The safety diagnosis of cultural assets is Primarily focused on its non-destructiveness. Research on the nondestructive diagnosis and conservation of masonry cultural heritage is the key which is considered by technologic kernel. Geophyscial Prospecting as nondestructive diagnostic technology plays an important role in the characterization of the foundation of stone pagodas. It is natural that understanding of shallow subsurface condition beneath them is essential for their structural safety diagnosis. As an example, the nondestructive geophysical methods were applied to two three-story stone pagodas, Seokgatap (height 10.8 m, width 4.4 m, weight 82.3 ton) and Dabotap (height 10.4 m, width 7.4 m, weight 123.2 ton) which were built in 791 at Bulkuksa temple. An earlier archaeological investigation shows that stone pagodas have experienced severe weathering process and are slightly leaning, which will threaten their stability At the base part of Dabotap, an offset of the stone alignment is also observed. Direct measurements of ultrasonic velocities was introduced for the mechanical properties of the stone The velocity ranges of ultrasonic waves for Dabotap and Seokgatap are 1217${\~}$4403 m/s and 584${\~}$5845 m/s, respectively, and the estimated averages of the uniaxial compressive strength are 463 kg/$cm^2$ and 409 kg/$cm^2$, respectively. Site characteristics, around the pagodas are determined by the measurement of multiple properties such as seismic velocity, resistivity, image of ground-penetrating radar, On the basis of the higher velocity structure, the site of Seokgatap appears to have solider stability than the Seokgatap site. Near the pagodas, higher(up to 2200 $\Omega$m) resistivity is present whereas their outskirts have as low as 200 $\Omega$m. By the combined results of each geophyscial methods, the subsurface boundaries of two stone pagodas are revealed. The Dabotap site is in the form of an octagon having 6-m-long side with the depth of ${\~}$4 m, whereas the Seokgatap site is the 8 ${\times}$ 10 m rectangle with the depth of 3 m. These subsurface structures appear to reflect the original foundations constructed against the stone load of ${\~}8 ton/m^2$. At the subsurface beneath the northeast of each pagoda, low seismic velocity as well as low resistivity is prominent. It is interpreted to represent the weak underground condition which Is the possible cause of the slightly leaning pagodas toward the NNW.
Rock bridge in rock masses can be considered as one of several types of opening-mode fractures, and also it has been known to have a great influence on the stability of structures in rock mass. In the beginning of researching a rock bridge it used to be studied only in characteristics of its behavior, as considering resistance of material itself. However the distribution pattern of rock bridges, which can affect the stability of rock structures, is currently researched with a fracture mechanical approach in numerical studies. For investigating the effect of rock bridges on the development pattern of hydraulic fractures, the author analyzed numerically the stress state transition in rock bridges and their phenomena with a different pattern of the rock bridge distributions. From the numerical studies, a two-crack configuration could be defined to be representative of the most critical conditions for rock bridges, only when cracks are systematic and same in their length and angle. Moreover, coalescence stresses and onset of propagation stresses could be known to increase with decreasing s/L ratio or increasing d/L ratio. The effect of pre-existing crack on hydraulic fracturing was studied also in numerical models. Different to the simple hydraulic fracturing modeling in which the fractures propagated exactly parallel to the maximum remote stress, the hydraulic fractures with pre-existing cracks did not propagate parallel to the maximum remote stress direction. These are representative of the tendency to change the hydraulic fractures direction because of the existence of pre-existing crack. Therefore s/L, d/L ratios will be identical as a function effective on hydraulic fractures propagation, that is, the K$_1$ value increase with decreasing s/L ratio or increasing d/L ratio and its magnification from onset to propagation increases with decreasing s/L ratio. The scanline is a commonly used method to estimate the fracture distribution on outcrops. The data obtained from the scanline method can be applied to the evaluation of stress field in rock mass.
$CO_2$ geological storage plays an important role in reduction of greenhouse gas emissions, but there is a lack of research for CCS demonstration. To achieve the goal of CCS, storing $CO_2$ safely and permanently in underground geological formations, it is essential to understand the characteristics of them, such as total storage capacity, stability, etc. and establish an injection strategy. We perform the impedance inversion for the seismic data acquired from the Ulleung Basin in 2012. To review the possibility of $CO_2$ storage, we also construct porosity models and extract attributes of the prospects from the seismic data. To improve the quality of seismic data, amplitude preserved processing methods, SWD(Shallow Water Demultiple), SRME(Surface Related Multiple Elimination) and Radon Demultiple, are applied. Three well log data are also analysed, and the log correlations of each well are 0.648, 0.574 and 0.342, respectively. All wells are used in building the low-frequency model to generate more robust initial model. Simultaneous pre-stack inversion is performed on all of the 2D profiles and inverted P-impedance, S-impedance and Vp/Vs ratio are generated from the inversion process. With the porosity profiles generated from the seismic inversion process, the porous and non-porous zones can be identified for the purpose of the $CO_2$ sequestration initiative. More detailed characterization of the geological storage and the simulation of $CO_2$ migration might be an essential for the CCS demonstration.
