A bioremediation of petroleum-contaminated soil in Korea was evaluated for the optimization of enhanced biodegradation and the minimization of effects of seasonal variations, The short-term bioremediation in combination of biopile pretreatment and landfarming was performed by lowering contaminated levels and overcoming the inhibiting factors in the rainy and winter seasons. A microbial density was maintained with indigenous microbial addition for bioaugmentation and with fertilizers for biostimulation. A lesser volatile and biodegradable fraction due to their abiotic removals following the biopile pretreatment was effectively removed by the laterally applied landfarming. The optimal temperature in greenhouse was maintained by buffering of the soil temperature even with slight decreases in removal rates during the winter and extensive leaching of nutrients and contaminants was restricted with adjusting the water contents during the Korean rainy season. Although the tilling process was effective for biodegradation with aeration only, the simultaneous treatment due to apparent mixing of nutrients and microbes more favorably degraded the petroleum than the sequential treatment.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.09a
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pp.213-216
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2003
Efforts for better understanding of the interaction between groundwater recharge and thermal regime of the subsurface medium is gaining momentum for its diverse applications in water resources. A numerical model is developed to simulate temperature variations of the subsurface under time varying groundwater recharge. The model utilizes MacCormack scheme for finite difference approximation of the partial differential equation describing the conductive and advective heat transport. For the estimation of recharge rate, optimization of the model is realized by searching for the unknown parameters which minimize the root-mean-square error between simulated and measured temperatures. Simulation results for 22-year time series data of temperature measurements reveal that the proposed model can accurately simulate subsurface temperature variations resulting from the redistribution of the heat due to the movement of water and it can also estimate temporal variations of recharge. Seasonal variations of recharge and a linear relationship between precipitation and recharge are clearly reflected in the simulated results.
Lim, Tae Sub;Park, Jong Myung;Lim, Jung Hee;Kim, Byung Seon
KIEAE Journal
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v.13
no.5
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pp.59-66
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2013
Current Architectural Facade Designs have been trending to increased glass areas resulting in increasing impact on interior lighting and daylighting. In regards to indoor environmental quality, the increase in window space has a large impact on the daylighting received which ultimately impacts the liveability of a space. Especially when considering seasons, in the summer, excessive daylighting can result in glare as well as put an increased load in conditioning the air space further reducing energy efficiency. As a result, in order to improve the sustainability performance of a building, it is important to limit the natural lighting exposure to properly meet the needs and conditions of the building occupants. One of the most representative features to limit excessive sunlight exposure, is to incorporate operable blind systems. To this end, this research has been based on simulations performance through the Radiance Program. Radiance is capable of analyzing performance of daylight and impact of sunlight. Through analysis of different slat angles and blind shapes, impact and minimization of energy usage was evaluated. Furthermore, seasonal analysis was performed in order to understand the effects of seasonal climate factors. Ultimately this research provides an analysis of operable blinds optimization and effects of blind shape, control factors and angle of shading.
Irrigation control plays an important role in improving productivity of paprika which is very sensitive to moisture condition. Among environmental factors, light intensity and distribution are not easily controlled and showed a big difference depending on season and region. For adequate irrigation control, therefore, transpiration and irrigation amounts considering light environmental data should be estimated. In current study, modified transpiration model was used for more precise estimation of transpiration. Seasonal transpiration and irrigation amounts at different regions were compared by using light environmental data provided from Korea Meteorological Administration. The transpiration amount in summer was rather smaller than those in spring and autumn seasons in Korea due to large deviations in light intensity as well as rainy period in summer. Irrigation system capacities at various regions could be recommended by using the transpiration amount in the spring having the longest photoperiod in the year. These results will be useful to the design of irrigation system and optimization of input energy in greenhouse.
Due to the randomness of reservoir inflow and supply demand it is not easy to establish an optimal reservoir operation rule. However, the operation rule can be derived by the implicit stochastic optimization approach using synthetic inflow data with some demand satisfied. In this study the optimal reservoir operation which was reasonably formulated as Linear Tracking model for maximizing the hydro-energy of seven reservoirs system in the Han river was performed by use of the optimal control theory. Here the operation model made to satisfy the 2001st year demand in the capital area inputted the synthetic inflow data generated by multi-site Markov model. Based on the regressions and statistic analyses of the optimal operation results, monthly reservoir operation rules were developed with the seasonal probabilities of the reservoir stages. The comparatively larger dams which would have more controllability such as Hwacheon, Soyanggang, and Chungju had better regressions between the storages and outflows. The effectiveness of the rules was verified by the simulation during actually operating period.period.
