During the operation, maintenance and decommissioning of nuclear power plant radioactive contaminated waste is produced. This waste is stored in an underground repository 60-100 meters below the surface. The metallic portion of this waste comprises mostly carbon and stainless steel. A long-term field exposure showed high corrosion rates, general corrosion up to 29 ㎛ a-1 and localized corrosion even higher. High corrosion rate is possible if microbes produce corrosive products, or alter the local microenvironment to favor corrosion. The bacterial and archaeal composition of biofilm formed on the surface of carbon steel was studied using 16S rRNA gene targeting sequencing, followed by phylogenetic analyses of the microbial community. The functional potential of the microbial communities in biofilm was studied by functional gene targeting quantitative PCR. The corrosion rate was calculated from weight loss measurements and the deposits on the surfaces were analyzed with SEM/EDS and XRD. Our results demonstrate that microbial diversity on the surface of carbon steel and their functionality is vast. Our results suggest that in these nutrient poor conditions the role of methanogenic archaea in corrosive biofilm, in addition to sulphate reducing bacteria, could be greater than previously suspected.
In the industry, accelerated corrosion test is used for the life time prediction. When anti-corrosion test proceeds in real environments, it is difficult that we predict and evaluate the corrosion life time because of the long test time such as 10 years or more time. Accelerated corrosion test and Salt spray test are able to test corrosion life time of products in the laboratory instead of outdoor corrosion test. Experimental procedure is selected for the corrosion standard specimen, exposure of the specimens, measurements of the mass loss and evaluating the mass loss data. As a result, the acceleration factor of the accelerated corrosion test to the outdoor corrosion test is 414.8. Therefore we can predict the corrosion life time of carbon steel during a short time period.
An experimental study os performed to examine the feasibility of using wastes steel furnace slag construction materials and its utility as a replacement for the natural resources to prevent the economic loss was investigated. A half factorial exprements was performed with the variables of W/C ratio, S/A, Coarse aggrigate/Slag ratio and slump as a preliminary study for optimum mix design of concrete. The results show that the W/C ratio and Slump ratio are the most important factor to the concrete strength. The substitute of waste Slag up to 100% has little influence, saying that it can substitute the coarse aggregate without damaging the concrete properties.
본 논문은 도로안전시설물의 공용중 부식 발생으로 인한 기능 손실을 줄일 수 있는 방안으로 고내식성 용융합금도금 강판을 적용한 도로안전시설물을 제안한다. 고내식성 용융합금도금강판을 적용한 도로안전시설물 제품에 대한 신뢰성 있는 충돌성능 평가 기초자료를 제공할 목적으로 고내식강이 적용된 교량난간 제품에 대한 충돌 시뮬레이션 및 실물 차량 충돌시험 연구를 수행한다. 시뮬레이션 및 실차충돌 시험 결과, 변형률 속도 의존성을 고려할 수 있는 정교한 동특성 재료모델을 도입한 충돌 시뮬레이션을 통해 얻어지는 충돌 거동과 실물 차량 충돌 시험 결과가 매우 유사한 것으로 도출되었다. 본 논문에서 제안된 고내식성 용융합금도금 강판을 적용한 교량난간은 실물 차량 충돌 시험의 충돌성능 평가 기준을 모두 충족시켜 현장 적용을 앞두고 있다.
