본 연구는 항공기 기총발사 비행조건에서 Gun Port 주변 공기 유동장을 분석하여 디버터(Diverter) 옵션 형상에 따른 Gun Gas 유동량 및 경로를 확인하고 항공기 성능 및 안전성 영향을 확인하였다. Gun Port Diverter는 기총사격 시 발생하는 열을 효과적으로 낮춰주는 역할을 할 뿐아니라 Gun Gas를 상향방향으로 효율적으로 배출시키는 역할을 수행하며, 그 형상에 따라 Gun Gas 경로가 변경될 수 있다. 후방 Gun Port Diverter의 옵션 형상에 따라 기총 발사 시 Gun Gas의 유량, 경로, 압력을 분석하였다. Gun Port 내부 속도분포와 온도변화를 분석한 결과 후방 Diverter를 지나는 유량은 옵션 형상에 따라 급격이 감소하는 경향을 보이지만, 전방을 지나는 유량은 변화가 적은 비슷한 경향을 보임을 확인하였다. 따라서 기총발사 시 발생하는 Gun Gas는 후방 Gun Port Diverter 옵션 형상과 관계없이 항공기 표면에서 충분한 유동 거리가 확보되며, Diverter 옵션 형상에 따른 Gun Gas 유동의 정체는 Gun Port 내부 온도 상승에 큰 영향을 미침을 확인하였다.
본 연구에서는 차단기능형 수평식 가스밸브와 기존 수직식 가스밸브의 변형거동 안전성을 FEM으로 해석하였다. FEM 해석결과에 의하면, 차단기능형 수평식 가스밸브의 나사부와 가스방출구에 가스내압이 작용할 때 밸브몸체의 우측 끝단부에서 최대 변형량 $4.4{\mu}m$가 발생하였다. 두 번째로 큰 변형량 $2.9{\mu}m$는 안전밸브가 설치된 포트의 끝단부에 형성된 것으로 나타났다. 이렇게 작은 변형량이 발생한 것은 나사부, 가스방출구, 스템 및 스핀들 축이 장착되는 포트, 안전밸브 포트로 구성되는 수평식 가스밸브의 평형이 잘 이루어지도록 설계되었기 때문이다. 반면에 나사부와 가스방출구에 가스내압이 작용할 때, 기존 차단기능형 수직식 가스밸브의 상단부에서 최대 변형량 0.076mm가 형성된 것으로 나타났다. 가스유출구의 좌측 끝단부에서 두 번째로 큰 최대 변형량 0.055mm가 발생하였다. 이러한 변형량은 차단기능형 안전장치의 그루브에 삽입된 오링의 밀봉간극에 영향을 미칠 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 LPG 용기용 가스밸브의 가스누출을 완벽하게 차단할 수 있는 메커니즘을 갖춘 차단기능형 수평식 가스밸브가 수직식 가스밸브에 비해 우수하다할 수 있다.
선박의 항구 내 재항시간은 대상항구의 운영상태 파악 및 장래 규모 산정을 위해 중요한 요인이다. 재항시간을 분석하기 위해 다양한 연구들이 시도되어 왔으나 선박의 재항시간에 영향을 미치는 요인들의 효과를 통계적 분석을 통해 추정한 연구는 미흡한 실정이다. 특히 선박의 항구 내 재항시간은 항구 내에서 발생하는 대기오염물질 및 온실가스 배출량과 직접적인 영향이 있는 바 본 연구에서는 2008년 부산항에 입항한 외항선박(19,167척)의 재항시간을 모수적 생존분석 기법을 통해 분석하였다. 이를 위해 로그-정규 가속화시간(AFT: accelerated failure time)모형과 로그-로지스틱 AFT모형이 추정되었으며, 추정결과 재항시간은 부두의 서비스 용량, 선박의 총중량, 선박의 종류에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다(${\alpha}$=0.05). 추정된 재항시간, 선박별 운항시간, 연료소비량 추정치를 이용하여 선박종류별 온실가스 배출량을 산정하였으며, 그 결과 2008년 부산항에 양적하 및 여객수송 목적으로 입항한 선박의 61%를 차지하는 풀컨테이너선의 부산항계 내 온실가스 배출량은 약 "17톤/회",로 나타났다. 그러나 2008년 부산항 입항선박의 약 20%를 차지하는 컨테이너선 외 화물운송선박의 정박 시 온실가스 배출량(톤/회)은 풀컨테이너선의 온실가스 배출량(톤/회)보다 크게 나타나, 해당 선박이 취급하는 화물의 양적하 시간 및 접안대기시간을 감소시킬 수 있는 물류 처리 기술 및 항만운영 정책 도입이 필요한 것으로 나타났다.
The port of Busan is the fifth busiest container port in the world in terms of total mass of 20-foot equivalent units transported. Yet no attempts have been made to estimate the greenhouse gas (GHG) emissions from the port of Busan by accounting for all port-related activities of the various transportation modes. With these challenges in mind, this study estimates the first activity-based GHG emissions inventory in the port of Busan, which consists of four transportation modes: marine vessels, cargo-handling equipment, heavy-duty trucks, and railroad locomotives. The estimation results based on the most recent and complete port-related activity data are as follows. First, the average annual transportation GHG emission in the port of Busan during the analysis period from 2000 to 2007 was 802 Gg $CO_2$-eq, with a lower value of 773 Gg $CO_2$-eq and an upper value of 813 Gg $CO_2$-eq. Second, the increase in the transportation-related GHG emissions in the port of Busan during the analysis period can be systematically explained by the amount of cargo handled ($R^2$=0.98). Third, about 64% of total GHG emissions in the port of Busan were from marine vessels because more than 40% of all maritime containerized trade flows in the port were transshipment traffic. Fourth, approximately 22% of the total GHG emissions in the port of Busan were from on-road or railroad vehicles, which transport cargo to and from the port of Busan. Finally, the remaining 14% of total GHG emissions were from the cargo handling equipment, such as cranes, yard tractors, and reach stackers.
