Background: It is very difficult to distinguish between a radioactive contamination source and background radiation from natural radionuclides in the marine environment by means of online monitoring system. The objective of this study was to investigate a statistical process for triggering abnormal level of count rate data measured from our on-line seawater radioactivity monitoring. Materials and Methods: Count rate data sets in time series were collected from 9 monitoring posts. All of the count rate data were measured every 15 minutes from the region of interest (ROI) for $^{137}Cs$ ($E_{\gamma}=661.6keV$) on the gamma-ray energy spectrum. The Shewhart ($3{\sigma}$), CUSUM, and Bayesian S-R control chart methods were evaluated and the comparative analysis of determination methods for count rate data was carried out in terms of the false positive incidence rate. All statistical algorithms were developed using R Programming by the authors. Results and Discussion: The $3{\sigma}$, CUSUM, and S-R analyses resulted in the average false positive incidence rate of $0.164{\pm}0.047%$, $0.064{\pm}0.0367%$, and $0.030{\pm}0.018%$, respectively. The S-R method has a lower value than that of the $3{\sigma}$ and CUSUM method, because the Bayesian S-R method use the information to evaluate a posterior distribution, even though the CUSUM control chart accumulate information from recent data points. As the result of comparison between net count rate and gross count rate measured in time series all the year at a monitoring post using the $3{\sigma}$ control charts, the two methods resulted in the false positive incidence rate of 0.142% and 0.219%, respectively. Conclusion: Bayesian S-R and CUSUM control charts are better suited for on-line seawater radioactivity monitoring with an count rate data in time series than $3{\sigma}$ control chart. However, it requires a continuous increasing trend to differentiate between a false positive and actual radioactive contamination. For the determination of count rate, the net count method is better than the gross count method because of relatively a small variation in the data points.
Horizontal displacement of high-rise building is an essential index for assessing the structural performance and safety. In this paper, a novel inclinometer-based method is proposed to address this issue and an algorithm based on three spline interpolation principle is presented to estimate the horizontal displacement of high-rise buildings. In this method, the whole structure is divided into different elements by different measured points. The story drift angle curve of each element is modeled as a three spline curve. The horizontal displacement can be estimated after integration of the story drift angle curve. A numerical example is designed to verify the proposed method and the result shows this method can effectively estimate the horizontal displacement with high accuracy. After that, this method is applied to a practical slender structure - Shanghai Tower. Nature frequencies identification and deformation monitoring are conducted from the signal of inclinometers. It is concluded that inclinometer-based technology can not only be used for spectrum analysis and modal identification, but also for monitoring deformation of the whole structure. This inclinometer-based technology provides a novel method for future structural health monitoring.
The engineering background of this article is an ancient wooden building with extremely high historic and cultural values in Tibet. A full understanding of the dynamic behaviour of this historic building under in-service environments is the basis to assess the condition of the structure, especially its responses to earthquake, environmental and operational loading. A dynamic monitoring system has been installed in the building for over one year and the large amounts of high quality data have been obtained. The paper aims at studying the dynamic behaviour of the wooden building in seismic and operational conditions using the field monitoring data. Specifically the effects of earthquake and crowd loading on the structure's dynamic response are investigated. The monitoring data are decomposed into principal components using the Singular Spectrum Analysis (SSA) technique. The relationship between the average acceleration amplitude and frequencies of the principle components and operational conditions has been discussed. One main contribution is to understand the health condition of complex ancient building based on large databases collected on the field.
It is critically important to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor pressure vessel, since they may collide with and cause damage to internal structures. Mass estimation can provide key information regarding the kind as well as the location of loose parts. This study proposes a mass estimation method based on an artificial neural network (ANN), which can overcome several unresolved issues involved in other conventional methods. In the ANN model, input parameters are the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the auto-power spectrum density (APSD) of the measured impact acceleration signal. The performance of the proposed method is then evaluated through application to a large-sized plate and a 1/8-scaled mockup of a reactor pressure vessel. The results are compared with those obtained using a conventional method, the frequency ratio (FR) method. It is shown that the proposed method is capable of estimating the impact mass with 30% lower relative error than the FR method, thus improving the estimation performance.
감마선분광분석법을 이용하여 비상시 환경방사능 모니터링을 수행할 경우 스펙트럼 측정시 해당 시료의 종류에 따른 백그라운드 자료 확보와 이를 활용한 체계적인 핵종확인 과정이 선행되어야 한다. 비상시 환경방사능 모니터링을 고려하여 24시간 동안 포집 후 회화시킨 공기부유진 시료를 HPGe 감마선분광분석 시스템으로 계측하여 감마선에너지 스펙트럼을 얻었으며, 그 스펙트럼에서 보이는 피이크들의 핵종을 판별하기 위해 두 가지 방법 - 1) 반감기 추정 2) 핵자료를 이용한 축차우연동시합성피이크 확인 - 으로 접근하였다. 그 결과로서 공기부유진의 감마선에너지스펙트럼에 대한 핵종판별결과 자료를 산출하였다.
