Chloride diffusivity of concrete is a crucial material parameter for service life determination and durability designing of marine concrete. Many research works on this issue have been conducted, varying from empirical solutions obtained experimentally to image analysis, based on multi-scale modeling. One of the simple approaches is to express the chloride diffusivity of concrete by a multi-factor function, however, the influences of various factors on the chloride diffusivity are ambiguous. Furthermore, the majority of these research works have not dealt with the carbonation process of concrete, although this process affects the chloride diffusivity of concrete significantly. The purpose of this study is to establish a simple approach to calculate the chloride diffusivity of (non)carbonated concrete. The chloride diffusivity of concrete should be defined, based on engineering and scientific knowledge of cement and concrete materials. In this paper, a lot of parameters affecting the chloride diffusivity, such as the diffusivity in pore solution, tortuosity, micro-structural properties of hardened cement paste, volumetric portion of aggregate, are taken into consideration in the calculation of the chloride diffusivity of noncarbonated concrete. For carbonated concrete, reduced porosity due to carbonation is calculated and used for calculating the chloride diffusivity. The results are compared with experimental data and previous research works.
Advanced Pressurized Water Reactors (APWRs) and Boiling Water Reactors (BWRs) employ a suppression pool as a heat sink to prevent containment overpressure. Steam can be discharged into the pool through multi-hole spargers or blowdown pipes in both normal and accident conditions. Direct Contact Condensation (DCC) creates sources of momentum and heat. The competition between these two sources determines the development of thermal stratification or mixing of the pool. Thermal stratification is of safety concern as it reduces the cooling capability compared to a completely mixed pool condition. In this work we develop a scaling approach to prediction of the thermal stratification in a water pool induced by steam injection through spargers. Experimental data obtained from large-scale pool tests conducted in the PPOOLEX and PANDA facilities, as well as simulation results obtained using validated codes are used to develop the scaling. Two injection orientations, namely radial injection through multi-hole Sparger Head (SH) and vertical injection through Load Reduction Ring (LRR), are considered. We show that the erosion rate of the cold layer can be estimated using the Richardson number. In this work, scaling laws are proposed to estimate both the (i) transient erosion velocity and (ii) the stable position of the thermocline. These scaling laws are then implemented into a 1D model to simulate the thermal behavior of the pool during steam injection through the sparger.
As high-resolution satellite images have enabled large scale topographic mapping and monitoring on global scale with short revisit time, agile sensor orientation, and large swath width, many countries make effort to secure the satellite image information. In Korea, KOMPSAT-2 (KOrea Multi-Purpose SATellite-2) was launched in July 28 2006 with high specification. These satellites have stereo image acquisition capability for 3D mapping and monitoring. To efficiently handle stereo images such as stereo display and monitoring, the accurate epipolar image generation process is prerequisite. However, the process was highly limited due to complexity in epipolar geometry of pushbroom sensor. Recently, the piecewise approach to generate epipolar images using RPC was developed and tested for in-track IKONOS stereo images. In this paper, the piecewise approach was tested for KOMPSAT-2 across-track stereo images to see how accurately KOMPSAT-2 epipolar images can be generated for 3D geospatial applications. In the experiment, two across-track stereo sets from three KOMPSAT-2 images of different dates were tested using RPC as the sensor model. The test results showed that one-pixel level of y-parallax was achieved for manually measured tie points.
Radiation effects on materials are inherently multiscale phenomena in view of the fact that various processes spanning a broad range of time and length scales are involved. A multiscale modeling approach to embrittlement of pressure vessel steels is presented here. The approach includes an investigation of the mechanisms of defect accumulation, microstructure evolution and the corresponding effects on mechanical properties. An understanding of these phenomena is required to predict the behavior of structural materials under irradiation. We used molecular dynamics (MD) simulations at an atomic scale to study the evolution of high-energy displacement cascade reactions. The MD simulations yield quantitative information on primary damage. Using a database of displacement cascades generated by the MD simulations, we can estimate the accumulation of defects over diffusional length and time scales by applying kinetic Monte Carlo simulations. The evolution of the local microstructure under irradiation is responsible for changes in the physical and mechanical properties of materials. Mechanical property changes in irradiated materials are modeled by dislocation dynamics simulations, which simulate a collective motion of dislocations that interact with the defects. In this paper, we present a multi scale modeling methodology that describes reactor pressure vessel embrittlement in a light water reactor environment.
A pressurized vessel-pipe-safety valve (PVPSV) combination is a commonly used configuration in nuclear power plants, and a good numerical model is essential for the system design, sizing and performance optimization. However, owing to the large-scale and cross-scale features, it is still a challenge to build a system level numerical model with both high accuracy and efficiency. To overcome this, a novel system level modeling method which can synthesize the advantages of various models is proposed in this paper. For system modeling, the analytical approach, the method of characteristics (MOC) and the surrogate model approach are respectively adopted to predict the dynamics of the pressure vessel, the connecting pipe and the safety valve, and different models are connected through data interfaces. With this system model, dynamic simulations were carried out and both the stable and the unstable system responses were obtained. For the model verification purpose, the simulation results were compared with those obtained from experiments and full CFD simulations. A good agreement and a better efficiency were obtained, verifying the ability of the model and the feasibility of the modeling method proposed in this paper.
