The sludge settleability is a key factor for operating activated sludge process as well as BNR (biological nutrient removal) process, because the poor sludge settling causes an increase of suspended solid in the effluent. In order to improving the sludge settleability, a settling agent such as iron dust can be applied. In this study, the effect of sludge settleability on the performance of DNR (Daewoo nutrient removal) process was investigated with GPS-X, which is the popular wastewater treatment process model program, and the result of modeling was verified with operating lab-scale DNR process. As a result, if the sludge blanket keeps stable in the secondary settling tank, the effluent quality is similar in spite of different SVI values. And in case of the good sludge settleability, short HRT or long SRT increased the biomass concentration in the bioreactor, and improved the pollutant removal efficiency. In spite of daily influent changing, the good sludge settleability also guaranteed the stable effluent quality. And the results of the lab-scale DNR process experiment could support the simulated results.
In this paper, we analyze experimental results by applying the PHILS model to a lab-scale superconducting current limiter system for its actual application in medium-voltage direct current (MVDC) systems. Superconducting current limiters exhibit effective current-limiting performance in circuit breaker operations, particularly in limiting large fault currents within a short period, addressing the challenges posed by the increasing use of renewable energy and the integration of DC medium-voltage distribution systems. The development of such superconducting current limiters faces various technical and cost disadvantages, especially when applying a medium-voltage 35kV level system, which is intended for future introduction. The proven lab-scale superconducting current limiter system and the PHILS model are combined and integrated into the actual system. Our plan involves analyzing the limiter's performance, assessing its impact on the system, and preparing for its application in future medium-voltage systems. Utilizing RTDS, a simulation was conducted by connecting actual scaled-down equipment and systems, with the analysis results presented.
Partial shading analysis of large-scale photovoltaic (PV) arrays has recently become a theoretically and numerically challenging issue, and it is necessary for PV system designers. The main contributions of this study are the following: 1) A PSIM-based macro-model was employed because it is remarkably fast, has high precision, and has no convergence issues. 2) Three types of equivalent macro-models were developed for the transformation of a small PV sub-array with uniform irradiance to a new macro-model. 3) On the basis of the proposed new macro-model, a tearing method was established, which can divide a large-scale PV array into several small sub-arrays to significantly improve the efficiency improvement of a simulation. 4) Three platforms, namely, PSIM, PSpice, and MATLAB, were applied to evaluate the proposed tearing method. The proposed models and methods were validated, and the value of this research was highlighted using an actual large-scale PV array with 2420 PV modules. Numerical simulation demonstrated that the tearing method can remarkably improve the simulation efficiency by approximately thousands of times, and the method obtained a precision of nearly 6.5%. It can provide a useful tool to design the optimal configuration of a PV array with a given shading pattern as much as possible.
The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).
Recently, identification of modal parameters using the response only data has attracted considerable attention particularly where the classic modal testing methods is difficult to conduct. One drawback of the response only data, also known as Operational Modal Analysis (OMA), is that only the unscaled mode shapes can be obtained which restricts the applications of OMA. The Mass change method is a usual way to scale the operational mode shapes. In this article a new method is proposed to optimize the additive mass for scaling of the unscaled mode shapes from OMA for which a priori knowledge of the Finite Element model of structure is required. It is shown that the total error of the scaled mode shapes is minimized using the proposed method. The method is validated using a numerical case study of a beam. Moreover, the experimental results of a clamped-clamped beam demonstrate the applicability of the method.
In this paper, frequency vibrations of double-walled carbon nanotubes (CNTs) has been investigated based upon nonlocal elastic theory. The inference of small scale is being perceived by establishing nonlocal Love shell model. The wave propagation approach has been operated to frame the governing equations as eigen value system. An innovational nonlocal model to examine the scale effect on vibrational behavior of armchair, zigzag and chiral of double-walled CNTs. An appropriate selection of material properties and nonlocal parameter has been considered. The influence of dimensionless nonlocal parameter has been studied in detail. The dominance of end condition via nonlocal parameter is explained graphically. The results generated furnish the evidence regarding applicability of nonlocal shell model and also verified by earlier published literature.