본 연구는 지진계측시스템이 설치되지 않은 중소형 교량의 지진손상 수준을 평가하기 위하여 대상 중소형 교량 인근에 위치한 지진관측소의 지진관측 데이터를 이용하여 대상 교량위치에서의 지반응답스펙트럼을 추정하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 일반적으로 중소형 교량의 내진설계 및 성능평가는 동적해석법 중 응답스펙트럼해석법이 가장 널리 활용되고 있으므로 대상 중소형 교량에 대한 평가 지진력으로 지반응답스펙트럼을 적용할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘을 이용한 프로그램 알고리즘도 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 실제 지진계측데이터를 이용하여 특정 위치에서의 지반응답스펙트럼 추정 예를 나타내었다.
본 논문은 유도 전동기에 대한 상태 모니터링 시스템의 도구로서 축방향 누설자속 측정 방법을 사용할 수 있는가를 평가하고 전동기에 대한 진단 알고리즘을 개발하는 것이다. 결함검출을 위해 전동기를 정지시키지 않고 전동기의 코일단에 설치된 자속코일로 누설자속 신호를 수집하여 전동기의 각종 결함을 검출하기 위해 시간과 주파수영역으로 신호를 분석한다. 전동기 각각의 결함에 대해 시간과 주파수 영역에서 특정 신호 현상이 검출되었다. 전원전압 불평형과 고정자 권선의 선간 단락은 축방향에서 측정된 고해상도의 누설자속 스펙트럼으로부터 특정 측대파와 회전자봉 통과주파수의 측대파를 분석함으로서 결함을 검출할 수 있다. 주파수 영역에서의 스펙트럼이 모니터링 목적으로 더욱 유용하다는 결론을 얻었다. 본 논문에서는 유도 전동기의 축방향 누설자속 측정이 진단 방법으로서 적합한 도구임을 증명하고 결함을 검출하기 위한 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 광섬유 브래그 격자를 이용하여 광 분기 결합기(Optical add/drop mutiplexer)의 성능을 감시하기 위해서 다 채널 광신호의 채널별 광신호 대 잡음비를 실시간으로 측정하였다. 광 분기 결합기에 입력되는 다 채널 광신호의 채널별 세기가 -6 ㏈m에서 -23㏈m 까지 변화할 경우 채널별 광신호 대 잡음비는 0.1 ㎜의 분해능을 가지는 광 스펙트럼 분석기 (Optical spectrum analyzer)와 비교해서 0.8㏈ 오차 이내로 측정되었다.
Park, Dawoo;Woo, Jong-Hak;Romero-Colmenero, Encarni;Crawford, Steven M.;Barth, Aaron J.;Pei, Liuyi
천문학회보
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제38권2호
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pp.54-54
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2013
We performed spectroscopic and photometric monitoring observations of a QSO, PG0934+013 for a reverberation-mapping analysis, using the 9-m Southern African Large Telescope (SALT) for spectroscopy and the 2-m Faulkes Telescope North and the South for photometry. The monitoring campaign was carried out for 5 month between December 2012 to April 2013, providing 20 spectroscopic epochs and ~40 photometric epochs. Based on the obtained spectra, which typically have a signal-to-noise ratio to 30-60, we performed multicomponent decomposition using various components, i.e., power-law continuum, FeII emission complex, and broad and narrow emission lines, to properly measure the Hbeta line flux. After a flux normalization using [O III] 5007 line luminosity, we obtained a rms spectrum from all epochs, which shows clear variability of Hbeta line. We find that Hbeta line flux decreases by ~20% during the monitoring period while the continuum flux obtained from the aperture photometry based on the imaging data, shows similar variability. The current Hbeta light curve shows monotonic decrease and a reliable cross correlation analysis between Hbeta and continuum light is difficult. Nevertheless, we obtained a preliminary lag measurements as ~24 light days.
In a nuclear power plant, loose part monitoring and its diagnostic technique is one of the major issues for ensuring the structural integrity of the reactor system. Typically, accelerometers are mounted on the surface of a reactor vessel to localize impact location caused by the impact of metallic substances on the reactor system. However, in some cases, the number of the accelerometers is not enough to estimate the impact location precisely. In such a case, one of alternative plan is to utilize another type sensors that can measure the vibration of the reactor structure even though the measuring frequency ranges are different from each others. The AE sensors installed on the reactor structure can be utilized as additional sensors for loose part monitoring. In this paper, we proposed a new method to estimate impact location by using both accelerometer signal and AE signal, simultaneously. The feasibility of the proposed method is verified by an experiment. The experimental results demonstrate that we can enhance the reliability and precision of the loose part monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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