Improper disposal of petroleum and spills from underground storage tanks have created large areas with highly toxic contamination of the soil and groundwater. Methyl tert-butyl ether (MTBE) is widely used as a fuel additive because of its advantageous properties of increasing the octane value and reducing carbon monoxide and hydrocarbon exhausts. However, MTBE is categorized as a possible human carcinogen. This research investigated the Modified Photo-Fenton system which is based on the Modified Fenton reaction and UV light irradiation. The Modified Fenton reaction is effective for MTBE degradation near a neutral pH, using the ferric ion complex composed of a ferric ion and environmentally friendly organic chelating agents. This research was intended to treat high concentrations of MTBE; thus, 1,000 mg/L MTBE was chosen. The objectives of this research are to find the optimal reaction conditions and to elucidate the kinetic and mechanism of MTBE degradation by the Modified Photo-Fenton reaction. Based on the results of experiments, citrate was chosen among eight chelating agents as the candidate for the Modified Photo-Fenton reaction because it has a relatively higher final pH and MTBE removal efficiency than the others, and it has a relatively low toxicity and is rapidly biodegradable. MTBE degradation was found to follow pseudo-first-order kinetics. Under the optimum conditions, [$Fe^{3+}$] : [Citrate] = 1 mM: 4 mM, 3% $H_2O_2$, 17.4 kWh/L UV dose, and initial pH 6.0, the 1000 ppm MTBE was degraded by 86.75% within 6 hours and 99.99% within 16 hours. The final pH value was 6.02. The degradation mechanism of MTBE by the Modified Photo-Fenton Reaction included two diverse pathways and tert-butyl formate (TBF) was identified to be the major degradation intermediate. Attributed to the high solubility, stability, and reactivity of the ferric-citrate complexes in the near neutral condition, this Modified Photo-Fenton reaction is a promising treatment process for high concentrations of MTBE under or near a neutral pH.
In this study, a method is devised to implement a supercritical $CO_2$ ($scCO_2$) injection environment on a laboratory scale and to investigate the effects of $scCO_2$ on the properties of rock specimens. Specimens of shale and sandstone normally constituting the cap rock and reservoir rock, respectively, were kept in a laboratory reactor chamber with $scCO_2$ for two weeks. From this stage, a chemical reaction between rock surface and the $scCO_2$ was induced. The effect of saline water was also investigated by comparing three conditions ($scCO_2$-rock, $scCO_2-H_2O$-rock and $scCO_2$-brine(1M)-rock). Finally, we checked the changes in the properties before and after the reaction by destructive and nondestructive testing procedures. The swelling of shale was a main concern in this case. The experimental results suggested that $scCO_2$ has a greater effect on the swelling of the shale than pure water and brine. It was also observed that the largest swelling displacement of shale occurred after a reaction with the $H_2O-scCO_2$ solution. The results of a series of the destructive and nondestructive tests indicate that although each of the property changes of the rock differed depending on the reaction conditions, the $H_2O-scCO_2$ solution had the greatest effect. In this study, shale was highly sensitive to the reaction conditions. These results provide fundamental information pertaining to the stability of $CO_2$ storage sites due to physical and chemical reactions between the rocks in these sites and $scCO_2$.
In line with the trend of industrial innovation, IoT technology utilized in a variety of fields is emerging as a key element in creation of new business models and the provision of user-friendly services through the combination of big data. The accumulated data from devices with the Internet-of-Things (IoT) is being used in many ways to build a convenience-based smart system as it can provide customized intelligent systems through user environment and pattern analysis. Recently, it has been applied to innovation in the public domain and has been using it for smart city and smart transportation, such as solving traffic and crime problems using CCTV. In particular, it is necessary to comprehensively consider the easiness of securing real-time service data and the stability of security when planning underground services or establishing movement amount control information system to enhance citizens' or commuters' convenience in circumstances with the congestion of public transportation such as subways, urban railways, etc. However, previous studies that utilize image data have limitations in reducing the performance of object detection under private issue and abnormal conditions. The IoT device-based sensor data used in this study is free from private issue because it does not require identification for individuals, and can be effectively utilized to build intelligent public services for unspecified people. Especially, sensor data stored by the IoT device need not be identified to an individual, and can be effectively utilized for constructing intelligent public services for many and unspecified people as data free form private issue. We utilize the IoT-based infrared sensor devices for an intelligent pedestrian tracking system in metro service which many people use on a daily basis and temperature data measured by sensors are therein transmitted in real time. The experimental environment for collecting data detected in real time from sensors was established for the equally-spaced midpoints of 4×4 upper parts in the ceiling of subway entrances where the actual movement amount of passengers is high, and it measured the temperature change for objects entering and leaving the detection spots. The measured data have gone through a preprocessing in which the reference values for 16 different areas are set and the difference values between the temperatures in 16 distinct areas and their reference values per unit of time are calculated. This corresponds to the methodology that maximizes movement within the detection area. In addition, the size of the data was increased by 10 times in order to more sensitively reflect the difference in temperature by area. For example, if the temperature data collected from the sensor at a given time were 28.5℃, the data analysis was conducted by changing the value to 285. As above, the data collected from sensors have the characteristics of time series data and image data with 4×4 resolution. Reflecting the characteristics of the measured, preprocessed data, we finally propose a hybrid algorithm that combines CNN in superior performance for image classification and LSTM, especially suitable for analyzing time series data, as referred to CNN-LSTM (Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory). In the study, the CNN-LSTM algorithm is used to predict the number of passing persons in one of 4×4 detection areas. We verified the validation of the proposed model by taking performance comparison with other artificial intelligence algorithms such as Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) and RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory). As a result of the experiment, proposed CNN-LSTM hybrid model compared to MLP, LSTM and RNN-LSTM has the best predictive performance. By utilizing the proposed devices and models, it is expected various metro services will be provided with no illegal issue about the personal information such as real-time monitoring of public transport facilities and emergency situation response services on the basis of congestion. However, the data have been collected by selecting one side of the entrances as the subject of analysis, and the data collected for a short period of time have been applied to the prediction. There exists the limitation that the verification of application in other environments needs to be carried out. In the future, it is expected that more reliability will be provided for the proposed model if experimental data is sufficiently collected in various environments or if learning data is further configured by measuring data in other sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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