Wind power planning aims to locate and size wind farms optimally. Traditionally, wind power planners tend to choose the wind farms with the richest wind resources to maximize the energy benefit. However, the capacity benefit of wind power should also be considered in large-scale clustered wind farm planning because the correlation among the wind farms exerts an obvious influence on the capacity benefit brought about by the combined wind power. This paper proposes a planning model considering both the energy and the capacity benefit of the wind farms. The capacity benefit is evaluated by the wind power capacity credit. The Ordinal Optimization (OO) Theory, capable of handling problems with non-analytical forms, is applied to address the model. To verify the feasibility and advantages of the model, the proposed model is compared with a widely used genetic algorithm (GA) via a modified IEEE RTS-79 system and the real world case of Ningxia, China. The results show that the diversity of the wind farm enhances the capacity credit of wind power.
The higher-order asymptotic C(t) - $A_2(t)$ approach was employed to investigate the crack-tip stress of two collinear cracks in a power-law creeping material under the plane strain conditions. A comprehensive calculation was made of the single crack, collinear crack model with S/a = 0.4 and 0.8, by using the C(t) - $A_2(t)$ approach, HRR-type field and the finite element analysis; the latter two methods were used to check the constraint significance and the calculation accuracy of the C(t) - $A_2(t)$ approach, respectively. With increasing the creep time, the constraint $A_2$ was exponentially increased in the small-scale creep stage, while no discernible dependency of the constraint $A_2$ on the creep time was found at the extensive creep state. In addition, the creep time and the mechanical loads have no distinct influence on accuracy of the results obtained from the higher-order asymptotic C(t) - $A_2(t)$ approach. In comparison with the HRR-type field, the higher-order asymptotic C(t) - $A_2(t)$ solution matches well with the finite element results for the collinear crack model.
The aim of this paper is to enhance the accuracy of predicting time-averaged external surface pressures on low-rise buildings by utilizing Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. To achieve this, benchmark studies of the Silsoe cube and the Texas Tech University (TTU) experimental building are employed for comparison with simulation results. The paper is structured into three main sections. In the initial part, an appropriate domain size is selected based on the precision of mean pressure coefficients on the windward face of the cube, utilizing Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) turbulence models. Subsequently, recommendations regarding the optimal computational domain size for an isolated building are provided based on revised findings. Moving on to the second part, the Silsoe cube model is examined within a horizontally homogeneous computational domain using more accurate turbulence models, such as Large Eddy Simulation (LES) and hybrid RANS-LES models. For computational efficiency, transient simulation settings are employed, building upon previous studies by the authors at the Windstorm Impact, Science, and Engineering (WISE) Lab, Louisiana State University (LSU). An optimal meshing strategy is determined for LES based on a grid convergence study. Three hybrid RANS-LES cases are investigated to achieve desired enhancements in the distribution of mean pressure coefficients on the Silsoe cube. In the final part, a 1:10 scale model of the TTU building is studied, incorporating the insights gained from the second part. The generated flow characteristics, including vertical profiles of mean velocity, turbulence intensity, and velocity spectra (small and large eddies), exhibit good agreement with full-scale (TTU) measurements. The results indicate promising roof pressures achieved through the careful consideration of meshing strategy, time step, domain size, inflow turbulence, near-wall treatment, and turbulence models. Moreover, this paper demonstrates an improvement in mean roof pressures compared to other state-of-the-art studies, thus highlighting the significance of CFD simulations in building aerodynamics.
The selective non-catalytic reduction(SNCR) performance is sensitive to the process parameters such as flow velocity, reaction temperature and mixing of reagent(ammonia or urea) with the flue gases. Therefore, the knowledge of the velocity field, temperature field and species concentration distribution is crucial for the design and operation of an effective SNCR injection system. In this work, a full-scale two-dimensional computational fluid dynamics(CFD)-based reacting model involving a droplet model is built and validated with the data obtained from a pilot-scale urea-based SNCR reactor installed with a 150 kW LPG burner. The kinetic mechanism with seven reactions for nitrogen oxides($NO_x$) reduction by urea-water solution is used to predict $NO_x$ reduction and ammonia slip. Using the turbulent reacting flow CFD model involving the discrete droplet phase, the CFD simulation results show maximum 20% difference from the experimental data for NO reduction. For $NH_3$ slip, the simulation results have a similar tendency with the experimental data with regard to the temperature and the normalized stoichiometric ratio(NSR).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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