Photocatalytic degradation using $TiO_2$ Particles suspended in a reactor was experimentally performed to degrade the formaldehyde of indoor pollutants. Exponential increase of degradation appears to prove light availability due to the scattering of W light by particles themselves. Comparative removal studies of formaldehyde were done in both cases of dipping and spraying immobilized techniques of $TiO_2$ Particles suspended in solution. Experiments were performed under several different experimental conditions such as initial concentration of formaldehyde, UV intensity and concentration of photocatalysts. Optimal conditions to degrade formaldehyde were obtained under the conditions of $30\;mg/cm^2$ concentration of catalyst and UV intensity of 30 Watt at the distance of 30 cm using immobilized technique by dipping coating.
The purpose of tunnel ventilation system for long road tunnels is to keep certain levels of Visibility Index and the concentration of CO. Additional equipments such as jet fans are used in road tunnel to discharge pollutants in the road tunnel. The control algorism of tunnel ventilation system takes the value of sensors as input, and then gives the operation method of jet fans in tunnel as output. Information on the variation of CO concentration in tunnel when jet fans are running is needed to minimize their operation time. Numerical analysis is used in this paper because of the difficulty of conducting experiments under standard condition for ventilation of road tunnel. The concentration of CO has been calculated by using 3-dimensional CFD under transient condition with speed of cars, quantity of air ventilation, and the results for various operation position of jet fans are compared.
As the automation of nutrient solution management proceeds in the field of hydroponics, effective supporting systems to manage the nutrient solution by computer become needed. This study was attempt to predict the EC of nutrient solution using the neural networks. The multilayer perceptron consisting of 3 layers with the back propagation learning algorithm was selected for EC prediction, of which nine variables in the input layer were the concentrations of each ion and one variable in the output layer the EC of nutrient solution. The meq unit in ion concentration was selected fir input variable in the input layer. After the 10,000 learning sweeps with 108 sample data, the comparison of predicted and measured ECs for 72 test data showed good agreements with the correlation coefficient of 0.998. In addition, the predicted ECs by neural network showed relatively equal or closer to the measured ones than those by current complicated models.
본 연구는 다공성 소결체로 충진된 여상에 수생식물을 식재하여 오 폐수를 처리하는 기술로서, 수질오염물질의 고효율 처리를 위한 적정조건을 찾는데 연구목적을 두었다. 실험조건으로 수질오염물질(COD, T-N, T-P), 수생식물의 종류, 여재의 종류와 규격, 그리고 체류시간을 변화시켰다. 수질오염물질 중 COD는 $50{\sim}450mg/{\ell}$ 부하량 범위에서 73.8~87.1%의 처리효율을 보였으며, T-N은 7~124mg/L 범위에서 61.3~77.3%의 처리효율을, 그리고 T-P는 3~27mg/L 범위에서 89.5~99.1%의 처리효율을 얻을 수 있었다. 3종류 수생식물의 수질오염물질처리 비교실험에서는 COD와 T-N 처리는 창포, 갈대, 미나리 순으로 나타났으며, T-P 처리는 갈대가 창포보다 약간 더 우수한 것으로 분석되었다. 4종류 여재의 수질오염물질처리 비교실험에서는 다공성 소결체, 콩자갈, 폐타이어, 폐콘크리트 순으로 나타났으며, 다공성 소결체 경우는 직경이 작을수록 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 창포가 식재된 직경 5mm의 다공성 소결체여상의 경우 24hr 체류시간과 COD $250mg/{\ell}$, T-N $70mg/{\ell}$ 그리고 T-P $15mg/{\ell}$의 부하량 조건에서 각각 80%, 70% 그리고 90% 이상의 처리효율을 얻을 수 있어서 수생식물 다공성 소결체여상은 생활하수와 같은 저오염부하량을 갖는 오 폐수처리에 적합한 친자연형 폐수처리기술이라고 결론지을 수 있다.
