A Large Eddy Simulation(LES) was performed for the prediction of unsteady dispersion behavior of hydrogen fluoride (HF). The HF leakage accident occurred at the Gumi fourth industrial complex was numerically investigated using the Fire Dynamics Simulator (FDS) based on the LES. The accident area was modeled three-dimensionally and time-varying boundary conditions for wind were adopted in the simulation for considering the realistic accident conditions. The Message Passing Interface (MPI) parallel computation technique was used to reduce the computational time. As a result, it was found that the present LES simulation could predict the unsteady dispersion features of HF near the accident area effectively. The dispersion behaviors of the leaked HF was much affected by the unsteady wind direction. The LES could predict the time variation of the HF concentration reasonably and give an useful information for the risk analysis while the prediction with the time-averaging concept of HF concentration had a limitation for the amount of HF concentration at specific location point. It was identified that the LES is very useful to predict the dispersion characteristics of hazardous chemicals.
Background: Spontaneous combustion of coal is one of the factors which causes direct or indirect gas and dust explosion, mine fire, the release of toxic gases, loss of reserve, and loss of miners' life. To avoid these incidents, the prediction of spontaneous combustion is essential. The safety of miner's in the mining field can be assured if the prediction of a coal fire is carried out at an early stage. Method: Adularya Underground Coal Mine which is fully mechanized with longwall mining method was selected as a case study area. The data collected for 2017, by sensors from ten gas monitoring stations were used for the simulation and prediction of a coal fire. In this study, the fuzzy logic model is used because of the uncertainties, nonlinearity, and imprecise variables in the data. For coal fire prediction, CO, O2, N2, and temperature were used as input variables whereas fire intensity was considered as the output variable.The simulation of the model is carried out using the Mamdani inference system and run by the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. Results: The results showed that the fuzzy logic system is more reliable in predicting fire intensity with respect to uncertainties and nonlinearities of the data. It also indicates that the 1409 and 610/2B gas station points have a greater chance of causing spontaneous combustion and therefore require a precautional measure. Conclusion: The fuzzy logic model shows higher probability in predicting fire intensity with the simultaneous application of many variables compared with Graham's index.
Reliability of the Railway signaling system which is safety critical is determined by reliability of hardware and software. Reliability of hardware is easily predicted and demonstrated through lots of different studies and environmental tests, while that of software is estimated by the iterative test outcomes so estimates of reliability will depend on the inputs. Combinations of inputs to and outputs from the software may be mostly combinatoric and therefore all the combinations could not be tested. As a result, it has been more important to calculate reliability by means of a simpler method. This paper identifies the reliability prediction equation applicable to reliability prediction for railway signaling system software, and performs the simulation of onboard equipment of automatic train control for high speed train to review reliability prediction and validity.
Present maintenance of a high speed railway is after the fack maintenance that executes a task when measured value goes over threshold value except some planned maintenance. It is difficult from efficient management of maintenance human resource and equipment commitment because it is difficult to predict quantity of maintenance targets. Corrective maintenance is pushed back on the repair priority of other target to need repair and it is exceeded repair cost potentially. For safety and dependable track management because track deterioration prediction is linked directly with track's life and safety of train service, it is very important that track management be based on preventive maintenance. In this study, we propose statistics model of track quality to use track inspection data and forecast model for track deterioration prediction.
It is important to prevent roll failure in hot rolling process for reducing maintenance cost and production loss. The relationship between rolling pass schedule and the work roll wear profile will be presented. The roll wear pattern is related with roll catastrophic failure. The irregular and deep roll wear pattern should be removed by On-line Roll Grinder(ORG) for roll failure prevention. In this study, a computer roll wear prediction model under real process working condition is developed and evaluated with hot rolling pass schedule. The method of building wear calculation functions for center portion abrasion and marginal abrasion respectively was used to develop a work roll wear prediction mathematical model. The three type rolling schedule are evaluated by wear prediction model. The optimum roll grinding methods is suggested for schedule tree rolling technique.
