This study investigates the detection system of oil pollution level using single optical fiber sensor. This study focus on sensing of oil pollution by moisture and iron powder which are representatives of oil pollution factor. In addition, It is placed that the water and iron powder as an oil pollution factor in the oil tank which is the oil circulation in. The oil pollution detection system was measured by the changing of intensity of light and sensing gap. The result of this experimentation not only confirmed the contamination by moisture volume in the oil tank from the section 190ppm to 540ppm, but also monitored the contamination by iron volume from the section 1200ppm to 3500ppm. This study confirmed effectiveness of this detection system using optical fiber sensor. There is expectations of measuring another section by various optical fiber sensor.
Oil spill in sea water is the most frequent and significant problem of marine pollution. As an early detection sensor of the pollution, an activated carbon coated quartz crystal is prepared and examined for its performance of detection sensitivity and stability. Powdered activated carbon and phenol resin is coated on the surface of the sensor and the sensor is baked for an hour. Adsorption of acetone dissolved in water and salt water is measured using frequency shift of quartz crystal at different concentrations of solute material. The outcome indicates that the sensor preparation is adequate and the measurement of solute concentration is stable and sensitive enough to be implemented on the monitoring of solute concentration is stable and sensitive enough to be implemented in the monitoring of organic pollution of sea water.
Kim, Seung Kyun;Mariappan, Vinayagam;Cha, Jae Sang
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.63-69
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2020
The rapid development in modern industrialization pollutant the water and atmospheric air across the globe that have a major impact on the human and livings health. In worldwide, every country government increasing the importance to improve the outdoor air pollution monitoring and control to provide quality of life and prevent the citizens and livings life from hazard disease. We proposed the environmental dust level detection method for outdoor facilities using sensor fusion technology to measure precise micro-dust level and monitor in realtime. In this proposed approach use the camera sensor and commercial dust level sensor data to predict the micro-dust level with data fusion method. The camera sensor based dust level detection uses the optical flow based machine learning method to detect the dust level and then fused with commercial dust level sensor data to predict the precise micro-dust level of the outdoor facilities and send the dust level informations to the outdoor air pollution monitoring system. The proposed method implemented on raspberry pi based open-source hardware with Internet-of-Things (IoT) framework and evaluated the performance of the system in realtime. The experimental results confirm that the proposed micro-dust level detection is precise and reliable in sensing the air dust and pollution, which helps to indicate the change in the air pollution more precisely than the commercial sensor based method in some extent.
The detection of sandstorms and industrial pollutants has been the emphasis of this study. Data obtained from meteorological satellites, NOAA and GMS, have been used for detailed analysis. MODIS and Landsat images are also used for the application of future KOMPSAT- 2. Verification of satellite observations has been made with air pollution data obtained by ground-level monitors. It was found that satellite measurements agree well with concentrations and variations of air pollutants measured on the ground, and that satellite technique is a very useful device for monitoring large-scale air pollution in East Asia. The quantitative analysis of satellite image data on air pollution is the goal in the future studies.
Radio waves including GPS signals, various TV communications, and radio broadcasting can be disturbed by a strong solar storm, which may occur due to solar flares and produce an ionospheric delay anomaly in the ionosphere according to the change of total electron content. Electron density irregularities can cause deep signal fading, frequently known as ionospheric scintillation, which can result in the positioning error using GPS signal. This paper proposes a detection algorithm for the ionosphere delay anomaly during a solar storm by using multi-reference stations. Different TEC grid which has irregular electron density was applied above one reference station. Then the ionospheric delay in zenith direction applied different TEC will show comparatively large ionospheric zenith delay due to the electron irregularity. The ionospheric slant delay applied an elevation angle at reference station was analyzed to detect the ionospheric delay anomaly that can result in positioning error. A simulation test was implemented and a proposed detection algorithm using data logged by four reference stations was applied to detect the ionospheric delay anomaly compared to a criterion.
