An optimum disposal plan of disused sealed radioactive sources (DSRSs) should be established to ensure long-term disposal safety at the low- and intermediate-level radioactive waste (LILW) disposal facility in Gyeongju. In this study, an optimum disposal system was suggested and preliminary post-closure safety assessment was performed. The DSRSs disposal system was composed of a rock cavern and near surface disposal facilities at the Gyeongju LILW disposal facility. The assessment was conducted using GoldSim program, and probabilistic assessment and sensitivity analysis were implemented to evaluate the uncertainties in the input parameters of natural barriers. Deterministic and probabilistic calculations indicated that the maximum dose was below the regulatory limits ($0.1mSvyr^{-1}$ for the normal scenario, $1mSvyr^{-1}$ for the well scenario). It was concluded that the DSRSs disposal system would maintain environmental safety over a long-time. Moreover, the partition coefficient of Np in host rock, Darcy velocity in host rock, and density of the host rock were the most sensitive parameters in predicting exposure dose in the safety assessment.
Ocean biogeochemistry plays a crucial role in sustaining the marine ecosystem and global carbon cycle. To investigate the oceanic biogeochemical responses to iron parameters in the tropical Pacific, we conducted sensitivity experiments using the Nucleus for European Modelling of the Ocean-Tracers of Ocean Phytoplankton with Allometric Zooplankton (NEMO-TOPAZ) model. Compared to observations, the NEMO-TOPAZ model overestimated the concentrations of chlorophyll and dissolved iron (DFe). The sensitivity tests showed that with increasing (+50%) iron scavenging rates, chlorophyll concentrations in the tropical Pacific were reduced by approximately 16%. The bias in DFe also decreased by approximately 7%; however, the sea surface temperature was not affected. As such, these results can facilitate the development of the model tuning strategy to improve ocean biogeochemical performance using the NEMO-TOPAZ model.
In the paper the analysis of natural vibrations of the transmission line with use of spectral elements and the laboratory experiments is performed. The purpose of the investigation is to analyze the natural vibrations of the transmission line and compare with the results obtained in the numerical simulations. Particular attention is paid to the hysteretic and aerodynamic damping analysis. Sensitivity of the wave number is performed for changing of the tension force, as well as for the different damping parameters. The numerical model is made using the Spectral Element Method. In the spectral model, for various parameters of stiffness, damping and tension force, the system response is checked and compared with the results of the accelerations obtained in the measurements. A frequency response functions (FRF) are calculated. The credibility of the model is assessed through a validation process carried out by comparing graphical plots of FRF and time history analysis and numerical values expressing differences in acceleration amplitude (MSG), phase angle differences (PSG) and differences in acceleration and phase angle total (CSG) values. The next aspect constituting the purpose of this paper is to present the wide possibilities of modelling and simulation of slender conductors using the Spectral Element Method. The obtained results show good accuracy in the range of both experimental measurements as well as simulation analysis. The paper emphasizes the ease with which the sensitivity of the conductor and its response to changes in density of spectral mesh division, tensile strength or material damping can be studied.
Fire suppression using a water mist nozzle directly above an n-Heptane pool in a fire compartment with a door opening was numerically investigated using the Fire Dynamics Simulator (FDS) for the purpose of application in nuclear power plants. Input parameters for the numerical simulation were determined by experimental measurements. Water mist was activated 10 s after the fire began. The sensitivity analysis was conducted for three input parameters: total number of cubic cells of 6032-2,926,400, droplets per second of 1000-500,000, and extinguishing coefficient of 0-100. In a new simple calibration method of this study, the extinguishing coefficient yielding the fire suppression time closest to that measured by experiments was found for use as the FDS simulation input value. When the water mist jet flow made contact with the developed fire, the heat release rate instantaneously increased, and then rapidly decreased. This phenomenon occurred with a displacement of the flame near the liquid fuel pool. Changing the configuration of the door opening with different aspect ratios and opening ratios had impact on the maximum value of the heat release rate due to the flame displacement.
Fog can cause large-scale human and economic damages, including traffic systems and agriculture. So, Korea Meteorological Administration is operating about 290 visibility meters to improve the observation level of fog. However, it is still insufficient to detect very localized fog. In this study, high-resolution grid-type visibility data were retrieved from irregularly distributed visibility data across the country. To this end, three objective analysis techniques (Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging (UK)) were used. To find the best method and parameters, sensitivity test was performed for the effective radius, power parameter and variogram model that affect the level of objective analysis. Also, the effect of data distribution characteristics (level of normality) on the performance level of objective analysis was evaluated. IDW showed a relatively high level of objective analysis in terms of bias, RMSE and correlation, and the performance is inversely proportional to the effective radius and power parameter. However, the two Krigings showed relatively low level of objective analysis, in particular, greatly weakened the variability of the variables, although the level of output was different depending on the variogram model used. As the level of objective analysis is greatly influenced by the distribution characteristics of data, power, and models used, care should be taken when selecting objective analysis techniques and parameters.
Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) has extensive use in strengthening reinforced concrete structures due to its high strength and elastic modulus, low weight, fast and easy application, and excellent durability performance. Many studies have been carried out to determine the performance of the CFRP confined concrete cylinder. Although studies about the prediction of confined compressive strength using ANN are in the literature, the insufficiency of the studies to predict the strain of confined concrete cylinder using ANN, which is the most appropriate analysis method for nonlinear and complex problems, draws attention. Therefore, to predict both strengths and also strain values, two different ANNs were created using an extensive experimental database. The strength and strain networks were evaluated with the statistical parameters of correlation coefficients (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The estimated values were found to be close to the experimental results. Mathematical equations to predict the strength and strain values were derived using networks prepared for convenience in engineering applications. The sensitivity analysis of mathematical models was performed by considering the inputs with the highest importance factors. Considering the limit values obtained from the sensitivity analysis of the parameters, the performances of the proposed models were evaluated by using the test data determined from the experimental database. Model performances were evaluated comparatively with other analytical models most commonly used in the literature, and it was found that the closest results to experimental data were obtained from the proposed strength and strain models.
Structural inertial interaction is a representative the effect of dynamic soil-foundation-structure interaction (SFSI), which leads to a relative displacement between soil and foundation, period lengthening, and damping increasing phenomena. However, for a system with a significantly heavy foundation, the dynamic inertia of the foundation influences and interacts with the structural seismic response. The structure-to-foundation mass ratio (MR) quantifies the distribution of mass between the structure and foundation for a structure on a shallow foundation. Although both systems exhibit the same vertical factor of safety (FSv), the MR and corresponding seismic responses attributed to the structure and foundation masses may differ. This study explored the influence of MR on the permanent deformation and seismic response of soil-foundation-structure system considering SFSI via numerical simulations. Given that numerous dimensionless parameters of SFSI described its influence on the structural seismic response, the parameters, except for MR and FSv, were fixed for the sensitivity analysis. The results demonstrated that the foundation inertia of heavier foundations induced more settlement due to sliding behavior of heavily-loaded systems. Moreover, the structural inertia of heavier structures evidently exhibited foundation rocking behavior, which results in a more elongated natural period of the structure for lightly-loaded systems.
UVO-Multiband Polarizing Imager System (UVOMPIS) is an ultraviolet to visible light multi-wavelength polarization/imaging system for Compact Advanced Satellite. We developed Linear Astigmatism Free-Three Mirror System (LAF-TMS) D200F2 as an optical system of UVOMPIS which has an entrance pupil diameter of 200 mm, a focal ratio of 2, a field of view of 2° × 4°. LAF-TMS is a confocal off-axis reflecting telescope system that removes linear astigmatism, and its all mirrors (M1, M2, M3) are optimized with the freeform surface to reduce high-order aberrations. Through the sensitivity analysis and Monte-Carlo simulation as the tolerance analysis, we can confirm the feasibility of the system, relatively sensitive parameters (tilt, decenter, despace, surface RMS error), and considerations for optomechanical design. From the sensitivity analysis, we can discover the relatively sensitive optical alignment parameters to a single perturbation. Further more, in the monte-carlo simulation, we investigate the minimum tolerance budget satisfying the required optical performance and whether the tolerance range is satisfied within manufacturing error.
The liquid Lead-bismuth eutectic is used as the coolant for Gen-IV reactor concepts. However, due to its strong corrosive and high operating temperature, it is difficult to accurately measure the flow rate in long-term operating conditions. Venturi flowmeter is a simple structured flowmeter, which plays a very important role in the flow measurement of high-temperature liquid metals, especially since the existing flowmeters are difficult to be competent. It has the advantages of easy maintenance and stable operation. Therefore, it is necessary to study the operating conditions of the venturi flowmeter under high-temperature conditions. This work performs a series of simulations of the fluid-solid interaction between the flow liquid metal and venturi flowmeter with COMSOL software, including the dimensional sensitivity analysis of the venturi flowmeter to explore the most suitable structure and parameters for liquid heavy metal, the sensitivity analysis of the geometric parameters of the venturi tube on the varying conditions. It shows that when the contraction angle of the venturi flowmeter is 33°, the diffusion angle is 13°, the diameter of the throat is 8 mm, and the temperature of the lead-bismuth eutectic is 733.15 K, it is most suitable for the measurement in the lead-bismuth circuit.
A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks' formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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