Aman Kumar;Harish Chandra Arora;Nishant Raj Kapoor;Denise-Penelope N. Kontoni;Krishna Kumar;Hashem Jahangir;Bharat Bhushan
Computers and Concrete
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제32권2호
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pp.119-138
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2023
Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.
The first-ever integral effect test for simulating a guillotine break of a DVI (Direct Vessel Injection) line of the APR1400 was carried out with the ATLAS (Advanced Thermal-hydraulic Test Loop for Accident Simulation) from the same prototypic pressure and temperature conditions as those of the APR1400. The major thermal hydraulic behaviors during a DVI line break accident were identified and investigated experimentally. A method for estimating the break flow based on a balance between the change in RCS inventory and the injection flow is proposed to overcome a direct break low measurement deficiency. A post-test calculation was performed with a best-estimate safety analysis code MARS 3.1 to examine its prediction capability and to identify any code deficiencies for the thermal hydraulic phenomena occurring during the DVI line break accidents. On the whole, the prediction of the MARS code shows a good agreement with the measured data. However, the code predicted a higher core level than did the data just before a loop seal clearing occurs, leading to no increase in the peak cladding temperature. The code also produced a more rapid decrease in the downcomer water level than was predicted by the data. These observable disagreements are thought to be caused by uncertainties in predicting countercurrent flow or condensation phenomena in a downcomer region. The present integral effect test data will be used to support the present conservative safety analysis methodology and to develop a new best-estimate safety analysis methodology for DVI line break accidents of the APR1400.
Solar energy is a potential source of power that offers much promise being used for low-temperature applications like drying farm crops, space heating, and water heating for domestic uses. Already much of it are being used for those purpose in foreign countries. However, very little research has been done to determine the possibility of using the solar energy in Korea. This study was conducted to develop the general prediction equation of the total radiation on a horizontal surface in Daejeon area based on 5 years 91972, Jun.1-1976. Dec.31) meteorological data (bright sunshine hours, average total horizontal radiation), and to obtain experimentally the thermal efficiency of solar air and water collectors, which will be used as a basic data of designing flat-plate solar collector system.In addition to the thermal efficiency of the collectorsthe relationship among those factors affecting it such as weather condition, orientation factor, and tilted angle of collector was analyzed. The results of this study were as follows. 1. The general predicted equation of the total radiation on a horizontal surface in Daejeon area based on bright sunshine hours was developed as $H_{av} =(1.546\frac{n}{N}-0.582)H_o$. Predicting the total radiation on a horizontal surface by the above equation was thought to be possible because to values of 0.882 was smaller than any t values at above 0.05 level on the basis of two tailed test of the difference between the calculated and the recorded values. 2.It was observed that optimum tilt angle of the collector in the summer and the autumn drying season was 13 degrees and 51 degrees respectively, these values could be obtained by adding or substracting approximately 25 degrees from the latitude of this area $(36.3^{\circ}N)$ .The relationship between orientation factor and declination of sun at suitable tilt angle of 33 degrees $(s=0.9\O)$ was shown at Fig.4. 3.The thermal efficiency of solar wdter collector was shown 13.4-51. 6% on Aug. 15 (the minimum radiation recorded) and 43.8 ~537% Aug.20 (the maximum radiation recorded), and 13.8~ 46.6 and 44.3~ 49.7 were shown on each corresponding day. 4.The thermal efficiency of the collectors according to the weather condition was shown a big difference of about 10% between the day of the maximum radiation recorded and the minimum, but the differen of efficiency between the air and the water collector was at most 2 ~ 3%. 5. Even if the efficiency of the solar water collector was a little higher than the solar air collector, for drying farm products, the solar air collector was thought to be more effective because the air heated by collector could be directly used for drying them.
Soil erosion has been emphasized as serious environmental problem affecting water quality in the receiving waterbodies. Recently, Best Management Practices (BMPs) have been applied at a field to reduce soil erosion and its effectiveness in soil erosion reduction has been monitored with various methods. Although monitoring at fields/watershed outlets would be accurate way for these ends, it is not possible at some fields/watersheds due to various limitations in direct monitoring. Thus modeling has been suggested as an alternative way to evaluate effects of the BMPs. Most models, which have been used in evaluating hydrology and water quality at a watershed, could not reflect rainfall intensity in runoff generation and soil erosion processes. In addition, source codes of these models are not always public for modification/enhancement. Thus, runoff-sediment evaluation system using hourly rainfall data and vegetated filter strip (VFS) evaluation module at field level were developed using open source MapWindow GIS component in this study. This evaluation system was applied to Bangdongri, Chuncheonsi to evaluate its prediction ability and VFS module in this study. The NSE and $R^2$ values for runoff estimation were 0.86 and 0.91, respectively, and measured and simulated sediment yield were 15.2 kg and 16.5 kg indicating this system, developed in this study, can be used to simulate runoff and sediment yield with acceptable accuracies. Nine VFS scenarios were evaluated for effectiveness of soil erosion reduction. Reduction efficiency of the VFS was high when sediment inflow was small. As shown in this study, this evaluation system can be used for evaluation BMPs with local rainfall intensity and variations considered with ease-of-use GIS interface.
