for their crop and target traits. Contemporary plant breeding requires teams of people with expertise in genetics, phenotyping and statistics to improve efficiency and increase prediction accuracy in terms of genotypes, experimental design and environment sampling.
Sung-Min Kim;Woon Young Lee;Sekown Oh;Sang-Yul Lee
한국표면공학회지
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제56권6호
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pp.401-411
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2023
This study investigates the synthesis, characterization, and application of zinc oxide (ZnO) nanoparticles for corrosion resistance and stress corrosion cracking (SCC) mitigation in high-temperature and high-pressure environments. The ZnO nanoparticles are synthesized using plasma discharge in water, resulting in rod-shaped particles with a hexagonal crystal structure. The ZnO nanoparticles are applied to Alloy 600 tubes in simulated nuclear power plant atmospheres to evaluate their effectiveness. X-ray diffraction and X-ray photoelectron spectroscopy analysis reveals the formation of thermodynamically stable ZnCr2O4and ZnFe2O4 spinel phases with a depth of approximately 35 nm on the surface after 240 hours of treatment. Stress corrosion cracking (SCC) mitigation experiments reveal that ZnO treatment enhances thermal and mechanical stability. The ZnO-treated specimens exhibit increased maximum temperature tolerance up to 310 ℃ and higher-pressure resistance up to 60 bar compared to non-treated ZnO samples. Measurements of crack length indicate reduced crack propagation in ZnO-treated specimens. The formation of thermodynamically stable Zn spinel structures on the surface of Alloy 600 and the subsequent improvements in surface properties contribute to the enhanced durability and performance of the material in challenging high-temperature and high-pressure environments. These findings have significant implications for the development of corrosion-resistant materials and the mitigation of stress corrosion cracking in various industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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