In order to evaluate the long-term permeability performace of the geotextiles, for five different combination of geotextiles and soils the long-term column test method The results obtained are as follows; 1.The gradient range of the initial stage of the long-term permeability curves varied with respect to the soil types, while that of the final stage varied according to the interaction of the soil/geotextile system. 2.The time required for a given soil/geotextile system to reach a interactive stable stage was measured ahout 100 hours for the standard sand and 150 to 600 hours for the silty content soils, respectively. 3.There were no differences between the plain woven geotextile and the non-geotextile in the long-term permeability performance. 4.As the silt content increased, the long-term performance of the geotextiles decreased, and the limiting silt content was about 15%. 5.The thickness and area density of the geotextiles did not influence on the variation of the seepage quantities. 6.The ayerage slope and the transition time of the long-time flow curve were calculated. 7.In order to evaluate the mechanism of soil/geotextile system more perfectly, the gradient ratio test or the hydraulic conductivity test is required.
Bridge displacement contains vital information for bridge condition and performance. Due to the limits of direct displacement measurement methods, the indirect displacement reconstruction methods based on the strain or acceleration data are also developed in engineering applications. There are still some deficiencies of the displacement reconstruction methods based on strain or acceleration in practice. This paper proposed a novel method based on long short-term memory (LSTM) networks to reconstruct the bridge dynamic displacements with the strain and acceleration data source. The LSTM networks with three hidden layers are utilized to map the relationships between the measured responses and the bridge displacement. To achieve the data fusion, the input strain and acceleration data need to be preprocessed by normalization and then the corresponding dynamic displacement responses can be reconstructed by the LSTM networks. In the numerical simulation, the errors of the displacement reconstruction are below 9% for different load cases, and the proposed method is robust when the input strain and acceleration data contains additive noise. The hyper-parameter effect is analyzed and the displacement reconstruction accuracies of different machine learning methods are compared. For experimental verification, the errors are below 6% for the simply supported beam and continuous beam cases. Both the numerical and experimental results indicate that the proposed data fusion method can accurately reconstruct the displacement.
This study was analyzed the long term performance of the demonstration system for solar energy desalination in Jeju. we used a solar thermal system as heat source of the single-stage fresh water generator with plate-type heat exchangers and a photovoltaic power system as electric source for hydraulic pumps. The demonstration system was designed and installed at Jeju-island in 2006. The system was comprised of the desalination unit with daily fresh water capacity designed as $2m^3$ a $120m^2$ evacuated tubular solar collector to supply the heat, a $6m^3$ heat storage tank, and a 5kW photovoltaic power generation to supply the electricity of hydraulic pumps for the heat medium fluids. Through the operation during about 3 years, In a clear day more than $400W/m^2$, the daily fresh water showed to produce more than about 500liter, and from January, 2007 to March, 2009 for 3 years, solar irradiance daily averaged was measured $370W/m^2$, the daily fresh water yield showed that can be produced about 330liter.
This study was carry out evaluation of long-term performance for the decentralized desalination system with the solar thermal system and the photovoltaic power system. First operating demonstration system was set up in Cheju in 2006. These system comprises the desalination unit with designed daily fresh water capacity of $2m^3$ and is supplied by a $120m^2$ evacuated tubular solar collector, a $6m^3$ heat storage tank, and a 5kW photovoltaic power generation supply the electricity for hydraulic pumps to move the working fluids. In a clear day more than 400W/$m^2$, the daily fresh water showed to produce more than about 500liter, and from January, 2007 to October, 2008 for 2 years, solar irradiance daily averaged was measured 370W/$m^2$, the daily fresh water yield showed that can be produced about 330liter.
상대습도 데이터를 이용하여 벤토나이트 완충재 블록의 불포화 수리전도도 변화를 평가하였다. 불포화 매질에서의 물의 흐름을 나타내는 일반적인 분석해를 통해 상대습도를 통한 불포화 수리전도도 계산방안을 도출하였고, 이를 실제 수행한 실내 물 유입 실험 결과에 적용하여 포화가 진행됨에 따라 변화하는 완충재 불포화 수리전도도 양상을 확인하였다. 일반적인 포화 상태와는 확연히 다르게 수두 구배와 물의 유출량이 시간에 따라 불규칙하게 변화하는 결과를 나타냈으며, 벤토나이트 완충재의 불포화 수리전도도는 시간에 따라 증가하는 경향을 보였다. 수분 흡수로 인한 벤토나이트 입자 팽창 때문으로 인한 매질 내 공극의 부피 및 크기 확대가 불포화 수리전도도값의 증가를 야기하는 것으로 판단되었고, 이러한 결과는 완충재 블록의 팽창 정도와 수리전도도의 상관성에 관한 추후 연구의 필요성을 제시하였다. 본 연구에서 수행된 불포화 수리전도도 평가 방안은 방사성폐기물 처분 시 완충재의 장기적인 수리학적 성능평가에 유용한 기술로 사용될 수 있을 것이다.
