Coal and gas outburst is a serious dynamic disaster that occurs during coal mining and threatens the lives of coal miners. Currently, coal and gas outburst is commonly predicted using single indicator and its critical value. However, single indicator is unable to fully reflect all of the factors impacting outburst risk and has poor prediction accuracy. Therefore, a more accurate prediction method is necessary. In this work, we first analyzed on-site impacting factors and precursors of coal and gas outburst; then, we constructed a Fisher discriminant analysis (FDA) index system using the gas adsorption index of drilling cutting ${\Delta}h_2$, the drilling cutting weight S, the initial velocity of gas emission from borehole q, the thickness of soft coal h, and the maximum ratio of post-blasting gas emission peak to pre-blasting gas emission $B_{max}$; finally, we studied an FDA-based multiple indicators discriminant model of coal and gas outburst, and applied the discriminant model to predict coal and gas outburst. The results showed that the discriminant model has 100% prediction accuracy, even when some conventional indexes are lower than the warning criteria. The FDA method has a broad application prospects in coal and gas outburst prediction.
Objective: The current study analysed the relationships between methane ($CH_4$) output from animal and dietary factors. Methods: The dataset was obtained from 159 Dorper${\times}$thin-tailed Han lambs from our seven studies, and $CH_4$ production and energy metabolism data were measured in vivo by an opencircuit respiratory method. All lambs were confined indoors and fed pelleted diet during the whole experimental period in all studies. Data from two-thirds of lambs were used to develop linear and multiple regressions to describe the relationship between $CH_4$ emission and dietary variables, and data from the remaining one third of lambs were used to validate the established models. Results: $CH_4$ emission (g/d) was positively related to dry matter intake (DMI) and gross energy intake (GEI) (p<0.001). $CH_4$ energy/GEI was negatively related to metabolizable energy/gross energy and metabolizable energy/digestible energy (p<0.001). Using DMI to predict $CH_4$ emission (g/d) resulted in a coefficient of determination ($R^2$) of 0.80. Using GEI, digestible energy intake, and metabolizable energy intake predict $CH_4$ energy/GEI resulted in a $R^2$ of 0.92. Conclusion: the prediction equations established in the current study are useful to develop appropriate feeding and management strategies to mitigate $CH_4$ emissions from sheep.
Global warming effect was intensified due to rapid growth of fossil fuel consumption caused by urbanization and industrialization. Various efforts was being done to solve the problems leading to anomaly climate such as flood, downpour, heavy snow. As a results of international efforts for management of global warming, Kyoto Protocol, which was passed in Kyoto, Japan in 1997, designated $CO_2$, $CH_4$, $N_2O$, HFCs, PFCs, $SF_6$ as a global warming gases. And IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) suggested IPCC guideline for systematic establishment of national greenhouse gas inventory. Among five categories in IPCC guideline, the representative emission source of waste category is SWDS(solid waste disposal site). The concentrative research should progress for effective management of greenhouse gas related with waste. In this study, Tier1 and Tier2 methods which was suggested by 2006 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) guideline, was used to predict methane generation from C sanitary landfill located in Chungju area. To predict methane generation from C sanitary landfill, all factors were defaults values that were provided by 2006 IPCC guideline and Korea emission factors for Tier1 and Tier2 method. And economics of generated methane was estimated. From the predicted result using IPCC guideline, the methane generation was persistingly increased over a 9-year period(2000 ~ 2008). Aggregated amount of methane generation was about 3,017ton and 3,170ton predicted by Tier1 and Tier2, respectively. From the results of estimated economic value gained by generated methane from the C sanitary landfill for ten years from now(2010 ~ 2020), the profit was about 2.39 ~ 2.76 hundred million won.
In this study, the Tier 2 method recommended by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) was used to predict the methane generation rate at two landfill sites, designated as Y and C for purposes of this study, in South Korea. Factors such as the average annual waste disposal, methane emissions ($L_0$) and methane gas generation rate constant (k) were estimated by analyses of waste and the historical data for the landfills. The value of k was estimated by field experiments and then the changes in the methane generation rate were predicted through the year 2050, based on the value of k. The Y landfill site, which was in operation until the year 2008, will generate a total of 17, 198.7 tons by the end of 2018, according to our estimations. At the C landfill site, which will not be closed until the end of 2011, the amount of methane gas generated in 2011 will be 3,316 tons and the total amount of gas generated by 2029 will be 61,200 tons. The total production rate of methane gas at the C landfill is higher than that of the Y landfill. This indicates that the capacity of a landfill site affects the production rate of methane gas. However, the interrelation between the generation rate of methane and the value of k is weak. In addition, the generation of methane gas does not cease even when the operations at a landfill site come to a close and the methane gas production rate is at its highest at end of the operating life of a landfill site.
Cho, Cheonhyeon;Baek, Gwangmin;Sohn, Chae Hoon;Cho, Ju Hyung;Kim, Han Seok
한국연소학회:학술대회논문집
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2012.11a
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pp.133-135
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2012
This study presents the prediction of NOx and mixing characteristics with several chemical reaction mechanisms of methane in EV burner of double cone. Experimental results are compared with numerical results for validation. Mixing characteristics are analyzed at monitoring points based on the modified unmixedness. The mixing characteristics were improved in a certain case, the lance injection case. In 1-step reaction case, inside of the cone, flame was formed and lots of NOx was generated because the fuel injected from the lance was overestimated. In 2-step reaction case, numerical results showed a good agreement with experimental results in a qualitative manner.