In this study, we characterized the seasonal variation of rainrate fields in the Han river basin using the WGR multi-dimensional precipitation model (Waymire, Gupta, and Rodriguez-Iturbe, 1984) by estimating and comparing the parameters derived for each month and for the plain area, the mountain area and overall basin, respectively. The first-and second-order statistics derived from observed point gauge data were used to estimate the model parameters based on the Davidon-Fletcher-Powell algorithm of optimization. As a result of the study, we can find that the higher rainfall amount during summer is mainly due to the arrival rate of rain bands, mean number of cells per cluster potential center, and raincell intensity. However, other parameters controlling the mean number of rain cells per cluster, the cellular birth rate, and the mean cell age are found invariant to the rainfall amounts. In the application to the downstream plain area and upstream mountain area of the Han river basin, we found that the number of storms in the mountain area was estimated a little higher than that in the plain area, but the cell intensity in the mountain area a little lower than that in the plain area. Thus, in the mountain area more frequent but less intense storms can be expected due to the orographic effect, but the total amount of rainfall in a given period seems to remain the same.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.17
no.6
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pp.696-707
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1988
This study simulates a typical solar system using the transient simulation program TRNSYS, and calculates the maximum cooling load of the model room of $50m^2$. In this study, energy rate control method is used in calculating a maximum cooling load. On the ground of the maximum cooling load of the model room, the variables that have an effect on the solar collection performance of the solar system are made a selection. Also in this study the trend of the solar collection performance is shown as the variables change. The results show that the variables which have an effect on the collection performance are collector area, collector mass flow rate, collector slope and the volume of storage tank, and the optimal value of Ac/Vt is not constant but varies as the collector area and the collector mass flow rate. Also the results show that for cooling system the optimal value of the collector slope is latitude minus $15^{\circ}$ during the seasonal operations, and twenty percent of the maximum cooling load is saved with the aid of the solar energy.
The effect of selecting hydrologic item for calculating objective function on calibration of stream flow was evaluated by Hydrologic Simulation Porgram-Fortran (HSPF) linked with Model Independent Parameter Optimizer (PEST). Daily and monthly stream flow and flow duration were used to calculate objective function. Automated calibration focused on monthly stream was proper to analyze seasonal or yearly water budget but not proper to predict daily stream flow or percent chance flow exceeded. Calibration result focused on flow duration is proper to predict precent chance flow exceeded but not proper to analyze water budget or predict peak flow. These results indicate that hydrologic item calculated for objective function on calibration procedure could influence calibration results and watershed modeler should select carefully hydrologic item for the purpose of model application. Current, the criteria of stream flow of Korean TMDL is generated based on percent chance flow exceeded, so flow duration should be included to calculate objective function on calibration procedure for the estimation of criteria of stream flow using hydrologic model.
Developing two process models to simulate wastewater treatment process is needed to draw a comparison between measured BOD data and estimated process model data: a mathematical model based on the process mass-balance and an ANN (artificial neural network) model. Those two types of simulator can fit well in terms of effluent BOD data, which models are formulated based on the distinctive five parameters: influent flow rate, effluent flow rate, influent BOD concentration, biomass concentration, and returned sludge percentage. The structuralized mass-balance model and ANN modeI with seasonal periods can estimate data set more precisely, and changing optimization algorithm for the penalty could be a useful option to tune up the process behavior estimations. An complex model such as ANN model coupled with mass-balance equation will be required to simulate process dynamics more accurately.
This study has been carried out to improve the conditions of process operation through the adjustment to the flow rate and outlet pressure of LNG HP pump, one of the main process facilities, in LNG receiving terminal. We have determined optimum flow rate and applied it to the field operation by analyzing the field operating performance for all the HP pumps and the load of natural gas supply in seasonal using the ASPEN PLUS. As a results, we have get the electric cost saving for the HP pump operation and derived contribution to safety operation by reduced the LNG Process pressure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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