The performance of ozone contactor in ozone-BAC advanced water treatment process was evaluated by the degree of decomposition of organic matters. The degree was measured by the analyses of $UV_{254}$ absorbance and the concentrations of DOC and BDOC for the sand filtered water and the ozone treated water, respectively. In addition, the ozone concentration in the contactor, required for the maximum BDOC concentration, was selected as the optimum concentration, and the appropriate residential time of ozone treated water in a reservoir was recommended based on the residual ozone concentration in the treated water. The following results were obtained from the pilot scale experiments. By ozonation $UV_{254}$ absorbance was decreased, and BDOC concentration was increased. The change of DOC concentration by ozonation was negligible, but the excess input of ozone resulted in the removal of the small amount of BDOC by complete oxidation. The optimum ozone concentration was 0.58mg $O_3/mg$ DOC. In order to remove residual ozone, 20minutes of the residential time were enough after ozonation.
바이오매스는 지구온난화에 중요한 기여자인 이산화탄소와 같은 온실가스를 해결할 수 있는 대체에너지로 간주된다. 또한 바이오매스 에너지는 열화학적 전환 공정을 통해 다양한 형태로 전환된다. 본 연구에서는 목질계 바이오매스의 가스화를 위해 연속식 가스화기를 제작하였다. 목질계 바이오매스는 폐목재를 사용하였다. 이산화탄소 가스화 실험은 가스화 온도, 함수율 그리고 주입 이산화탄소 농도 변화에 따라 진행하였다. 실험결과는 가스화 온도가 증가함에 따라 생성가스 발생량이 증가함을 보였다. 경질타르는 중질타르의 열적 분해에 의해 증가되었고, 주사현미경 분석을 통해 촤 세공형성이 발달되는 것을 확인하였다. 일산화탄소 농도는 부다 반응에 의해 이산화탄소 주입농도 증가함에 따라 증가하였다. 변수별 실험에 의해, 최적 실험 조건에서 수소와 일산화탄소는 32.91%와 48.33%가 생성되었다.
The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.
A prompt gamma-ray neutron activation (PGNA) system was simulated by the Monte Carlo N-Particle transport code (MCNP-4A) to estimate the level at which the scattered photon fluence rate, the absolute efficiency of the HPGe-detector, the volume of the concrete sample and the $^{35}$ /Cl(n, ${\gamma}$) reaction rate in this sample contribute to the count rate in the NaCl concentration measurement. The n- ${\gamma}$ fluence rates at the ST-2 beam tube exit of the HANARO reactor were used as input data, and the GAMMA-X type HPGe detector was modeled to tally 1.1649 MeV ${\gamma}$ -rays emitted from the $^{35}$ Cl(n, ${\gamma}$) reaction in the concrete sample. For three cylindrical concrete samples of 13.8, 46.8 and 157.1 ㎤ volumes, respectively, the relations between the NaCl weight fractions of 0.1, 1, 2 and 5 % in each of the concrete samples and the 1.1 649 MeV pulses created in the HPGe detector model were studied. As a result, it was found that the count rate at the same NaCl concentration nearly depends on the volume of the samples in a simulated condition of the same NaCl concentration samples, and that the linearities of the NaCl concentration calibration curves were reasonable in the narrow range of the NaCl weight fraction.
In this study, eight episode days of high-concentration $PM_{10}$ occurrences in the Gimhae region between 2006 and 2011 were analyzed. Most of them appeared in winter and the highest concentration was observed around 12 LST. Furthermore, the wind direction, wind velocity, and temperature elements were compared with observed values to verify the WRF numerical simulation results used in this study, and they simulated well in accordance with the trend of the observed values. The wind was generally weak in the high-concentration episode days that were chosen through surface weather chart and the numerical simulation results for wind field, and the air pollutants were congested due to the effects of the resulting local winds, thereby causing a high concentration of air pollutants. Furthermore, the HYSPLIT model was performed with the WRF numerical simulation results as input data. As a result, they originated from China and flowed into Gimhae in all eight days, and the lowest concentration appeared on the days when recirculation occurred.
본 연구에서는 실제 열 파이프용 수평 축열조에서 등간격인 heating pad 수와 위치 및 공급열량을 변화시키면서 축열조내의 순수 Plume 유동특성을 파악하였다. 동일한 heating pad수를 가지고 집중 배치 형태와 분산 배치 형태를 취하였을 때 집중 배치 형태로 취하는 것이 $5{\sim}6%$ 정도의 더 높은 효율을 얻었다. 따라서 열 파이프용 수평 축열조에서 heating pad를 장착할 때 동일한 heating pad의 수에서는 집중(concentration)배치형태로 설계하는 것이 효과적임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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