A nonlinear process-model based control for main steam temperature control of a 100MW oil-fired drum-type fossil power plant is delveloped and its performances are compared to those of the conventional PID control. The process model for simulation is derived based "first priciple approach" and is validated in steady and transient conditions. The model is in good agreements with the field test data. Performances of the nonlinear PMBC for main steam temperature control are far superior to those of PID in all aspects for the disturbances of ramp increase in load and step change in fuel Btu value.
Existing power plants may consume significant amounts of fuel and require high operating costs, partly because of poor electrical power output estimates. This paper suggests a continuous conditional random field (C-CRF) model to predict more precisely the full-load electrical power output of a base load operated combined cycle power plant. We introduce three feature functions to model association potential and one feature function to model interaction potential. Together, these functions compose the C-CRF model, and the model is transformed into a multivariate Gaussian distribution with which the operation parameters can be modeled more efficiently. The performance of our model in estimating power output was evaluated by means of a real dataset and our model outperformed existing methods. Moreover, our model can be used to estimate confidence intervals of the predicted output and calculate several probabilities.
The weight of floating offshore plant, such as an FPSO(Floating, Production, Storage, and Off-loading unit) and an offshore wind turbine, is important for estimating the amount of production material and for determining the production method. Furthermore, the weight is a factor which affects in the building cost and production time of the floating offshore plant. Although the importance of the weight has long been recognized, the weight has been roughly estimated by using the existing design and production data, and designer's experience. To solve this problem, a simplified model for the weight estimation of the floating offshore plant using the statistical method was proposed in this study. To do this, various data for estimating the weight of the floating offshore plant were collected through the literature survey, and then the correlation analysis and the multiple regression analysis were performed to generate the simplified model for the weight estimation. Finally, to examine the applicability of the developed model, it was applied to examples of the weight estimation of an FPSO topsides and an offshore wind turbine. As a result, it was shown that the developed model can be applied the weight estimation process of the floating offshore plant at the early design stage.
산림청 국립수목원과 한국식물분류학회가 공동으로 국내 최초로 전산화된 식물목록 데이터베이스를 구축하였다. 그 결과로 재배종을 포함한 약 7,000 분류군을 대상으로 항상 최신의 자료를 갱신할 수 있는 국가표준식물목록을 온라인상에 구현하였다. 국가표준식물목록은 37명의 국내 전문분류학자가 참여한 우리나라 식물목록과 관련된 최대 규모의 프로젝트이다. 본 연구는 국가표준식물목록 생성과정을 분석하고 이를 통해 관계형 데이터베이스 모델을 수립하였다. 개발된 광릉 데이터베이스 모델은 식물목록과 관련된 문헌과 다양한 분류학 자료를 제공할 수 있도록 설계 되었다. 이 모델은 다양한 분류학적 수준의 학명과 잡종명, 재배명, 이명, 기본명, 국명 및 명명법과 관련된 기타 자료를 함께 제공할 수 있다. 따라서, 국가표준식물목록 데이터베이스는 앞으로 개발될 생물정보시스템들의 개발에 있어 식물의 학명과 관련된 정확하고 일관성이 있는 표준 데이터베이스 기반을 제공하게 되었다.
When an accident occurs in the nuclear power plant, the faulted information might mislead to the high possibility of aggravating the accident. At the Fukushima accident, the operators misunderstood that there was no core exposure despite in the processing of core damage, because the instrument information of the reactor water level was provided to the operators optimistically other than the actual situation. Thus, this misunderstanding actually caused to much confusions on the rapid countermeasure on the accident, and then resulted in multiplying the accident propagation. It is necessary to be equipped with the function that informs operators the status of instrument integrity in real time. If plant operators verify that the instruments are working properly during accident conditions, they are able to make a decision more safely. In this study, we have performed various tests for the fault detection sensitivity of an data-driven empirical model to review the usability of the model in the accident conditions. The test was performed by using simulation data from the compact nuclear simulator that is numerically simulated to PWR type nuclear power plant. As a result of the test, the proposed model has shown good performance for detecting the specified instrument faults during normal plant conditions. Although the instrument fault detection sensitivity during plant accident conditions is lower than that during normal condition, the data-drive empirical model can be detected an instrument fault during early stage of plant accidents.
