The High Temperature Gas-cooled Reactor (HTGR) possesses inherent safety features and is recognized as a representative advanced nuclear system for the future. Based on the success of the HTR-10, the long-time operation test and safety demonstration tests were carried out. The long-time operation test verifies that the operation procedure and control method are appropriate for the HTR-10 and the safety demonstration test shows that the HTR-10 possesses inherent safety features with a great margin. Meanwhile, two new projects have been recently launched to further develop HTGR technology. One is a prototype modular plant, denoted as HTR-PM, to demonstrate the commercial capability of the HTGR power plant. The HTR-PM is designed as $2{\times}250$ MWt, pebble bed core with a steam turbine generator that serves as an energy conversion system. The other is a gas turbine generator system coupled with the HTR-10, denoted as HTR-10GT, built to demonstrate the feasibility of the HTGR gas turbine technology. The gas turbine generator system is designed in a single shaft configuration supported by active magnetic bearings (AMB). The HTR-10GT project is now in the stage of engineering design and component fabrication. R&D on the helium turbocompressor, a key component, and the key technology of AMB are in progress.
Chen, Liangbi;Liu, Haizhu;Yu, Ping;Zhao, Jinyun;Chen, Xi
Food Science and Biotechnology
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v.18
no.4
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pp.895-899
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2009
A new approach for the determination of acrylamide (AM) in foods by solid phase microextraction-gas chromatography (SPME-GC) was established. AM was bromized and transformed to 2-bromoacrylamide (2-BAM). 2-BAM was then extracted by a commercial SPME fiber, $75-{\mu}m$ Car/PDMS fiber, for GC detection. The influence of extraction and desorption parameters such as extraction temperature and time, stirring rate, desorption temperature, and time were studied and optimized. The mass concentration was proportional to the peak area of 2-BPA from 1.0 to 8,000 ${\mu}g/L$. The detection limit of the SPME-GC for 2-BAM was found to be 0.1 ${\mu}g/L$, and the recoveries and relative standard deviations for different food samples were 74.5 to 102.0%, and 4.2 to 9.1%, respectively. The presented method was applied to the determination of AM in fried foods.
Seo, Dong-Ju;Yoon, Wang-Lai;Kang, Kyung-Seok;Kim, Jong-Wook
Journal of Hydrogen and New Energy
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v.18
no.4
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pp.464-480
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2007
There are several methods for the hydrogen production such as steam reforming of natural gas, photochemical method, biological method, electrolysis and thermochemical method, etc. These days it has been widely studied for the hydrogen production method having low hydrogen production cost and high efficiency. In this paper, patents in the hydrogen production by steam reforming of natural gas were gathered and analyzed. The search range was limited in the open patents of USA(US), European Union(EP), Japan(JP), and Korea(KR) from 1996 to 2006. Patents were gathered by using key-words searching and extracted by filtering criteria. The trends of the patents was analyzed by the years, countries, companies, and technologies.
Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) fingerprint analysis, Principle Components Analysis (PCA), and Hierarchical Cluster Analysis (HCA) were introduced for quality assessment of Curcuma longa L. (C. longa). The GC-MS fingerprint method was developed and validated by analyzing 33 batches of samples of C. longa from different geographic locations. 18 chromatographic peaks were selected as characteristic peaks and their relative peak areas (RPA) were calculated for quantitative expression. Two principal components (PCs) were extracted by PCA. C. longa collected from Guizhou and Fujian were separated from other samples by PC1, capturing 71.83% of variance. While, PC2 contributed for their further separation, capturing 11.13% of variance. HCA confirmed the result of PCA analysis. Therefore, GC-MS fingerprint study with chemometric techniques provides a very flexible and reliable method for quality assessment of C. longa.
With the urbanization in recent years, the power line interference noise in electromagnetic signal is increasing day by day, and has gradually become an unavoidable component of noises in magnetotelluric signal detection. Therefore, a kind of power line interference noise elimination method based on independent component analysis in wavelet domain for magnetotelluric signal is put forward in this paper. The method first uses wavelet decomposition to change single-channel signal into multi-channel signal, and then takes advantage of blind source separation principle of independent component analysis to eliminate power line interference noise. There is no need to choose the layer number of wavelet decomposition and the wavelet base of wavelet decomposition according to the observed signal. On the treatment effect, it is better than the previous power line interference removal method based on independent component analysis. Through the de-noising processing to actual magnetotelluric measuring data, it is shown that this method makes both the apparent resistivity curve near 50 Hz and the phase curve near 50 Hz become smoother and steadier than before processing, i.e., it effectively eliminates the power line interference noise.