As to the synthetical estimation of land covering parameters or the compounded land covering classification for multi-resolution satellite data, former researches mainly adopted linear or nonlinear regression models to describe the regression relationship of land covering parameters caused by the degradation of spatial resolution, in order to improve the retrieval accuracy of global land covering parameters based on 1;he lower resolution satellite data. However, these methods can't authentically represent the complementary characteristics of spatial resolutions among different satellite data at arithmetic level. To resolve the problem above, a new compounded land covering classification method at arithmetic level for multi-resolution satellite data is proposed in this .paper. Firstly, on the basis of unsupervised clustering analysis of the higher resolution satellite data, the likelihood distribution scatterplot of each cover type is obtained according to multiple-to-single spatial correspondence between the higher and lower resolution satellite data in some local test regions, then Parzen window approach is adopted to derive the real likelihood functions from the scatterplots, and finally the likelihood functions are extended from the local test regions to the full covering area of the lower resolution satellite data and the global covering area of the lower resolution satellite is classified under the maximum likelihood rule. Some experimental results indicate that this proposed compounded method can improve the classification accuracy of large-scale lower resolution satellite data with the support of some local-area higher resolution satellite data.
To overcome the drawbacks of the traditional contact-type sensor for structural displacement measurement, the vision-based technology with the aid of the digital image processing algorithm has received increasing concerns from the community of structural health monitoring (SHM). The advanced vision-based system has been widely used to measure the structural displacement of civil engineering structures due to its overwhelming merits of non-contact, long-distance, and high-resolution. However, seldom currently-available vision-based systems are capable of realizing the synchronous structural displacement measurement for multiple points on the investigated structure. In this paper, the method for vision-based multi-point structural displacement measurement is presented. A series of moving loading experiments on a scale arch bridge model are carried out to validate the accuracy and reliability of the vision-based system for multi-point structural displacement measurement. The structural displacements of five points on the bridge deck are measured by the vision-based system and compared with those obtained by the linear variable differential transformer (LVDT). The comparative study demonstrates that the vision-based system is deemed to be an effective and reliable means for multi-point structural displacement measurement.
We develop a simulation method that affords very high variability of virtual pedagogical situations involving many independent plans, still achieves authoring (or implementation) scalability. While each individual plan would be coherently drawn up by an agent for its respective goal, those independently-made plans might be coincidentally intertwined in their execution. The inevitable non-determinism involved in this multi-event plan encompassing pre-planned and unforeseen events is resolved by (multi-phase) dynamic planning and articulated sequencing of events in contrast to static planning and monolithic authoring in conventional narrative systems. Connections between events are dictated by their associated rules and their actual connections are dynamically determined in execution time by current conditions of background-world. This unified connection scheme across pre-planned and unforeseen events allows a multi-plan, multi-agent situation to be coherently planned and executed in a global scale. To further the variability of a situation, the inter-event coupling is made in a fine level of action along with a limited episteme of each agent involved. We confirm analytically the viability of our approach with respect to the situation variability and authoring scalability, and demonstrate its practicality with an implementation of a composite situation.
Seongji Han;Gil-Eon Jeong;Hyeonbeen Lee;Woo-Seok Choi;Jin-Gyun Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권11호
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pp.4125-4133
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2023
The transportation of spent nuclear fuel is an important process that involves road and sea transport from an interim storage facility to storage and final disposal sites. As spent nuclear fuel poses a significant risk, carefully evaluating its vibration and shock characteristics under normal transport conditions is essential. In this regard, full-scale multi-modal transport tests (MMTT) have been conducted domestically and internationally. In this paper, we discuss the process of developing a multi-body dynamics (MBD) model to analytically simulate conditions that cannot be considered in tests. The MBD model is based on the KORAD-21 transportation system was validated using the Korean MMTT results from 2020 to 2021. This paper summarizes the details of the development and verification of the MBD model for the KORAD-21 transportation system under normal transport test conditions. This approach can be applicable to various transportation scenarios and systems, and the results of this study will help to ensure that nuclear fuel transportation is conducted safely and effectively.
The analysis of large-scale water resources systems is often complicated by the presence of multiple reservoirs and diversions, the uncertainty of unregulated inflows and demands, and conflicting objectives. Reinforcement learning is presented herein as a new approach to solving the challenging problem of stochastic optimization of multi-reservoir systems. The Q-Learning method, one of the reinforcement learning algorithms, is used for generating integrated monthly operation rules for the Keum River basin in Korea. The Q-Learning model is evaluated by comparing with implicit stochastic dynamic programming and sampling stochastic dynamic programming approaches. Evaluation of the stochastic basin-wide operational models considered several options relating to the choice of hydrologic state and discount factors as well as various stochastic dynamic programming models. The performance of Q-Learning model outperforms the other models in handling of uncertainty of inflows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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