Methods of producing hydrogen include steam reforming, electrochemical decomposition of water, and the SI process. Among these methods, the Sulfur iodine process is one of the most promising processes for hydrogen production. The thermochemical sulfur-iodine (SI) process uses heat from a high-temperature-gas nuclear reactor to produce $H_2$ gas; this process is known for its production of clean energy as it does not emit $CO_2$ from water. But the SI-process takes place in an extremely corrosive environment for the materials. To endure SI environments, the materials for the SI environment will have to have strong corrosion resistance. This work studies the corrosion resistances of the Fe-Si, Ni-Ti and Ni Alloys, which are tested in SI-process environments. Among the SI-process environments, the conditions of boiling sulfuric acid and decomposed sulfuric acid are selected in this study. Before testing in boiling sulfuric acid environments, the specimens of Fe-4.5Si, Fe-6Si, Ni-4.5Si, Ni-Ti-Si-Nb and Ni-Ti-Si-Nb-B are previously given heat treatment at $1000^{\circ}C$ for 48 hrs. The reason for this heat treatment is that those specimens have a passive film on the surface. The specimens are immersed for 3~14 days in 98wt% boiling sulfuric acid. Corrosion rates are measured by using the weight change after immersion. The corrosion rates of the Fe-6Si and Ni-Ti-Si-Nb-B are found to decrease as the time passes. The corrosion rates of Fe-6si and Ni-Ti-Si-Nb-B are measured at 0.056 mm/yr and 0.16 mm/yr, respectively. Hastelloy-X, Alloy 617, Alloy 800H and Haynes 230 are tested in the decomposed sulfuric acid for one day. Alloy 800H was found to show the best corrosion resistance among the materials. The corrosion rate of Alloy 800H is measured at -0.35 mm/yr. In these results, the corrosion resistance of materials depends on the stability of the oxide film formed on the surface. After testing in boiling sulfuric acid and in decomposed sulfuric acid environments, the surfaces and compositions of specimens are analyzed by SEM and EDX.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권5호
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pp.768-774
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2008
In many areas of speech signal processing such as automatic speech recognition and packet based voice communication technique, VAD (voice activity detection) plays an important role in the performance of the overall system. In this paper, we present a new feature parameter for VAD which is the product of energy of the signal and the difference of two types of entropies. For this end, we first define a Mel filter-bank based entropy and calculate its difference from the conventional entropy in frequency domain. The difference is then multiplied by the spectral energy of the signal to yield the final feature parameter which we call PEED (product of energy and entropy difference). Through experiments. we could verify that the proposed VAD parameter is more efficient than the conventional spectral entropy based parameter in various SNRs and noisy environments.
Since data-driven building technologies have been widely applied to building energy systems, the accuracy of building sensors has more impacts on the building performance and system performance analysis. Various building sensors, however, can have typical errors including a random error (noise) and a systematic error (bias). The systematic error is indicated by the difference between the mean of measurements and their true value. It may occur due to the sensor's physical condition, measured phenomena, working environments inside the systems. Unfortunately, a conventional calibration method has limitations in calibrating the systematic errors because of the difference between working environments and calibration conditions. In such situations, a novel sensor calibration method is needed to handle various sensor errors, especially for systematic errors, in building energy systems having various thermodynamic environments. This study proposes a building sensor calibration method named Virtual In-situ Calibration (VIC) and shows how it is applied into a real building system and how it solves the sensor errors.
능동형 전자식 개인피폭선량는 개인의 피폭 선량을 실시간으로 확인할 수 있는 장점을 가진 보조선량계이다. 하지만 국내에 사용되고 있는 다수의 능동형 개인피폭 선량계는 의료기관에서 사용하는 진단방사선 영역에서 큰 오차와 낮은 응답성을 가진다. 이에 본 연구에서는 Si 포토다이오드 검출기를 사용하는 능동형 전자식 개인선량계에서 저에너지 영역의 응답특성을 향상시키기 위한 에너지 보상 두께를 평가하였다. 40 kVp에서 80 kVp 영역에서는 Al 0.2 mm + Sn 1.0 mm 필터에서 우수한 응답특성을 보였고 80 kVp에서 120 kVp 영역에서는 Al 0.2 mm + Sn 1.6 mm 필터에서 우수한 응답특성을 보였다.
A Rhodamine-based fiber-optic sensor has been developed to detect mercury ions in aqueous environments. The fiber-optic sensor was composed of a mercury-sensing thin film, plastic optical fibers, and a spectrometer. The mercury-sensing thin film with the synthesized Rhodamine derivatives was fabricated with Sol-Gel process. A light emitted by a light source is guided by plastic optical fibers into the thin film in an aqueous solution and a reflected light is analyzed with the spectrometer. The experiment exhibits that an absorbance in the thin film is increased as mercury concentration is increased in the solution and the absorbance by mercury is higher than that by other heavy metals. The fiber-optic sensor exhibits high chromogenic phenomenon of mercury ions among various heavy metals and the correlation between absorbance and mercury concentration in the aqueous environments.
With the advent of high energy/power lasers, extreme conditions, such as those found in astrophysical environments, can be reproduced in laboratory. The scaling between laboratory and astrophysical environments, especially for viscosity and resistivity that govern dissipation processes, is not perfect. Yet, the similarity is close enough to make laboratory experiments relevant for astrophysics. The results have been encouraging, in the sense of suggesting the possibility of exploring fundamental physical processes at play in astrophysical phenomena. In this talk, I will review a few successfully performed and ongoing experiments, such as those for turbulence and magnetic field generation in fluid regime and collisionless shock wave in plasma regime.
훈련과 인식의 환경적 차이가 음성 인식 성능 저하의 주요 요인이며, 이러한 환경적 불일치를 줄이기 위한 다양한 잡음 처리 방법들이 연구되고 있다. 이 가운데 로그 에너지 특징에 대한 ERN(log-Energy dynamic Range Normalization), SEN(Silence Energy Normalization) 등이 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나 이들 방법은 상대적으로 큰 갈을 갖는 로그 에너지 특징에 대해서는 처리가 불가능한 문제점이 이으며, 특히 SNR값이 작은 환경에서는 이러한 문제로 인하여 환경적 불일치가 더욱 크게 나타나고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문은 자동 회귀 방식으로 이동 평균을 계산하여 로그 에너지 특징을 스무딩(smoothing)하는 ARMA(Auto-Regression and Moving Average) 필터를 후처리로 적용하는 방법을 제안한다. Aurora 2.0 DB를 이용한 인식 실험 결과, 제안 방법이 기존의 방법들에 비해 향상된 인식 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 잡음환경에서 효과적인 음성을 검출하기 위한 새로운 음성 검출 (VAD, voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 통계적 모델에 기반의 Likelihood ratio (LR)를 통하여 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global speech absence probability)은 음성검출을 위한 피쳐 (feature) 파라미터로 널리 적용되고 있다. 하지만 신호 대 잡음 비 (SNR, signal-to-noise ratio)가 낮은 잡음환경에서는 정확한 GSAP 추정이 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 제안된 방법에서는 잡음환경에서 강인한 VAD 알고리즘을 위하여 Teager energy (TE) 기반의 GSAP를 피쳐 파라미터로 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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