The post-LOCA long term cooling (LTC) performance of the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNPP) is analyzed for both small break loss-of-coolant accidents (LOCA) and large break LOCA at cold leg. The RELAP5/MOD3.2.2 beta code is used to calculate the LTC sequences based on the LTC plan of the Korean Standard Nuclear Power Plants (KSNPP). A standard input model is developed such that LOCA and the followed LTC sequence can be calculated in a single run for both small break LOCA and large break LOCA. A spectrum of small break LOCA ranging from \ulcorner.02 to 0.5 k2 of break area and a double-ended guillotine break are analyzed. Through the code calculations, the thermal-hydraulic behavior and the boron behavior are evaluated and the effect of the important action including the safety injection tank (SIT isolation and the simultaneous injection in LTC procedure is investigated. As a result, it is found that the sufficient margin is available in avoiding the boron precipitation in the core. It is also found that a further specific condition for the SIT isolation action need to be setup and it is recommended that the early initiation of the simultaneous injection be taken for larger break LTC sequences.
Knowledge of minimum horizontal stress (Shmin) is a significant step in determining full stress tensor. It provides crucial information for the production of sand, hydraulic fracturing, determination of safe mud weight window, reservoir production behavior, and wellbore stability. Calculating the Shmin using indirect methods has been proved to be awkward because a lot of data are required in all of these models. Also, direct techniques such as hydraulic fracturing are costly and time-consuming. To figure these problems out, this work aims to apply the long-short-term memory (LSTM) algorithm to Shmin time-series prediction. 13956 datasets obtained from an oil well logging operation were applied in the models. 80% of the data were used for training, and 20% of the data were used for testing. In order to achieve the maximum accuracy of the LSTM model, its hyper-parameters were optimized significantly. Through different statistical indices, the LSTM model's performance was compared with with other machine learning methods. Finally, the optimized LSTM model was recommended for Shmin prediction in the well logging operation.
This paper presents a method for assessing the risk of wave run-up and overtopping of existing coastal defences and for analysing the probability of failure of the structures under future hydraulic conditions. The recent UK climate projections are employed in the investigations of the influence of changing environments on the long-term performance of sea defences. In order to reduce the risk of wave run-up and overtopping caused by rising sea level and to maintain the present-day allowances for wave run-up height and overtopping discharge, the future necessary increase in crest level of existing structures is investigated. Various critical failure mechanisms are considered for reliability analysis, i.e., erosion of crest by wave overtopping, failure of seaside revetment, and internal erosions within earth sea dykes. The time-dependent reliability of sea dykes is analysed to give probability of failure with time. The results for an example earth dyke section show that the necessary increase in crest level is approximately double of sea level rise to maintain the current allowances. The probability of failure for various failure modes of the earth dyke has a significant increase with time under future hydraulic conditions.
This study explores the feasibility of employing (U, Th)-based accident tolerant fuels (ATFs), specifically (0.8UO2, 0.2ThO2), (0.8UN, 0.2ThN), and (0.8UC, 0.2ThC). The investigation assesses the overall performance of these proposed fuel materials in comparison to the conventional UO2, focusing on deep neutronic and thermal-hydraulic (Th) analyses. Neutronic analysis utilized the MCNPX code, while COMSOL Multiphysics was employed for thermal-hydraulic analysis. The primary objective of this research is to overcome the limitations associated with traditional UO2 fuel by exploring alternative fuel materials that offer advantages in terms of abundance and potential improvements in performance and safety. Given the limited abundance of UO2, long-term sustainable nuclear energy production faces challenges. From a neutronic standpoint, the U-Th based fuels demonstrated remarkable fuel cycle lengths, except (0.8UN, 0.2ThN), which exhibited the minimum fuel cycle length and, consequently, the lowest fuel burn-up. Regarding thermal-hydraulic performance, (0.8UN, 0.2ThN) exhibited outstanding performance with significant margins against fuel melting compared to the other materials. Overall, when considering the integrated performance, the most favourable results were obtained with the use of the (0.8UC, 0.2ThC) fuel configurations. This study contributes valuable insights into the potential benefits of (U, Th)-based ATFs as a promising avenue for enhanced nuclear fuel performance.
본 연구에서는 소양강 유역을 대상으로 중장기 확률론적 댐 유입량 예측을 위해 30년 동안의 일단위 장기유출 해석을 수행하였다. 유출모형의 입력자료를 구축하기 위해 Anderson의 융설모형으로 적설에 대한 융설량을 계산하였고, Penman의 혼합기법으로 잠재증발량을 산정하였다. 또한, 기존 TOPMODEL의 적용 유역면적의 제약성을 극복하기 위해 대상유역을 적정 소유역으로 구분하고 운동파 하도홍수 추적기법을 통해 대유역 유출량을 계산할 수 있는 준분포형 TOPMODEL을 활용하였으며, 강수, 융설 및 잠재증발량을 유출모형에 입력하여 장기유출 해석을 수행하였다. 융설량 및 잠재증발량 계산결과는 관측자료의 부재로 그 정량적 평가는 수행할 수 없었지만 최대 적설깊이와 소형접시 증발량 자료와 같은 간접적 자료와의 시간적 변동성은 매우 잘 일치하였다. 이렇게 구축된 입력자료를 바탕으로 저수(1979년), 중수(1999년), 고수(1990년) 유출사상에 대한 모형의 최적 매개변수를 산정하고 준분포형 TOPMODEL의 일단위 장기유출 모의능력을 검토한 결과 계산유량과 관측유량 사이의 유출용적 상대오차가 5.64%, 상관계수가 0.91로 계산되어 비교적 정확한 유출결과를 제시하였고, 융설고려 유무에 따라 3, 4월의 유출용적 상대오차가 17% 및 4%로 감소함으로써 장기유출 계산시 모형의 정확도 향상을 위해 융설모형의 적용이 매우 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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