• 제목/요약/키워드: Network diameter

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시추공 주변 단열 투수도 진화에 대한 수리-역학 연동 모델링 평가 (Hydraulic-Mechanical Modeling on Fracture Transmissivity Evolution Around a Borehole)

  • 최채순;박경우;박병학;고낙열;지성훈
    • 지질공학
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    • 제31권1호
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    • pp.55-66
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    • 2021
  • 본 연구에서는 방사성폐기물 처분 시 천연방벽의 수리 특성 진화와 관련하여, 시추공 설치 및 확공이 결정질 암반 내 단열 및 수리 특성에 영향을 미칠 가능성을 평가하기 위해 수리-역학 연동 수치해석을 수행했다. 시추공 부근에서의 간극 열림과 투수성 변화 여부를 평가하기 위해 단열망을 기반으로 한 불연속체 해석 도메인을 이용했다. 단열암반에서의 현장수리시험 모사를 통해 주응력방향과 시추공 직경 변화의 영향을 평가하였다. 먼저 단열의 간극변화가 주응력방향에 의존함을 확인했다. 그리고 수직변위에 의한 간극크기 증가가 지배적이었다. 시추공 부근에 전단팽창이 집중되는 것도 단열의 수리지질학적 진화에 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다. 수치해석 결과는 시추공 설치 및 확공에 따른 응력교란에 의해 단열 특성이 변화하여 단열 암반의 투수성이 증가할 수 있다는 것을 보여준다. 추후 본 연구모델을 기반으로 실제 크기의 처분공 주변에서의 정확한 수리적 변화를 분석하기 위해서는 3차원 해석모델로 보완되어야 할 것으로 판단되었다.

Effect of packing structure on anisotropic effective thermal conductivity of thin ceramic pebble bed

  • Wang, Shuang;Wang, Shuai;Wu, Bowen;Lu, Yuelin;Zhang, Kefan;Chen, Hongli
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제53권7호
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    • pp.2174-2183
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    • 2021
  • Helium cooled solid breeder blanket as an important blanket candidate of the Tokamak fusion reactor uses ceramic pebble bed for tritium breeding. Considering the poor effective thermal conductivity of the ceramic breeder pebble bed, thin structure of tritium breeder pebble bed is usually adopted in the blanket design. The container wall has a great influence on the thin pebble bed packing structure, especially for the assembly of mono-sized particles, and thin pebble bed will appear anisotropic effective thermal conductivity phenomenon. In this paper, thin ceramic pebble beds composed of 1 mm diameter Li4SiO4 particles are generated by the EDEM 2.7. The effective thermal conductivity of different thickness pebble beds in the three-dimensional directions are analyzed by three-dimensional thermal network method. It is observed that thin Li4SiO4 pebble bed showing anisotropic effective thermal conductivity under the practical design size. Normally, the effective thermal conductivity along the bed vertical direction is higher than the horizontal direction due to the gravity effect. As the thickness increases from 10 mm to 40 mm, the effective thermal conductivity of the pebble bed gradually increases.

다중 섬 유전자 알고리즘 기반 A60 급 격벽 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화 (Approximate Optimization with Discrete Variables of Fire Resistance Design of A60 Class Bulkhead Penetration Piece Based on Multi-island Genetic Algorithm)

  • 박우창;송창용
    • 한국기계가공학회지
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    • 제20권6호
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    • pp.33-43
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    • 2021
  • A60 class bulkhead penetration piece is a fire resistance system installed on a bulkhead compartment to protect lives and to prevent flame diffusion in a fire accident on a ship and offshore plant. This study focuses on the approximate optimization of the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece using a multi-island genetic algorithm. Transient heat transfer analysis was performed to evaluate the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece. For approximate optimization, the bulkhead penetration piece length, diameter, material type, and insulation density were considered discrete design variables; moreover, temperature, cost, and productivity were considered constraint functions. The approximate optimum design problem based on the meta-model was formulated by determining the discrete design variables by minimizing the weight of the A60 class bulkhead penetration piece subject to the constraint functions. The meta-models used for the approximate optimization were the Kriging model, response surface method, and radial basis function-based neural network. The results from the approximate optimization were compared to the actual results of the analysis to determine approximate accuracy. We conclude that the radial basis function-based neural network among the meta-models used in the approximate optimization generates the most accurate optimum design results for the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece.