A time series dataset was conducted to ascertain the effect of water table on the variability in and emission of CH4 and CO2 concentrations at a closed landfill site. An in-situ data of methane/carbon dioxide concentrations and environmental parameters were collected by means of an in-borehole gas monitor, the Gasclam (Ion Science, UK). Linear regression analysis was used to determine the strength of the correlation between ground-gas concentration and water table. The result shows CH4 and CO2 concentrations to be variable with strong negative correlations of approximately 0.5 each with water table over the entire monitoring period. The R2 was slightly improved by considering their concentration over single periods of increasing and decreasing water table, single periods of increasing water table, and single periods of decreasing water table; their correlations increased significantly at 95% confidence level. The result revealed that fluctuations in groundwater level is the key driving force on the emission of and variability in groundgas concentration and neither barometric pressure nor temperature. This finding further validates the earlier finding that atmospheric pressure - the acclaimed major control on the variability/migration of CH4 and CO2 concentrations on contaminated sites, is not always so.
Objective: Two experiments were conducted to determine the effects of forage-to-concentrate (F:C) ratio on the nutrient digestibility and enteric methane ($CH_4$) emission in growing goats and Sika deer. Methods: Three male growing goats (body weight $[BW]=19.0{\pm}0.7kg$) and three male growing deer ($BW=19.3{\pm}1.2kg$) were respectively allotted to a $3{\times}3$ Latin square design with an adaptation period of 7 d and a data collection period of 3 d. Respiration-metabolism chambers were used for measuring the enteric $CH_4$ emission. Treatments of low (25:75), moderate (50:50), and high (73:27) F:C ratios were given to both goats and Sika deer. Results: Dry matter (DM) and organic matter (OM) digestibility decreased linearly with increasing F:C ratio in both goats and Sika deer. In both goats and Sika deer, the $CH_4$ emissions expressed as g/d, g/kg $BW^{0.75}$, % of gross energy intake, g/kg DM intake (DMI), and g/kg OM intake (OMI) decreased linearly as the F:C ratio increased, however, the $CH_4$ emissions expressed as g/kg digested DMI and OMI were not affected by the F:C ratio. Eight equations were derived for predicting the enteric $CH_4$ emission from goats and Sika deer. For goat, equation 1 was found to be of the highest accuracy: $CH_4(g/d)=3.36+4.71{\times}DMI(kg/d)-0.0036{\times}neutral$ detergent fiber concentrate (NDFC,g/kg)+$0.01563{\times}dry$ matter digestibility (DMD,g/kg)-$0.0108{\times}neutral$ detergent fiber digestibility (NDFD, g/kg). For Sika deer, equation 5 was found to be of the highest accuracy: $CH_4(g/d)=66.3+27.7{\times}DMI(kg/d)-5.91{\times}NDFC(g/kg)-7.11{\times}DMD(g/kg)+0.0809{\times}NDFD(g/kg)$. Conclusion: Digested nutrient intake could be considered when determining the $CH_4$ generation factor in goats and Sika deer. Finally, the enteric $CH_4$ prediction model for goats and Sika deer were estimated.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.2
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pp.79-91
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2020
Accurate assessment of greenhouse gas emissions is a cornerstone of every climate change response study, and reliable assessment of greenhouse gas emission data is being used as a practical basis for the entire climate change prediction and modeling studies. Essential, fundamental technologies for estimating greenhouse gas emissions include an on-site monitoring technology, an evaluation methodology of uncertainty in emission factors, and a verification technology for reductions. The closed chamber method is being commonly used to measure gas fluxes between soil-vegetation and atmosphere. This method has the advantages of being simple, easily available and economical. This study presented the technical bases of the closed chamber method for measuring methane fluxes from a rice paddy. The methane fluxes from rice paddies occupy the largest portion of a single source of greenhouse gas in the agricultural field. We reviewed the international and the domestic studies on automated chamber monitoring systems that have been developed from manually operated chambers. Based on this review, we discussed scientific concerns on chamber methods with a particular focus on quality control for improving measurement reliability of field data.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.34
no.4
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pp.365-373
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2010
A chemical reactor model (CRM) was developed for a jet stirred reactor (JSR) to predict the emission of exhaust such as NOx. In this study, a two-PSR model was chosen as the chemical reactor model for the JSR. The predictions of NO formation in lean premixed methane-air combustion in the JSR were carried out by using CHEMKIN and GRI 3.0 methane-air combustion mechanism which include the four NO formation mechanisms. The calculated results were compared with Rutar's experimental data for the validation of the model. The effects of important parameters on NO formation and the contributions of the four NO pathways were investigated. In the flame region, the major pathway is the prompt mechanism, and in the post flame region, the major pathway is the Zelodovich mechanism. Under the lean premixed condition, the N2O mechanism is the important pathway in both flame and postflame regions.
Park, Jung-Kyu;Nguyen, Truc Huu;Lee, Min-Chul;Chung, Jae-Wha
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.36
no.2
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pp.225-232
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2012
A chemical reactor network (CRN) was developed for a lean premixed gas turbine combustor to predict the emission of pollutants such as NOx and CO. In this study, the predictions of NOx and CO emissions from lean premixed methane-air combustion in the gas turbine were carried out using CHEMKIN and a GRI 3.0 methane-air combustion mechanism, which includes the four NO formation mechanisms for various load conditions. The calculated results were compared with experimental data obtained from a modified test combustor to validate the model. The contributions of the four NO pathways were investigated for various load conditions. The effects of nonuniformity of the mass flux and of the equivalence ratio of the injector on the NOx formation were investigated, and a method of reducing the pollutant formation was suggested for the development of a sub-10 ppm gas turbine combustor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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