Problems on vibration due to blasting for infrastructure development are getting important because of a civil appeal. Blasting-induced vibration is representative construction pollution, hence, it is possible that a number of environmental damages occur. In this study, borehole test blasting was conducted at Sintanjin area, Daejeon and square root equation with 95% confidence level was proposed for prediction of blasting-induced vibration. The vibration value predicted from this equation was more conservatively evaluated than the values predicted from U.S. Department of Interior, Bureau of Mines (USBM) and Nippon Oil & Fats Co., Ltd. (NOF) equations. Therefore, the proposed equation in this study seems to contribute for safety blast design. However, for optimal blast design, inducing equation for prediction of blasting-induced vibration through the identical test blasting with field construction such as rock slope blasting would be required.
The black box model is a relatively new option for nonlinear dynamic system identification. It can be used for prediction problems just based on analyzing the input and output data without considering the changes of the internal structure. In this paper, a black box model was presented to solve unconstrained overlying strata movement problems in coal mine production. Based on the black box theory, the overlying strata regional system was viewed as a "black box", and the black box model on overburden strata movement was established. Then, the rock mechanical properties and the mining thickness and mined-out section area were selected as the subject and object respectively, and the influences of coal mining on the overburden regional system were discussed. Finally, a corrected method for height prediction of the fractured zone was obtained. According to actual mine geological conditions, the measured geological data were introduced into the black box model of overlying strata movement for height calculation, and the fractured zone height was determined as 40.36 m, which was comparable to the actual height value (43.91 m) of the fractured zone detected by Double-block Leak Hunting in Drill. By comparing the calculation result and actual surface subsidence value, it can be concluded that the proposed model is adaptable for height prediction of the fractured zone.
Sang Seop Kim;Ji-Young Choi;Jeong Ho Lim;Jeong-Seok Cho
한국식품저장유통학회지
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제30권2호
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pp.224-234
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2023
We analyzed the major quality characteristics of red pepper powders from various regions and predicted these characteristics nondestructively using shortwave infrared hyperspectral imaging (HSI) technology. We conducted partial least squares regression analysis on 70% (n=71) of the acquired hyperspectral data of the red pepper powders to examine the major quality characteristics. Rc2 values of ≥0.8 were obtained for the ASTA color value (0.9263) and capsaicinoid content (0.8310). The developed quality prediction model was validated using the remaining 30% (n=35) of the hyperspectral data; the highest accuracy was achieved for the ASTA color value (Rp2=0.8488), and similar validity levels were achieved for the capsaicinoid and moisture contents. To increase the accuracy of the quality prediction model, we conducted spectrum preprocessing using SNV, MSC, SG-1, and SG-2, and the model's accuracy was verified. The results indicated that the accuracy of the model was most significantly improved by the MSC method, and the prediction accuracy for the ASTA color value was the highest for all the spectrum preprocessing methods. Our findings suggest that the quality characteristics of red pepper powders, even powders that do not conform to specific variables such as particle size and moisture content, can be predicted via HSI.
In this study, appropriate preventive measures are suggested as follows by analyzing industrial accident cases occurred for five years of company J and workers' survey. First, personnel management including meticulous shift work and rotation task for older workers should be made strictly in terms of safety and health management. Second, Industrial disasters occurred more in spring than in other seasons, so safety management will have to be enhanced in spring. That is, to reduce industrial disaster various occupational safety and health activities to prevent spring fatigue are needed. Third, to improve safety consciousness of workers, penalties for those who have not received safety training and for people without protective equipment are required. Also, hazard prediction training such as Tool Box Meeting shall be proceeded. Fourth, building of proactive safety culture that the workers themselves handle risk factors is urgent. Fifth, the company-wide safety and health programs including safety awards and cases presentation are needed to be planned.
Recently, pile foundations were constructed in rough or soft ground than ground of well condition thus it is important that prediction of ultimate bearing capacity and calculation of proper safety factor applied pile foundation design. This study were performed to dynamic loading tests for the thirty two piles at four different construction sites and selected pile at three site were performed to static loading tests and then compare with measured value and value of static and dynamic loading tests. The load-settlement curve form the dynamic loading tests by CAPWAP was very similar to the results obtained from the static load tests. Based on dynamic and static loading tests, the reliability of pile-driving formula were analyzed and then suggested with proper safety factor for prediction of allowable bearing capacity in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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