The Effect of using Gamma Titanium RF Electrodes on the Ablation Volume during the Radiofrequency Ablation Process

  • Mohammed S. Ahmed;Mohamed Tarek El-Wakad;Mohammed A. Hassan
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권2호
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    • pp.183-192
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    • 2023
  • Radiofrequency ablation (RFA) is an alternative treatment for liver cancer to the surgical intervention preferred by surgeons. However, the main challenge remains the use of RF for the ablation of large tumours (i.e., tumours with a diameter of >3 cm). For large tumours, RFA takes a large duration in the ablation process compared with surgery, which increases patient pain. Therefore, RFA for large tumours is not preferred by surgeons. The currently materials used in RF electrodes, such as the nickeltitanium alloy (nitinol), are characterized by low thermal and electrical conductivities. On the other hand, the use of materials that have high thermal and electrical conductivities, such as titanium aluminide alloy (gamma titanium), produces more thermal energy for tumours. In this paper, we developed a cool-tip RF electrode model that uses nickel-titanium alloy and replaced it with titanium aluminide alloy by using the finite element model (FEM). The aim of this paper is to study the effect of the thermal and electrical conductivities of gamma titanium on the ablation volume. Results showed that the proposed design of the electrode increased the ablation rate by 1 cm3 /minute and 6.3 cm3/10 minutes, with a decrease in the required time ablation. Finally, the proposed model reduces the ablation time and damages healthy tissue while increasing the ablation volume from 22.5% cm3 to 62.5% cm3 in ten minutes compared to recent studies.

Combined Application Effects of Arbuscular Mycorrhizal Fungi and Biochar on the Rhizosphere Fungal Community of Allium fistulosum L.

  • Chunxiang Ji;Yingyue Li;Qingchen Xiao;Zishan Li;Boyan Wang;Xiaowan Geng;Keqing Lin;Qing Zhang;Yuan Jin;Yuqian Zhai;Xiaoyu Li;Jin Chen
    • Journal of Microbiology and Biotechnology
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    • 제33권8호
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    • pp.1013-1022
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    • 2023
  • Arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) are widespread soil endophytic fungi, forming mutualistic relationships with the vast majority of land plants. Biochar (BC) has been reported to improve soil fertility and promote plant growth. However, limited studies are available concerning the combined effects of AMF and BC on soil community structure and plant growth. In this work, a pot experiment was designed to investigate the effects of AMF and BC on the rhizosphere microbial community of Allium fistulosum L. Using Illumina high-throughput sequencing, we showed that inoculation of AMF and BC had a significant impact on soil microbial community composition, diversity, and versatility. Increases were observed in both plant growth (the plant height by 8.6%, shoot fresh weight by 12.1%) and root morphological traits (average diameter by 20.5%). The phylogenetic tree also showed differences in the fungal community composition in A. fistulosum. In addition, Linear discriminant analysis (LDA) effect size (LEfSe) analysis revealed that 16 biomarkers were detected in the control (CK) and AMF treatment, while only 3 were detected in the AMF + BC treatment. Molecular ecological network analysis showed that the AMF + BC treatment group had a more complex network of fungal communities, as evidenced by higher average connectivity. The functional composition spectrum showed significant differences in the functional distribution of soil microbial communities among different fungal genera. The structural equation model (SEM) confirmed that AMF could improve the microbial multifunctionality by regulating the rhizosphere fungal diversity and soil properties. Our findings provide new information on the effects of AMF and biochar on plants and soil microbial communities.

