Piping in the Nuclear Power plants (NPP) are mostly consisted of carbon steel pipe. The wall thinning defect is mainly occurred by the affect of the flow accelerated corrosion (FAC) of fluid which flows in carbon steel pipes. This type of defect becomes the cause of damage or destruction of piping. Therefore, it is very important to measure defect which is existed not only on the welding partbut also on the whole field of pipe. Over the years, Infrared thermography (IRT) has been used as a non destructive testing methods of the various kinds of materials. This technique has many merits and applied to the industrial field but has limitation to the materials. Therefore, this method was combined with lock-in technique. So IRT detection resolution has been progressively improved using lock-in technique. In this paper, the quantitative analysis results of the location and the size of wall thinning defect that is artificially processed inside the carbon steel pipe by using IRT are obtained.
포항가속기 저장링 진공챔버는 진공도가 $10^{-10}Torr$로 유지될 수 있도록 설계되었고, 초고진공에 적합하도록 TIG용접을 하여 헬륨에 대한 누설률이 $1{\times}10^{-10}Torr{\cdot}{\ell}/sec$ 이하의 기밀성이 요구되고 있다. 저장링 진공챔버에 적용된 TIG용접방법과 결함에 대해 논하고 누설검사에 사용된 헬륨누설검사기의 원리 및 검사방법에 대해서 보고하고자 한다.
Orbanich, Claudio J.;Ortega, Nestor F.;Robles, Sandra I.;Rosales, Marta B.
Structural Engineering and Mechanics
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제72권5호
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pp.585-595
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2019
Foundations are a vital part of structures. Over time, the foundations can deteriorate due to unforeseen overloads and/or settlements, resulting in the appearance of cracks in the concrete. These cracks produce changes in the static and dynamic behavior of the affected foundation, which alter its load carrying capacity. In this work, non-destructive techniques of relative simplicity of application are presented for the detection, location, and quantification of damage, using numerical models, solved with the finite element method and Power Series. For this, two types of parameters are used: static (displacement and elastic curvature) and dynamics (natural frequencies). In the static analysis, the damage detection is done by means of a finite elements model representing a beam supported on an elastic foundation with a discrete crack that varies in length and location. With regard to dynamic analysis, the governing equations of the model are presented and a method based on Power Series is used to obtain the solution for a data set, which could be the Winkler coefficient, the location of the crack or the frequency. In order to validate the proposed methodologies, these techniques are applied to data obtained from laboratory tests.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제36권6호
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pp.497-501
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2010
Primary nasal type natural killer (NK)/T cell (NKTC) lymphoma, a specific form of malignant lymphoma, has a higher geographic incidence in Oriental, Mexican, and South American populations than the Western population. In Koreans, it comprises 9-12% of all cases of non-Hodgkin's lymphoma. This type of lymphoma has also been named as angiocentic lymphoma and lethal midline granuloma because the most common site is the upper airway area and its clinical aggressiveness presents with a necrotic and destructive pattern. NKTC lymphoma can also be detected in different organs (testis, spleen, parotid gland, skin, gastroinstinal tract, central nervous system, lungs, bone marrow, etc.) other than the upper airway including the oral cavity. The lymphoma detected in the oral cavity shows various destructive and inflammatory changes, similar to the signs of inflammation and infection from periodontitis and pulpal disease, making a diagnosis difficult with just the clinical signs. For early detection, clinical, radiological, and pathological examinations are required. This report describes the clinical, radiological and histological characteristics with a case report for the early detection of NKTC lymphoma in the oral cavity.
자외선보다 파장이 짧은 X-선은 투과력이 매우 좋아 산업 분야 및 의료분야에 융합되어 많이 사용되고 있다. 특히 산업분야에서는 비파괴 검사 장비인 x-ray를 이용하여 금속과 같은 제품의 생산 과정에서 발생할 수 있는 금속 내부의 이물질에 검출에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있는 실정이다. X-ray 영상 이미지를 디지털 방식으로 획득하는 DR(Digital Radiography) 방사선 촬영 방식의 확산으로 디텍터의 사용이 활발해지고 있으나 내부의 센서 잡음 및 감도에 따라 이물질 검출이 불가능한 경우도 발생하고 있다. 금속 제품을 생산할 경우 이물질의 혼입으로 생산 제품의 불량률이 높아질 수 있기에 정확한 검출이 필요하다. 이에 본 논문에서는 금속 내부의 이물질과 같은 결함 검출의 효율을 향상시키기 위하여 획득한 X-ray 이미지의 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 금속 제품 생산 공정의 불량 검출에 적용하면 제품 결함의 검출을 정확하고 신속하게 처리할 수 있을 것으로 기대된다.
