Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.9
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pp.2313-2321
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2014
A concentration meter is widely used at purification plants, sewage treatment plants and waste water treatment plants to sort and transfer high concentration sludge and to control the amount of chemical input. This study has been prepared for improving efficiency of operation on sludge processes and to establish a basic for factory automation by accuracy improvement and problem solution of sludge concentration meter. The concentration meter's accuracy and stability is improved by applying multi-beam sensors and minimum deviation linear average filtering. Furthermore maintenance without cut-off of water in sludge operation is possible by detachable sensors. The performance of multi-beam concentration meter has been variously verified by the pilot plant experiment.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.2
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pp.119-125
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2015
A concentration meter is widely used at purification plants, sewage treatment plants and waste water treatment plants to sort and transfer high concentration sludge and to control the amount of chemical dosage. When the strange substance is contained in the sludge, however, the attenuation of ultrasonic wave could be increased or not be transmitted to the receiver. At that case, the value of concentration meter is higher than the actual density value or vibrated up and down. It has also been difficult to automate the residuals treatment process according to the problems as sludge attachment or damage of a sensor. Multi-beam ultrasonic concentration meter has been developed to solve these problems, but the failure of the ultrasonic beam of a specific concentration measurement value degrade the performance of the entire system. This paper proposes the method to improve the accuracy of sludge concentration rate by choosing reliable sensor values and learning them by proposed algorithm. The prediction algorithm is chosen as neuro-fuzzy model, which is tested by the various experiments.
In this study, the efficacy of ultrasonic washing in cotton and wool fabrics was compared and evaluated against conventional washing in terms of cleaning properties and fabric deformation. Factors such as washing temperature, time, liquid ratio, and detergent concentration were kept varied, and the cleaning properties of sebum-soiled fabrics were assessed using different detergents such as alcohol ethoxylate, linear alkylbenzenesulfonate, and IEC 60456 Reference Detergent A*. In addition, the effects and emulsification power of enzymes and oxygen bleach were examined. To compare the cleaning properties with general washing, a launder-O-meter was used. To investigate fabric deformation during the washing process, the loosening test cloth, shrinkage test cloth, and mechanical strength test cloth were compared between ultrasonic washing machines and household drum washing machines. The results indicate that ultrasonic washing exhibits superior cleaning properties than launder-O-meter when the temperature is low and the washing time is short. Furthermore, there is less deformation and damage during the washing process. It was also observed that the activity of the detergent increases when ultrasonic waves are applied to the washing process. Considering the increasing tendency to pursue convenience and simplicity in clothing management as well as the anticipated commercialization of smart clothing with built-in electric circuits, ultrasonic laundry could serve as a new alternative to existing laundry methods.
The effect of continuous humidifier use on the bioaerosol concentration in an indoor environment was investigated. An ultrasonic humidifier was operated for 10 hr per day for 15 days in an apartment room. During this time period, viable bioaerosol samples were taken using a single-stage Andersen sampler containing culture media plates for bacteria and fungi. The culture plates were then incubated at room temperature for 2~7 days depending on the media. The counts for the air sample plates were corrected for multiple impactions using the positive hole conversion method and are reported as the colony forming units per cubic meter of air (CFU/$m^3$). While the bacterial concentration measured using the tryptic soy agar (TSA) did not show any significant change during the first 3 days, the concentration increased from the $6^{th}$ day (6979 CFU/$m^3$) and reached a maximum on the $9^{th}$ day (46431 CFU/$m^3$). The concentration then decreased to 2470 CFU/$m^3$ on the $12^{th}$ day, at which point the fungal concentration increased rapidly to 14424~16038 CFU/$m^3$. Also, while the fungal concentration showed a significant change until the $9^{th}$ day of humidifier use, fungal growth was observed on the wallpaper and increased rapidly from the $12^{th}$ day. However, the bacterial concentration increased rapidly after the fungi were removed by remediation. The major fungal species identified in the samples were Penicillium representing 34%, Aspergillus representing 31%, Cladosporium representing 24%, and Alternaria representing 1%. The results also indicated that a relative humidity over 80% was easily achieved with continuous humidifier use. Yet, maintaining a high humidity in a room can cause a rapid outbreak of microbial growth.
Spherical shape $Zn_2SiO_4:Mn$ phosphor particles with the mean particle size from submicron to micron sizes were prepared by ultrasonic spray pyrolysis method. A droplet separator was introduced to control the size distribution of the phosphor particles with spherical shape. The $Zn_2SiO_4:Mn$ phosphor particles with 2 mol% doping concentration of manganese have decay time and have photoluminescence intensities comparable with those of the latest commercial product prepared by the solid state reaction method. The size of the phosphor particles was decreased from 1 to 0.2 micrometers as the inorganic salt solution concentration was changed from 0 to 5 M. The phosphor particles prepared from the solutions above 0.5 M have photoluminescence intensities comparable with that of the latest commercial product.
In this study, the characteristics of emulsified fuel and engine emissions were studied. Emulsified fuel which composed of water and diesel was manufactured by using homogenizer and ultrasonic generator. Engine emissions were studied whit engine dinamometer. In emulsified fuel, density and viscosity were increased with increasing water contents, but viscosity was decreased over 60% of water in emulsion fuel. The emulsion type of W/O changed to that of O/W over 60% of water in emulsion fuel. In the results of engine dinamometer test, NOx concentration and smoke density were reduced with increasing water contents in emulsified fuel but reciprocal in the case of THC, CO. Temperature and power were reduced with increasing water contents in emulsion fuel. In conclusion, it seemed that using emulsified fuel for diesel engine was effective for reducing NOx concentration and smoke density.
While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).
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