삼차원 합성곱 신경망과 X선 단층 영상에서 추출한 형태학적 특징을 이용한 PEMFC용 가스확산층의 투과도 예측 (Permeability Prediction of Gas Diffusion Layers for PEMFC Using Three-Dimensional Convolutional Neural Networks and Morphological Features Extracted from X-ray Tomography Images)

  • 유한길;윤군진
    • Composites Research
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    • 제37권1호
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    • pp.40-45
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    • 2024
  • 본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다.

고객 간 관계 네트워크가 조직성과에 미치는 영향: 페이스북 기업 팬페이지를 중심으로 (Effects of Customers' Relationship Networks on Organizational Performance: Focusing on Facebook Fan Page)

  • 전수현;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.57-79
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    • 2016
  • 최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

LOX conditioning을 위한 재순환배관의 성능해석 및 설계인자 파악

  • 권오성;조남경;정용갑;조인현
    • 항공우주기술
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    • 제4권1호
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    • pp.196-202
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    • 2005
  • 액체추진기관의 극저온 추진제 공급부에서 추진제의 주입 후 대기시간 동안의 온도상승은 배관내의 geysering 현상 및, 점화시 터보펌프에서의 cavitation을 발생시킬 수 있다. 본 자료에서는 이런 문제를 해결하는 방법 중 하나인 재순환배관 방식에 대하여 KSLV-I 예비안의 산화제부 형상을 바탕으로 LOX를 산화제로 사용한 경우에 있어서 그 성능을 파악하였다. 또한, 다양한 parametric study를 통하여 재순환배관의 설계인자를 찾고자 하였다. 재순환배관의 직경, 초기 LOX 온도, 재순환배관 높이, ullage 압력, 열전달 계수 등의 변화에 의한 영향 및 추가적인 He 분사를 통한 순환 촉진 효과를 살펴보았다. 상용 열유체해석프로그램인 SINDA/FLUINT를 사용하였고 1차원적으로 해석을 수행하였다.

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인공신경망기법과 GIS를 이용한 제주도 산사태 취약성분석 (Landslide Susceptibility Analysis in Jeju Using Artificial Neural Network(ANN) and GIS)

  • 권혁춘;이병걸;조은일
    • 한국환경과학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.679-687
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    • 2008
  • In this study, we implemented landslide distribution of Jeju Island using ANN and GIS, respectively. To do this, we first get the counter line from 1:2,5000 digital map and use this counter line to make the DEM. for the evaluate the land slide susceptibility. Next, we abstracted slop map and aspect map from the DEM and get the land use map using ISODATA classification method from Landsat 7 images. In the computation processes of landslide analysis, we make the class to the soil map, tree diameter map, Isohyet map, geological map and so on. Finally, we applied the ANN method to the landslide one and calculated its weighted values. GIS results can be calculated by using Acrview program and produced Jeju landslide susceptibility map by usign Weighted Overlay method. Based on our results, we found the relatively weak points of landslide ware concentrated to the top of Halla mountains.

토러스 구조와 하이퍼-토러스 구조 상호간 임베딩 정도의 분석 (An Analysis of the Degree of Embedding between Torus Structure and Hyper-Torus One)

  • 김종석;이형옥
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.1116-1121
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    • 2014
  • 메쉬 구조는 대표적인 상호연결망 중 하나로, VLSI 회로 설계 같은 분야에서 많이 이용되고 있다. 이러한 메쉬 구조에서 지름과 고장허용도를 개선한 연결망으로 토러스와 하이퍼-토러스 연결망이 있다. 본 논문에서는 토러스 구조 T(4k,2l)와 하이퍼-토러스 네트워크 QT(m,n) 사이의 임베딩을 분석한다. 토러스 T(4k,2l)는 QT(m,n)에 연장율 5, 밀집율 4, 확장율 1에 임베딩 가능하고, QT(m,n)은 T(4k,2l)에 연장율 3, 밀집율 3, 확장율 1에 임베딩 가능함을 보인다.