This paper introduces empirical correlations to obtain the gas/liquid flow rates and the spray drop size of low viscosity liquid injected by Y-jet twin-fluid atomizers. The gas flow rate is well correlated with the gas injection pressure and the mixing point pressure, based on the compressible flow theory. Similarly, the liquid flow rate is determined by the liquid injection pressure and the mixing point pressure, and a simple correlation for the liquid discharge coefficient at the liquid port was deduced from the experimental results. The mixing point pressure, which is one of the essential parameters, was expressed in terms of the gas/liquid flow rate ratio and the mixing port length. Disintegration and atomization mechanisms both within the mixing port and outside the atomizer were carefully re-examined, and a "basic" correlation form representing the mean diameter of drops was proposed. The "basic" correlation was expressed in terms of the mean gas density within the mixing port, gas/liquid mass flow rate ratio and the Weber number. Though the correlation is somewhat complicated, it represents the experimental data within an accuracy of ${\pm}15%$.EX>${\pm}15%$.
In order to investigate the exhaust structure and secondary oxidation of unburned hydrocarbon (HC) in the exhaust port, concentrations of individual HC species were measured in exhaust process, the degree of oxidation were obtained. Using a solenoid-driven fast sampling system on single-cylinder research engine fueled with 94% propane, the profiles of unburned hydrocarbons (HCs) and non-fuel HCs with a propane fueled engine were obtained from several locations in the exhaust port during the exhaust process. The sampled gases were analyzed using a gas chromatography of HC species with 4 or lesser carbon atoms. The change of total HC concentration and HC fractions of major components through the exhaust port were discussed. The results showed that non-uniform distribution of HC concentration existed around the exhaust valve and changed with time, and that the exhaust gas exhibited nearly uniform concentration profile at port exit, which was due to mixing and oxidation. Also it could be known that bulk gas with relatively high HC concentration came out through the bottom of the exhaust valve. To estimate the mass-based degree of HC oxidation in the exhaust port from measured HC concentrations, a 3-zone diagnostic cycle simulation and plug flow modeling were used. The degree of oxidation ranged between 26 % and 36 % corresponding to the engine operation conditions.
우리나라 수출의 97.5%, 수입의 87.2%가 해상운송으로 이뤄지며 항만이 한국 경제의 중요한 구성요소이다. 이러한 항만의 효율적인 운영을 위해서는 항만 물동량의 단기 예측을 통해 개선시킬 수가 있으며 과학적인 연구방법이 필요하다. 이전 연구는 주로 장기예측을 기반으로 대규모 인프라투자를 위한 연구에 중점을 두었으며 컨테이너 항만물동량에만 집중한 측면이 크다. 본 연구는 국내 대표적인 석유항만인 울산항의 석유 및 가스화물 물동량에 대한 단기 예측을 수행하였으며 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 사용하여 RMSE기준으로 예측성능을 확인하였다. 본 연구의 결과는 석유 및 가스화물 물동량 수요 예측의 정확도를 높여 항만 운영의 효율성을 개선하는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 연구의 한계로 컨테이너 항만 물동량뿐만 아니라 석유 및 가스화물 물동량 예측에도 LSTM의 활용할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있으며 향후 추가 연구를 통해 일반화가 가능할 것으로 기대된다.
For an asymmetric scroll compressor for heat pump application, a numerical simulation was carried out to investigate the effects of injection port design on the compressor's performance under gas injection. To validate the simulation, the numerical results were compared with experimental results obtained from a scroll compressor with a base injection port design. There was good agreement between simulation and experimental results, with around a 1% difference in the injection mass flow rate when the injection pressure was below $12kgf/cm^2A$ for the heating mode. Various injection port angular positions were numerically tested to yield better injection performance. The largest improvement in heating capacity was obtained at angles of $240^{\circ}$ and $200^{\circ}$ inward from the scroll wrap end angle for low-temperature and standard heating conditions, respectively, while the maximum COP improvement was at $365^{\circ}$ and $280^{\circ}$, respectively. A considerable improvement in cooling capacity was also found at the injection port angle of $240^{\circ}$.
Gas Combustion Unit (GCU) onboard liquefied natural gas carriers handles boil-off to stabilize tank pressure. There are many factors for LNG cargo operators to take into consideration to determine whether to use GCU or not. Gas consumption of main engine and re-liquefied gas through the Partial Re-Liquefaction System (PRS) are good examples of these factors. Human gas operators have decided the operation so far. In this paper, some deep learning neural network models were developed to provide human gas operators with a decision support system. The models consider various factors specially into GCU operation. A deep learning model with Sigmoid activation functions in input layer and hidden layers made the best performance among eight different deep learning models.
국내 주요항만도시의 효율적인 모니터링 시스템 구축을 위해서는 첫째, 관련 법 제도적 기반 구축 및 관리를 위한 담당기관, 지역항만청, 항만공사의 협력을 강화해야 한다. 둘째, 항만기인 대기 오염물질 배출의 관리를 위해서는 체계적인 배출원 목록(Inventory)과 실시간 감시체계 구축을 통해 관리체계를 확립해야 한다. 셋째, 선박, 항만하역장비, 트럭 등 배출원별 대기 오염물질 배출저감을 위한 적극적 대처방안을 수립해야 한다. 이를 통해 주요 항만도시의 대기질을 개선하고 청정항만도시로 나아갈 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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