Environmental security is one of the major concerns for the safety of living organisms from a number of harmful pollutants in the atmosphere. Different initiatives, legislative actions, as well as scientific and social concerns have been discussed and adopted to control and regulate the threats of environmental pollution, but it still remains a worldwide challenge. Therefore, there is a need for developing certain sensitive, rapid, and selective techniques that can detect and screen the pollutants for effective bioremediation processes. In this perspective, isolated enzymes or biological systems producing enzymes, as whole cells or in immobilized state, can be used as a source for detection, quantification, and degradation or transformation of pollutants to non-polluting compounds to restore the ecological balance. Biosensors are ideal for the detection and measurement of environmental pollution in a reliable, specific, and sensitive way. In this review, the current status of different types of microbial biosensors and mechanisms of detection of various environmental toxicants are discussed.
본 논문은 다중 가스 필터 휠 (multi gas filter correlation wheel: multi GFC wheel)을 갖는 비분산 적외선법(NDIR method : non-dispersive infrared method)을 이용하여 대기 중 다종환경오염물질(CO, $SO_2$, NOx 등)을 동시에 실시간 측정할 수 있는 광학분석장치 개발을 위한 미세신호 검출 알고리즘을 제안한다. MCT(mercury cadmium telluride) 센서를 통해 측정된 각각의 환경오염물질의 미세신호는 고유한 NDIR 흡수 특성을 갖는다. 제안한 방법은 임계값과 하나의 외부 동기신호를 사용하여 연속적으로 측정된 신호로부터 각각의 오염물질 특정농도에 해당하는 데이터를 분리 검출한다.
Shcherbak, Svetlana;Lavrova, Olga;Mytyagina, Marina;Bocharova, Tatiana;Krovotyntsev, Vladimir;Ostrovskiy, Alexander
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.989-992
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2006
The new approach to the problem of oil spill detection consisting in combined use of all available quasiconcurrent satellite information (AVHRR NOAA, TOPEX/Poseidon, Jason-1, MODIS Terra/Aqua, QuikSCAT) is suggested. We present the results of the application of the proposed approach to the operational monitoring of seawater condition and pollution in the coastal zone of northeastern Black Sea conducted in 2006. This monitoring is based on daily receiving, processing and analysis of data different in nature (microwave radar images, optical and infrared data), resolution and surface coverage. These data allow us to retrieve information on seawater pollution, sea surface and air-sea boundary layer conditions, seawater temperature and suspended matter distributions, chlorophyll a concentration, mesoscale water dynamics, near-surface wind and surface wave fields. The focus is on coastal seawater circulation mechanisms and their impact on the evolution of pollutants.
The airpollutant may accelerate degradation of power line facilities, and may reduce the life of the electric facilities. In case of korea, there are a tendency that the density of air pollution may be increased by industrial development. while lack of research activity and establishment of a countermeasure on this issue. Recently the occurrence of electricity failure have been reduced on the power transmission and distribution lines. but the occurrence of electricity failure by insulator itself has been increased. It means that we should have develop more clear technique for detection of the wrong insulator. In this study to provide a method for detection of the insulator failure or effective management of the troubled insulator, we analyze the chemical composition of the insulator which used on power distribution line at the sea side locations. To define the relation between insulation and corona intensity, we design and develop an corona detector. We define the variation of insulation by pollution changes on the insulator and verify quantitative relation between corona and insulations using the corona detector.
Among the various factors that cause the performance decrease of heat exchangers used in many industries, flow path blocking is one of the important and serious factor. In order to solve this problem, proper maintenance and management of the heat exchanger is important and emphasized. In this study, we developed and algorithm that can quantitatively determine and diagnose the normal and blocked areas of fin-tube heat exchanger using pattern analysis, Gaussian Edge Detection, Image Processing and Affine Transformation techniques. The developed algorithms was applied to the actual heat exchanger and the performance was evaluated by comparing with the manual results. From these results, it was proved that the developed algorithm is effective in evaluating the pollution ratio of the fin-tube heat exchanger.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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