Lin Bin;Huang Qian;Zhang Rongyong;Zhu Rongsheng;Fu Qiang;Wang Xiuli
Nuclear Engineering and Technology
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제56권7호
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pp.2576-2583
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2024
In this paper, the similarity criterion and dimensionless conversion method combined with the elasticity condition and Hooke's law are used to derive the functional relationship of the maximum effective value of the vibration velocity between the prototype pump and the model pump. The seawater circulation pump of a nuclear power plant is used as the prototype pump, and the model pump is obtained by performance conversion and choosing the appropriate scale, and the vibration state of the model pump under different flow rates is measured and analyzed. The vibration data of the model pump through the function relationship to find out the vibration parameters of the prototype model pump, and compare with the vibration data of the seawater circulation pump in reality. It can be seen that with the increase of flow rate, the maximum effective value of the vibration velocity of both model and prototype decreases and then increases, and the relative error is small, the maximum value is 7.7757%. Therefore, it can be considered that the functional relationship of model pump converted to prototype pump derived in this paper can be used to analyze the vibration of the actual seawater circulation pump of coastal nuclear power plant.
Park, Eun-Jin;Lee, Seung-Don;Chung, Eu-Jin;Lee, Myung-Hwan;Um, Hae-Young;Murugaiyan, Senthilkumar;Moon, Byung-Ju;Lee, Seon-Woo
The Plant Pathology Journal
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제23권4호
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pp.239-244
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2007
MicroTom is a miniature tomato plants with various properties that make it as a model system for experiments in plant molecular biology. To extend its utility as a model plant to study a plant - bacterial wilt system, we investigated the potential of the MicroTom as a host plant of bacterial wilt caused by Ralstonia solanacearum. We compared the disease progress on standard tomato and MicroTom by two inoculation methods, root dipping and soil drenching, using a race 1 strain GMI1000. Both methods caused the severe wilting on MicroTom comparable to commercial tomato plant, although initial disease development was faster in root dipping. From the diseased MicroTom plants, the same bacteria were successfully reisolated using semiselective media to fulfill Koch's postulates. Race specific and isolate specific virulence were investigated by root dipping with 10 isolates of R. solanacearum isolated from tomato and potato plants. All of the tested isolates caused the typical wilt symptom on MicroTom. Disease severities by isolates of race 3 was below 50 % until 15 days after inoculation, while those by isolates of race 1 reached over 50% to death until 15 days. This result suggested that MicroTom can be a model host plant to study R. solanacearum - plant interaction.
Purpose: This study was conducted to analyze the air flow characteristics in a plant factory with different inlet and outlet locations using computational fluid dynamics (CFD). Methods: In this study, the flow was assumed to be a steady-state, incompressible, and three-dimensional turbulent flow. A realizable k-${\varepsilon}$ turbulent model was applied to show more reasonable results than the standard model. A CFD software was used to perform the numerical simulation. For validation of the simulation model, a prototype plant factory ($5,900mm{\times}2,800mm{\times}2,400mm$) was constructed with two inlets (${\Phi}250mm$) and one outlet ($710mm{\times}290mm$), located on the top side wall. For the simulation model, the average air current speed at the inlet was $5.11m{\cdot}s^{-1}$. Five cases were simulated to predict the airflow pattern in the plant factory with different inlet and outlet locations. Results: The root mean square error of measured and simulated air current speeds was 13%. The error was attributed to the assumptions applied to mathematical modelling and to the magnitude of the air current speed measured at the inlet. However, the measured and predicted airflow distributions of the plant factory exhibited similar patterns. When the inlets were located at the center of the side wall, the average air current speed in the plant factory was increased but the spatial uniformity was lowered. In contrast, if the inlets were located on the ceiling, the average air current speed was lowered but the uniformity was improved. Conclusions: Based on the results of this study, it was concluded that the airflow pattern in the plant factory with multilayer cultivation shelves was greatly affected by the locations of the inlet and the outlet.
A water wall system is one of the most important components of a boiler in a thermal power plant, and it is a nonlinear Multi-Input and Multi-Output (MIMO) system, with 6 inputs and 3 outputs. Three models are developed and comp for the controller design, including a linear model, a multilayer feed-forward neural network (MFNN) model and an Echo State Network (ESN) model. First, the linear model is developed by linearizing a given nonlinear model and is analyzed as a function of the operating point. Second, the MFNN and the ESN are developed by using training data from the nonlinear model. The three models are validated using Matlab with nonlinear input-output data that was not used during training.
This paper identifies a discrete-time linear combustion model of Refuse Incineration Plant(RIP) which characterizes steam generation quantity, where the RIP is considered as a MIMO system with thirteen-inputs and one-output. The structure of RIP model is described as an ARX model which are analytically obtained from the combustion dynamics. Furthermore, using the Instrumental Variable(IV) identification algorithm, model structure and unknown parameters are identified from experimental input-output data sets, In result, it is shown that the identified ARX model well approximates the input-output combustion characteristics given by experimental data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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