The seoul metropolitan subway has installed 8 lines and about 500 stations to transport 5 million passengers everyday. The underground air pollution level in the subway stations is very severe status, which is very harmful to the commutators and its personals. Although subway roles as such a massive and huge transportation system, the subway doesn't adapt yet any real-time air monitoring system. They have only some hand-held type detector equipments for monitoring air pollution. Therefore subway passengers are exposed to the harmful air pollution environment. The most harmful environmental parameters among the air pollution are known as the dust and sound noise dB level in the subway station. Because the dust is consisted of very small particles, we can't see them easily in dark condition on the platform, but it is very harmful. The monitoring system for air pollution is developed using embedded system attached with 6 different environmental sensors. This system monitors air pollution of dust sound noise, gas, temperature, humidity, inflammable gas, toxic gas in the subway ?station. The sensor unit of the ARM-CPU board and sensor transmits real time environmental data to the main server using Zigbee wireless communication module and TCP/IP network. The main control server receives and displays the real-time environmental data, and it send alarms to the personals when high level value.
본 논문에서는 실내대기 가스모니터링 시스템에서의 센서 고장 진단을 위한 신경회로망 기반 고장진단방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법에서는 신호패턴추출을 위해 센서히터 온도조절방법을 이용하였으며, 분류를 위해서는 ART2 신경회로망을 이용하였다. 그리고 가스모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 ART2 신경회로망 기반 센서고장진단방법의 성능과 유용성을 확인하였다.
온실가스(green house gas: GHG) 감시는 지구의 기후변화를 방지하기 위해 필수적인 수단이 되고 있다. 기존 연구에서 글로벌 인프라인 NGN(next generation network)을 통해 온실가스감시를 수행하기 위한 서비스 시나리오가 제시되었으나 추상적인 단계에 머무르고 있어서 실제로 NGN에 적용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 NGN 내에 탑재될 기능들을 중심으로 온실가스감시서비스 시나리오를 제시하여 실제 NGN에서 적용이 가능하게 하기 위한 기반을 제공한다.
ln this paper, it was reported the developed results of the monitoring unit for 72.5kY GIS which it is one part of the monitoring system for the substation that Korea Railway Company is promoting. In order to monitor the operational status of GIS, four parameters were chosen: the number of times of the circuit breaker switching, tightness of the gas-sealed units (circuit breaker / disconnecting switch / earthing switch), the number of times of the lightning arrestor operating and the leakage current of the lighting arrester. We constructed the monitoring system that can be judged the operating condition of the GIS from the signal of the suitable sensor for the purpose. Therefore, it is possible to on line monitoring for the condition of the GlS without efforts of the Periodic inspection.
For reliable operation of oil-filled electrical equipment, monitoring and maintenance of insulating oil is essential. Dissolved gas analysis(DGA) is widely used for monitoring faults in high voltage electrical equipment in service. Therefore, oil analysis should be monitored regularly during its service life. KEPCO has investigated thousands of dissolved gas analysis data since 1985, and conducted studies on the relationship of gas in oil analysis and internal inspection results of transformer. As the results, KEPCO revised criteria for transformer diagnosis and has applied it since 2008. Almost of 100 cases of internal inspection results since 2001 have been investigated. This paper presents the correlation of the fault-identifying gases with faults found in actual transformers and how should we approach to internal inspection of transformer by dissolved gas analysis.
This study has been conducted to monitor the corrosion rate of cathodically protected structure and corrosion inhibited system using multi-line thin-film electrical resistance (TFER) sensor in various environments. The field test data of TFER sensor for the corrosion monitoring of cathodically protected underground pipeline in soil environments and of corrosion inhibited gas heaters were also presented. The sensor was found to be a powerful method to commit the sensitive pick-up of small corrosion rate which can be observed in the cathodically protected and corrosion inhibited systems.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권5호
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pp.617-628
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2018
Several techniques have been developed in the last years for energy conversion and aeronautic propulsion plants monitoring and diagnostics, to ensure non-stop availability and safety, mainly based on machine learning and pattern recognition methods, which need large databases of measures. This paper aims to describe a simulation based monitoring and diagnostic method to overcome the lack of data. An application on a gas turbine powered frigate is shown. A MATLAB-SIMULINK(R) model of the frigate propulsion system has been used to generate a database of different faulty conditions of the plant. A monitoring and diagnostic system, based on Mahalanobis distance and artificial neural networks have been developed. Experimental data measured during the sea trials have been used for model calibration and validation. Test runs of the procedure have been carried out in a number of simulated degradation cases: in all the considered cases, malfunctions have been successfully detected by the developed model.
본 연구에서는 계측 데이터의 성능 추이를 분석하여 가스터빈 엔진의 결함 여부를 탐지하기 위한 퍼지 경향감시 방법을 제안하였다. 제안된 경향감시 방법은 연료유량, 배기가스 온도, 로터회전수, 진동수와 같은 중요 엔진 파라미터를 모니터링 하여 시간에 따른 변화를 분석하여 엔진 상태를 진단하는 것이다. 이를 위해 먼저 선형회귀분석을 통해 엔진 상태 변화를 수식화하고 퍼지 로직을 통해 진단 결과를 분석하여 예측되는 손상 원인을 제시한다.
2021년 2월 '고압가스 안전관리법 시행규칙' 개정에 따라 2021년 8월27일부터 수소자동차 충전소에 설치한 가스누출검지경보장치, 긴급차단장치 및 화염검지기 등 안전장치 작동상태를 실시간으로 한국가스안전공사에서 관리하는 전산시스템으로 전송하여 운영하고 있다. 모니터링 시스템 구축결과와 함께 그동안 발생한 이상신호 통계분석 결과를 공유하여 수소충전소 안전관리에 활용토록 하고, 향후 안전관리 방향을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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