In order to utilize natural gas (NG), one of the clean energy sources in next-generation, as a fuel for vehicles, it is important to store natural gas with high density. To store NG by adsorption (ANG) at room temperature and at relatively low pressure(35~40 atm) is safe and economical compared with compressed NG and liquefied NG. However, so far no adsorbent is reported to have adsorption capacity suitable for commercial applications. Nanoporous materials including metal-organic frameworks can be potential adsorbents for ANG. In this review, physicochemical properties of adsorbents necessary for high adsorption capacity are summarized. Wide surface area, large micropore volume, suitable pore size and high density are necessary for high energy density. Moreover, low adsorption-desorption energy, rapid adsorption-desorption kinetics and high delivery are needed. Recently, various efforts have been reported to utilize nanoporous materials in ANG, and it is expected to develop a nanoporous material suitable for ANG.
The natural gas (NG), mostly methane leaks into the air, it is a big problem for the climate. detected NG leaks under U.S. city streets and collected data. In this paper, we introduced a Deep Neural Network (DNN) classification of prediction for a level of NS leak. The proposed method is OrdinalEncoder(OE) based K-means clustering and Multilayer Perceptron(MLP) for predicting NG leak. The 15 features are the input neurons and the using backpropagation. In this paper, we propose the OE method for labeling target data using k-means clustering and compared normalization methods performance for NG leak prediction. There five normalization methods used. We have shown that our proposed OE based MLP method is accuracy 97.7%, F1-score 96.4%, which is relatively higher than the other methods. The system has implemented SPSS and Python, including its performance, is tested on real open data.
In recent years, the LNGC fleet is expanded unprecedentedly. Ship's owners and shipbuilders are focusing on the idea how they choose the BOG handling system in economical, environmental and safety angles. This paper introduces general information for that and gives technical matters briefly.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.166-171
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2008
LNG carrier is a special-purpose vessel to transport natural gas (NG) from the place of origin to each consuming country. To increase the capacity of canying LNG carrier, the natural gas is conveyed as a state of liquid called LNG (Liquefied Natural Gas) during a voyage because the total volume of NG is surprisingly reduced when it is cooled down to $-162^{\circ}C$. That is why the design of insulation of the carriers is important to protect LNG from the external heat invasion, and it has been a great challenging subject for several decades in the shipbuilding industry. For this ultimate goal, the boil-off rate (BOR) needs to be accurately estimated during a voyage. Therefore, the goal of this study is to propose a numerical method for estimating the BOR of LNG for given insulation containment subject to external temperature conditions during voyage.
The world's overall need for natural gas (NG) has been growing up fast, especially in the residential sector. The better the estimation of residential NG consumption (RNGC) distribution, the better decision-making for a residential NG policy such as pricing, demand estimation, management options and so on. Approximating the distribution of RNGC is complicated by zero observations in the sample. To deal with the zero observations by allowing a point mass at zero, a mixture model of RNGC distributions is proposed and applied. The RNGC distribution is specified as a mixture of two distributions, one with a point mass at zero and the other with full support on the positive half of the real line. The model is empirically verified for household RNGC survey data collected in Korea. The mixture model can easily capture the common bimodality feature of the RNGC distribution. In addition, when covariates were added to the model, it was found that the probability that a household has non-expenditure significantly varies with some variables. Finally, the goodness-of-fit test suggests that the data are well represented by the mixture model.
The reformer system is a chemical device that drives the conversion of hydrocarbon to hydrogen rich gas under high temperature environment($600-1,000^{\circ}C$). Generally, NG(Natural Gas) or AOG(Anode Off Gas) is used as fuel of fuel cell reformer combustion system. The experimental study to analyze the combustion characteristics of a premixed ceramic burner used for 0.5-1.0 kW fuel cell reformer was performed. Ceramic burner experiments using NG and AOG were carried out to investigate the flame stability characteristics by heating capacity, equivalence ratio and different fuels respectively. The results show that surface flames can be classified into green, red, blue and lift-off flames as the equivalence ratio of methane-air mixture decreases. And the stable flames can be established using NG and AOG as reformer fuel in the perforated ceramic burner. In particular, the blue flame is found to be stable at a lean equivalence ratio under different mixture conditions of NG and AOG for the 0.5 to 1.0 kW fuel cell system power range. NOx emission is under 60 ppm between 0.70 to 0.78 of equivalence ratio and CO emission is under 50 ppm between 0.70 to 0.84 of equivalence ratio.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.3
no.1
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pp.9-14
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2011
The expansion work that is wasted through the irreversible expansion through the PC valve of decompression process of the natural gas governor station can be recovered by replacing the process by an isentropic expansion. The energy and exergy analyses for the two decompression process models of power producing and current decompression process model are presented. Analysis results showed that the exergy by gas supply is 56.29%, the exergy by producing power is 32.12 % in case of preheating system and 22.52% in case of non-preheating system. The dead exergy at the PCV is generated much more network. As these results, the usefulness of exergy analysis is verified.
In this study, the relationship between natural gas (NG) data and gas-related environmental elements was performed using machine learning algorithms to predict the level of gas leakage risk without directly measuring gas leakage data. The study was based on open data provided by the server using the IoT-based remote control Picarro gas sensor specification. The naturel gas leaks into the air, it is a big problem for air pollution, environment and the health. The proposed method is multivariate outlier removing method based Random Forest (RF) classification for predicting risk of NG leak. After, unsupervised k-means clustering, the experimental dataset has done imbalanced data. Therefore, we focusing our proposed models can predict medium and high risk so best. In this case, we compared the receiver operating characteristic (ROC) curve, accuracy, area under the ROC curve (AUC), and mean standard error (MSE) for each classification model. As a result of our experiments, the evaluation measurements include accuracy, area under the ROC curve (AUC), and MSE; 99.71%, 99.57%, and 0.0016 for MOL_RF respectively.
A method based on the TMS derivatives and acidic hydrolysis was developed for the simultaneous determination of free and conjugated steroidal hormones in surface water. A silylation of five natural and two synthetic steroidal hormones was achieved with N-methyl-N-(trimethylsilyl) trifluoroacetamide/$NH_4I$ (1000:3) under catalysis of dithioerythritol for 60 min at $80^{\circ}C$. TMS derivatives of the steroid hormones containing multifunctional groups offer a single derivative product under this condition. The accuracy of the analytes was in the range of 87 to 110% at a concentration of 20 and 50 ng/L with relative standard deviations of less than 10%. The method detection limit was in the range of 0.01 to 0.02 ng/L for surface water. Natural steroidal hormones were detected in a concentration range of 0 to 1.03 ng/L in free form and 0 to 14.6 ng/L in conjugated form, respectively. We found that most of the natural hormonal steroids exist in conjugate forms (43 to 100%) in river water.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1995.11a
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pp.126-138
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1995
In order to study the gas interchangeability, a series of tests and analysis were conducted regarding to natural gas and gas mixture. Natural gas was selected as a reference and NG-LPG/Air mixture as a substitute gas. The major interest was placed on the determination of interchangeability limits for different mixing conditions. The parameters of Wobbe Index and Combustion Potential were employed in estimating the gas interchangeability, The limits obtained by analysis(AGA, WEAVER, KNOY, GILB) were compared with experimental results. The results estimated showed that the mixing limits of LPG/Air in proper conditions were found to vary with analysis and AGA is considered to be the most appropriate one.
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