The purpose of this study is to predict the spatio-temporal changes in land uses and to evaluate land-based pollutant loads in the future under Total Water Pollution Load Management System using CLUE-S model. For these ends, sensitive parameters of conversion elasticities in CLUE-S model were calibrated and these calibrated parameters of conversion elasticities, level II land cover map of year 2009, and 7 driving factors of land use changes were used in predicting future land uses in 2002 with two scenarios(Scenario 1: non area restriction, Scenario 2: area restriction). This projected land use map of 2020 was used to estimate land-based pollutant loads. It was expected that urban areas will increase in 2020 from both scenarios 1 and 2. In Scenario 1, urban areas are expected to increase within greenbelt areas and deforest would be expected. Under Scenario 2, these phenomena were not expected. Also the results of estimation of BOD and TP pollutant loads, the BOD difference between scenarios 1 and 2 was 719 kg/day in urban areas and TP difference was 17.60 kg/day in urban areas. As shown in this study, it was found that the CLUE-S model can be useful in future pollutant load estimations because of its capability of projecting future land uses considering various socio-economic driving factors and area-restriction factors, compared with conventionally used land use prediction model.
본 연구에서는 BETHSY 실험장치에서 수행한 6" 소형 냉각재 상실사고(LOCA) 실험을 최적 열수력 코드인 CATHARE2 V1.2와 RELAP5/MOD3를 이용하여 계산했다. 본 연구의 주 목적은 소형 LOCA시 관심을 가지는 주요 물리현상인 이상 임계유동, 감압과정, 노심수위 감소, loop seal clearing 등에 대한 두 코드의 소형 LOCA 계산모의능력을 평가하는 것이다. 두코드는 이상 유동현상의 전개 경향이나 발생시점을 비교적 잘 예측하는 것으로 나타났고, CATHARE2의 경우가 실험과 더 잘 일치했다. 그렇지만 두 코드는 loop seal clearing 현상, loop seal clearing 발생후의 노심수위, accumulator 유량거동 등의 예측에는 약간의 편차를 보였는데, 편차의 정도는 RELAP5가 CATHARE2보다 더 큰 것으로 나타났다. 두 코드의 편차요인을 보다 상세히 분석하기 위하여 계면 마찰력, mesh크기, 파단노즐 junction에서의 방출계수(Discharge coefficient)등에 대하여 민감도분석을 수행하였다. 그 결과 CATHARE2의 경우는 계면 마찰력을 증가시킴으로써 감압과정시 일차계통의 질량분포, 즉 증기 발생기 입구 공동(SG inlet plenum)에서의 차압과 Cross√er leg의 차압이 개선되었으며, 증기발생기 외측 열전달계수를 증가시킴으로써 중기발생기의 압력변화를 개선할 수 있었다. RELAP5의 경우는 어떤 하나의 입력변수를 변화시켜서 과도기의 결과를 개선할 수 없었으며 다만, 계면 마찰력 모델링에 여전히 많은 불화실성이 내포되어 있음을 확인했다.확인했다.
댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
아시아에서 가장 큰 칼데라 호수인 천지는 해발 약 2250 m의 백두산 정상에 위치한다. 천지는 높은 해발고도 및 바다와 인접한 환경으로 인해 1년 중 6개월 정도가 눈과 얼음으로 뒤덮여 있다. 천지의 수원은 대부분 지하수로부터 유입되기 때문에 수온과 백두산의 화산활동이 밀접한 관련이 있다. 하지만 2000년대에 들어서며 백두산에 많은 화산활동이 관측되고 있다. 본 연구에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 제공하는 Sentinel-1 위성 영상자료를 활용하여 백두산의 겨울철 생성되는 얼음의 면적을 분석하였다. Sentinel-1 위성의 후방산란 영상에서 얼음의 면적을 산출하기 위해 질감 분석 기법을 활용하여 2개의 편파영상에서 20개의 Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM) 레이어를 생성했다. 면적 산출에 사용된 방법은 GLCM 레이어를 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘으로 분류하여 영상에서 얼음의 면적을 산출했다. 또한 산출된 면적은 삼지연 기상관측소에서 획득된 기온자료와 상관관계를 분석하였다. 본 연구는 본격적인 장기간의 시계열 분석에 앞서 얼음의 면적을 산출하는 새로운 방법에 대한 대안을 제시하는 근거로서 활용될 수 있을 것이다.
완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.
최근지반굴착 공사의 증가로 인해 지반침하사고 발생 가능성은 점점 높아지고 있지만, 지하안전관리에 관한 특별법 제정 등 제도적인 강화에도 불구하고 지반침하사고를 근본적으로 예방하는 것은 매우 어려운 실정이다. 도심지 지반굴착의 여러 사례를 살펴보면, 굴착 전에 다양한 정보를 활용해 예측했던 지반침하 거동특성은 시공 중에 확인된 결과와 무시할 수 없을 정도의 차이를 보이고 있다. 이러한 원인은 지반조건의 변화, 지반침하 예측방법의 한계, 설계와 착공 시기의 계절적인 차이, 현장여건을 고려한 공법의 변경 및 기타 다양한 사유에 의한 장기간의 공사 중지 등의 현장 여건 변경이 주요 원인으로 고려될 수 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로, 다양한 시공정보를 통한 안전관리시스템 도입을 예를 들 수 있으나 아직까지는 굴착으로 인한 영향 및 위험도를 예측할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 본 연구에서는 도심지 굴착사업의 설계·시공에 있어서 지반침하와 주변 구조물에 미치는 굴착 영향도를 사전에 예측하고 위험도 평가를 할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 과거에 획득된 현장계측 데이터를 통해 현재 및 장래 지하수위와 침하량 등을 예측할 수 있는 시계열 분석기법과 지반공학 데이터 시각화(Geotechnical Data Visualization, GDV) 기술을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 웹기반 평가시스템을 통해 과거에 획득된 데이터를 이용하여 현재 및 장래 지하수위 변화 및 침하량 예측 등 굴착으로 인한 위험도 예측 및 관리가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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