The present work develops an expert system for detecting and predicting the crude oil types and properties at normal temperature ${\theta}=25^{\circ}C$, by evaluating the dielectric properties of the fluid transfused inside glass fiber reinforced epoxy (GFRE) composite pipelines, by using electrical capacitance sensor (ECS) technique, then used the data measurements from ECS to predict the types of the other crude oil transfused inside the pipeline, by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. The variation in the dielectric signatures are employed to design an electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such problem. ECS consists of 12 electrodes mounted on the outer surface of the pipe. A finite element (FE) simulation model is developed to measure the capacitance values and node potential distribution of ECS electrodes by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. Radial Basis neural network (RBNN), structure is applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of crude oil types transfused inside (GFRE) pipe under room temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an RBNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique.
Two culture-independent methods, namely ribosomal DNA libraries and denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE), were adopted to examine the microbial community of a Malaysian light crude oil. In this study, both 16S and 18S rDNAs were PCR-amplified from bulk DNA of crude oil samples, cloned, and sequenced. Analyses of restriction fragment length polymorphism (RFLP) and phylogenetics clustered the 16S and 18S rDNA sequences into seven and six groups, respectively. The ribosomal DNA sequences obtained showed sequence similarity between 90 to 100% to those available in the GenBank database. The closest relatives documented for the 16S rDNAs include member species of Thermoincola and Rhodopseudomonas, whereas the closest fungal relatives include Acremonium, Ceriporiopsis, Xeromyces, Lecythophora, and Candida. Others were affiliated to uncultured bacteria and uncultured ascomycete. The 16S rDNA library demonstrated predomination by a single uncultured bacterial type by >80% relative abundance. The predomination was confirmed by DGGE analysis.
A glycolipid type of biosurfactants was obtained from a strain which had been isolated from soil. The cell was identified as Pseudomonas aeruginosa from taxonomic characteristics and was designated as YPJ80. Thin layer chromatography and deoxyhexose detection tests were done to verify the type of biosurfactant. Critical micelle concentration (CMC) of the surfactant was observed to be 50 ppm and the minimum surface tension was 30.1 mN/m. As an emulsifier, YPJ80 biosurfactant was superior to emulsan in the emulsification of crude Arabian light oil.
해양에서 기름 유출 사고로 인한 오염도를 정량적으로 평가하기 위해서, 사고 현장에서 기름을 직접 탐지할 수 있는 센서의 적용이 필요하다. 여러 형태의 기름 탐지 센서 중에서, 기름 성분에 의한 형광 현상(fluorescence)을 탐지 원리로 하는 센서는 해수 중에 존재하는 기름의 농도를 측정할 수 있으므로 효용성이 높은 장점을 갖고 있다. 그러나 이런 종류의 센서는 기름의 형광 현상을 야기시키기 위해서, 수은 램프(mercury lamp)와 같은 자외선 광원(ultraviolet light source)이 필요하고 다양한 종류의 광학 필터와 광전증배관(photomultiplier tube, PMT)과 같은 광학 센서가 주로 사용된다. 이러한 이유로 형광 측정을 기반으로 하고 있는 센서는 측정 플랫폼의 크기가 크기 때문에 현장에서 원활히 사용하기에 한계가 있으며, 고가의 부품들이 집적되어 있어, 센서의 가격이 높은 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 소형의 크기와 가격 경쟁력을 갖고 있는 형광 광도계 기반의 기름 탐지 센서를 설계하는 방법에 대해서 제시하였다. 형광 광도계의 설계 인자를 파악하기 위한 방법으로, 본 연구에서는 5종의 원유 샘플과 3종의 정제유를 이용하여, 기름의 여기 스펙트럼(excitation spectrum)과 발광 스펙트럼(emission spectrum)을 측정하였다. 여기 스펙트럼과 발광 스펙트럼의 측정을 위해서는 형광 분광기(fluorescence spectrometer)를 이용하였고, 측정된 스펙트럼 자료를 분석하여 형광 광도계(fluorimeter) 설계에 필요한 유종에 따른 공통 스펙트럼 파장 대역을 도출하였다. 본 실험을 통해서 모든 종류의 기름 샘플의 경우, 여기 스펙트럼과 발광 스펙트럼의 최고 값을 갖는 파장의 차이는 약 50 nm인 것으로 파악되었다. 실험 중에서, 여기광의 파장을 365 nm와 405 nm로 고정하였을 경우, 280 nm와 325 nm로 고정하였을 경우에 비해서 최대 발광(emission)의 세기가 작아지는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 형광 광도계의 광원 파장을 365 nm 또는 405 nm로 사용할 경우, 광학 센서의 민감도(sensitivity)가 발광되는 빛의 세기를 측정할 수 있도록 설계에 반영해야 할 것으로 판단된다. 본 연구의 실험에서 도출된 결과를 통해서, 기름 탐지를 위한 형광 광도계의 광원, 광학 센서 그리고 광학 필터의 유효 파장 대역을 선택하는데 필요한 설계 인자를 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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