The strategies of maintenance and operation are usually established based on the number of flaws and their size distribution obtained from nondestructive inspection in order to preserve safety of the plant. But non destructive inspection results are different from the physical flaws which really exist in the equipments. In case of a single inspection, it is easy to estimate the number of physical flaws using the POD curve. However, we may be faced with some difficulties in obtaining the number of physical flaws from the periodic in-service non destructive inspection data. In this study a simple method for estimating the number of physical flaws from periodic in-service nondestructive inspection data was proposed. In order to obtain the flaw growth history, the flaw growth was simulated using the Monte Carlo method and the flaw size and the corresponding POD value were obtained for each flaw at each periodic inspection time. The flaw growth rate used in the simulation was statistically calculated from the in-service inspection data. By repeating the simulation numerous flaw growth data could be generated and the effective POD curve was obtained as a function of flaw size. From the effective POD curve the number of physical flaws was obtained. The usefulness and convenience of the proposed method was evaluated from several applications and satisfactory results were obtained.
Mizanur, Rahman Md.;Rezk, Osama;Ouma, Victor Otieno;Vaysidin, Saidov;Gomaa, M. Abdullatif;Jung, JaeCheon;Lee, YongKwan
시스템엔지니어링학술지
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제12권1호
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pp.59-71
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2016
The Nuclear and Fossil Steam Turbines record a considerable number of failures annually. Some of these failures reported are as result of blade failure. The failure of the L-0 blade in a Steam Turbine is one of the most reported blade failure in Nuclear and Fossil steam turbines. This paper seeks to identify the best Non Destructive Evaluation (NDE) method or methods to be used in the steam turbine L-0 blades inspection process. The development of systems engineering processes presents an opportunity to apply NDE inspection to the L-0 blades. This process apply computer modelling of the L-0 using ANSYS and by simulating the stresses experienced by the L-0 blade during operation it is possible to identify the most susceptible areas for crack formation and growth. The results from these models compared to industry data for validation. The analysis of these results used to predict the most probable failure location and failure modes. Therefore NDE inspection can be applied to these areas with greater degree of accuracy. This would be beneficial in the increasing the accuracy in the detection of cracks and hence save inspection time and the overall inspection cost. Furthermore, not only the location for crack formation and NDE inspection determined but also best the NDE inspection technique/techniques to be applied appropriately on the L-0 blade are prescribed.
본 논문에서는 누설자속탐상에 대한 전자기 수치해석을 수행하였다. 수치해석방법으로 2차원 유한요소법을 이용하였다. 자기벡터포텐셜을 미지수호 사용하였으며, 자기비선형(磁氣非線型)을 고려한 자장해석을 수행하여 자기포화에 의한 영향을 고려하였다. 수치해석 결과를 검증하기 위하여 실험장치를 자체 제작하여 실험을 수행하였다 시료로는 SM 45C 탄소강을 사용하였으며, 표면에 몇 가지 결함을 생성하였다. 시편과 실험장치를 이용하여 결함을 검출하는 비파괴검사를 수행하였다. 결함의 깊이 변화 및 결함의 형상변화에 대하여 결과를 비교 검토하였다. 수치해석 및 실험에서 유사한 결과를 얻었으며, 수치해석을 통하여 누설자속탐상의 시뮬레이션이 가능함을 보였다.
Seo, Youngwook;Lee, Ahyeong;Kim, Bal-Geum;Lim, Jongguk
농업과학연구
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제47권3호
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pp.633-644
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2020
Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1st and 2nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.
The deterioration caused by chloride penetration and carbonation plays a significant role in a concrete structure in a marine environment. The chloride corrosion in some marine concrete structures is invisible but can be dangerous in a sudden collapse. Therefore, as a novelty, this research investigates the ability of a non-destructive damage detection method named the Power Spectral Density (PSD) to diagnose damages caused only by chloride ions in concrete structures. Furthermore, the accuracy of this method in estimating the amount of annual damage caused by chloride in various parts and positions exposed to seawater was investigated. For this purpose, the RC Arosa bridge in Spain, which connects the island to the mainland via seawater, was numerically modeled and analyzed. As the first step, each element's bridge position was calculated, along with the chloride corrosion percentage in the reinforcements. The next step predicted the existence, location, and timing of damage to the entire concrete part of the bridge based on the amount of rebar corrosion each year. The PSD method was used to monitor the annual loss of reinforcement cross-section area, changes in dynamic characteristics such as stiffness and mass, and each year of the bridge structure's life using sensitivity equations and the linear least squares algorithm. This study showed that using different approaches to the PSD method based on rebar chloride corrosion and assuming 10% errors in software analysis can help predict the location and almost exact amount of damage zones over time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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