With changes in insulated defects, the environment, and so on, new partial discharge (PD) data are highly different from the original samples. It leads to a decrease in on-line recognition rate. The UHF signal and pulse current signal of four kinds of typical artificial defect models in gas insulated switchgear (GIS) are obtained simultaneously by experiment. The relationship map of ultra-high frequency (UHF) cumulative energy and its corresponding apparent discharge of four kinds of typical artificial defect models are plotted. UHF cumulative energy and its corresponding apparent discharge are used as inputs. The support vector machine (SVM) incremental method is constructed. Examples show that the PD SVM incremental method based on simulated annealing (SA) effectively speeds up the data update rate and improves the adaptability of the classifier compared with the original method, in that the total sample is constituted by the old and new data. The PD SVM incremental method is a better pattern recognition technology for PD on-line monitoring.
In transformer fault diagnosis, dissolved gas analysis (DGA) is been widely employed for a long period and numerous methods have been innovated to interpret its results. Still in some cases it fails to identify the corresponding faults. Due to the limitation of training data and non-linearity, the estimation of key-gas ratio in the transformer oil becomes more complicated. This paper presents Intuitionistic Fuzzy expert System (IFS) to diagnose several faults in a transformer. This revised approach is well suitable to diagnosis the transformer faults and the corresponding action to be taken. The proposed method is applied to an independent data of different power transformers and various case studies of historic trends of transformer units. It has been proved to be a very advantageous tool for transformer diagnosis and upkeep planning. This method has been successfully used to identify the type of fault developing within a transformer even if there is conflict in the results of AI technique applied to DGA data.
A novel method to measure the scale factor for the all-optical atomic spin inertial measurement device (ASIMD) is demonstrated in this paper. The method can realize the calibration of the scale factor by a self-consistent method with small errors in the quiescent state. At first, the matured IMU (inertial measurement unit) device was fixed on an optical platform together with the ASIMD, and it has been used to calibrate the scale factor for the ASIMD. The results show that there were some errors causing the inaccuracy of the experiment. By the comparative analysis of theory and experiment, the ASIMD was unable to keep pace with the IMU. Considering the characteristics of the ASIMD, the mismatch between the driven frequency of the optical platform and the bandwidth of the ASIMD was the major reason. An all-optical atomic spin magnetometer was set up at first. The sensitivity of the magnetometer is ultra-high, and it can be used to detect the magnetization of spin-polarized noble gas. The gyromagnetic ratio of the noble gas is a physical constant, and it has already been measured accurately. So a novel calibration method for scale factor based on the gyromagnetic ratio has been presented. The relevant theoretical analysis and experiments have been implemented. The results showed that the scale factor of the device was $7.272V/^{\circ}/s$ by multi-group experiments with the maximum error value 0.49%.
With the coal mining depth increasing, both stress and gas pressure rapidly enhance, causing coal and gas outburst risk to become more complex and severe. The conventional method for prediction of coal and gas outburst adopts one prediction index and corresponding critical value to forecast and cannot reflect all the factors impacting coal and gas outburst, thus it is characteristic of false and missing forecasts and poor accuracy. For the reason, based on analyses of both the prediction indicators and the factors impacting coal and gas outburst at the test site, this work carefully selected 6 prediction indicators such as the index of gas desorption from drill cuttings Δh2, the amount of drill cuttings S, gas content W, the gas initial diffusion velocity index ΔP, the intensity of electromagnetic radiation E and its number of pulse N, constructed the Bayes discriminant analysis (BDA) index system, studied the BDA-based multi-index comprehensive model for forecast of coal and gas outburst risk, and used the established discriminant model to conduct coal and gas outburst prediction. Results showed that the BDA - based multi-index comprehensive model for prediction of coal and gas outburst has an 100% of prediction accuracy, without wrong and omitted predictions, can also accurately forecast the outburst risk even for the low indicators outburst. The prediction method set up by this study has a broad application prospect in the prediction of coal and gas outburst risk.
Spiral tubes are used in a wide range of applications and it is significant to understand the vibration introduced by two-phase flow in spiral tubes. In this paper, the numerical method is used to study the vibration induced by the gas-liquid two-phase flow in a spiral tube with different flow regimes. The pressure fluctuation characteristics at the pipe wall and the solid vibration response characteristics are obtained. The results show that the motion of small bubbles in bubbly flow leads to small pressure fluctuations with low-frequency broadband (0-50 Hz). The motion of the gas plug in the plug flow causes small amplitude periodic pressure fluctuation with a shortened low-frequency broadband (0-15 Hz) compared to the bubbly flow. The motion of the gas slug in the slug flow causes large periodic fluctuations in pressure with a significant dominant frequency (6-7 Hz). The wavy flow is very stable and has a distinct main frequency (1-2 Hz). The vibration regime in the bubbly flow and wave flow are close to the first-order mode, and the vertical vibrating component is dominant. The plug flow and slug flow excite higher-order vibration modes, and the lateral vibration component plays more important part in the vibration response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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