本 실험에서는 熔融亞鍍金工程에서 다른 諸要因을 一定하게 하고 鋼金溫度와 浸積時間에 따른 亞鉛附着量과 銑損失을 組織학的인 면에서 考察하였다. 銑損失에 要하는 活性化에너지를 구하였으며 試料範위內에서 附着量에 미치는 최적조건을 찾으므로서 不당한 銑損失을 막고 亞鉛原단位를 줄이는데 目的이 있다. 銑損失量과 드로스(Dross)발생량이 상호 密接한 關係에 있으며 도로스 발생량이 감소되면 亞鉛原단位가 감소되었다. 실驗結論은 다음과 같다. 1. 同一時間內에서 詩片-I은 470$^{\circ}$까지 도금층 두께 형성이 온도에 비례하며 浸積時間 8分정도에서 最大값을 나타낸다. 2. 詩片-5는 浸積時間에 比例해서 附着量이 급증함을 나타내었는데 이는 Si의 영향이 지배적이며 그 이외의 試料에서는 20分이후 附着量增加率이 극히 적었다. 浸積時間은 20分이 가장 적당하며 더 이상 오해 浸積시키면, 銑損失量만, 증가할 것이다. 3. 銑損失에 要하는 活性化에너지는 다음과 같으며 이와같은 값은 ${\gamma}$相의 成長에 미치는 活性化에너지 값과 거의 비슷하리라 생각됨. 詩片 - I = 18,500 Cal/mole 詩片 - III = 22,000 Cal/mole 詩片 - V = 42,300 Cal/mole
POSCO $\#2$ Stainless steel making plant produces more than 600 thousand ton per year with a variety of products consisting of austenite and ferrite stainless steel to meet custrmers' needs since 1996. The plant has four different major processes, that are, EAF-AOD-VOD-CC to finally produce semi-product called as slab. In this study, we importantly took AOD process into consideration due to its roles such as to check and verify the final qualities through sampling inspection. But the lead-time from sampling to its verification takes five to ten minutes causing produrtivity loss as muck as the lead-time as a result. Of all indices for quality and process control the plant has, carbon ingredient in liquid type of steel is the most important since it affects in a great way to the characteristics of steel, if any problem. customers not satisfied with quality could issue a claim; therefore there is no way hut to guarantee it before delivery. in this study, to reasonably reduce lead-time ran save a cycle time and finally improve our productivity from a state-or-art alternative just such as applying statistical model based on multi-regression analysis into the A.O.D line by analyzing the statistical and technical relationship between carbon and the relevant some vital independent variables. In consequence, the model with R-square $87\%$ allowed the plant to predict, abbreviating the process in relations to sampling to verification. approximately the value of [C] so that operators could run the process line with reliability on data automatically calculated instead of actual inspection. In the future, we are going to do the best to share this type of methodology with other processes, if possible, to apply into them.
Monitoring of corrosion is in most cases based on simulation of environmental conditions on a large and complex structure such as a buried pipeline using a small probe, and the measurement of thermodynamics and kinetics of corrosion processes occurring on the probe surface. This paper presents a hybrid corrosion monitoring probe designed for simulating deteriorating conditions wrought by disbonded coatings and for measuring current densities and distribution of such densities on a simulated pipeline surface. The concept of the probe was experimentally evaluated using immersion tests under cathodic protection (CP) in high resistivity aqueous solution. Underneath the disbonded area, anodic currents and cathodic currents were carefully measured. Anodic current densities were used to calculate metal loss according to Faraday's law. Calculated corrosion patterns were compared with corrosion damage observed at the surface of the probe after a series of stringent tests. The capability of the probe to measure anodic current densities under CP, without requiring interruption, was demonstrated in high resistivity aqueous solution. The pattern of calculated metal loss correlated well with corrosion products distribution observed at the array surface. Working principles of the probe are explained in terms of electrochemistry.
The aim of this paper is to suggest the cutting stock problems which are two-dimensional in form, but can be treated as the optimization methods for one-dimensional cutting stock problem by exploiting the length requirement of the products. The solution method consists of two stages. The first calculates the number of roll pieces of each size. Next, 1-dimensional cutting stock model is set up. One heuristic method to calculate the number of each roll is suggested. The trim loss minization criteria are used to design the objective function. This model can be solved by the conventional cutting stock procedures based on enumerating the possible cutting patterns.
This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.
본 연구에서는 해양환경에 노출된 강부재의 표면염분과 부식량의 상관관계를 분석하기 위하여 해상강교량의 보강형 거더 부재와 강박스 실험체를 대상으로 표면염분량과 평균부식두께를 부재단위로 평가하였다. 표면염분은 월단위로 1년간 Bresle method를 활용하여 계측하였고, 부식량은 실험용 모니터링 강판에 발생한 부식생성물로 인한 중량감소량을 평균부식두께으로 환산하여 분석하였다. 표면염분과 부식량을 계측한 결과, 강부재의 형상이나 설치위치에 따라 상대적인 표면염분량과 평균부식두께의 차이가 나타났으며, 동일한 교량 내에 설치된 동일한 형상의 부재라도 부식량이 국부적으로 급격히 증가하는 것을 확인하였다. 표면염분과 부식량의 상관관계를 분석하기 위하여 표면염분에 따른 부식량 발생 경향을 평가하였으며, 부식량을 평가할 수 있는 평가식을 부재의 형상별로 분석하였다. 표면염분과 부식량의 상관관계 분석 결과, 표면염분의 영향으로 강부재에서 발생하는 부식량은 부재의 형상에 따라 약 1.15배까지 변화하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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