Because of the important role LD converters play in the production of high quality steel, various dynamic models have been attempted in the past by many researchers not only to understand the complex chemical reactions that take place in the converter process but also to assist the converter operation itself using computers. And yet no single dynamic model was found to be completely satisfactory because of the complexity involved with the process. The process indeed involves dynamic energy and mass balances at high temperatures accompanied by complex chemical reactions and transport phenomena in the molten state. In the present study, a mathematical model describing the dynamic behavior of LD converter process has been developed. The dynamic model describes the time behavior of the temperature and the concentrations of chemical species in the hot metal bath and slag. The analysis was greatly facilitated by dividing the entire process into three zones according to the physical boundaries and reaction mechanisms. These three zones were hot metal (zone 1), slag (zone 2) and emulsion (zone 3) zones. The removal rate of Si, C, Mn and P and the rate of Fe oxidation in the hot metal bath, and the change of composition in the slag were obtained as functions of time, operating conditions and kinetic parameters. The temperature behavior in the metal bath and the slag was also obtained by considering the heat transfer between the mixing and the slag zones and the heat generated from chemical reactions involving oxygen blowing. To identify the unknown parameters in the equations and simulate the dynamic model, Hooke and Jeeves parttern search and Runge-Kutta integration algorithm were used. By testing and fitting the model with the data obtained from the operation of POSCO #2 steelmaking plant, the dynamic model was able to predict the characteristics of the main components in the LD converter. It was possible to predict the optimum CO gas recovery by computer simulation
반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.
본 연구에서는 대표 악취물질로 분류되는 황화수소(hydrogen sulfide, $H_2S$)를 처리하기 위해 3원계의 금속이온 물질이 담지된 활성탄의 제조조건 최적화에 대한 연구를 수행하였다. $H_2S$ 흡착성능 증진을 위한 금속이온 물질로는 $H_2S$ 흡착성능 증진 물질인 KI를 기반으로 Li 및 Fe 또는 3원계(K, Li, Fe)로 조합 시 성능 증진을 확인하였으며, 이는 XRD 분석을 통해 각 활성 물질의 $H_2S$와의 반응 또한 결합에 의한 것으로 판단하였다. 흡착제의 열처리시 질소를 이용한 경우 공기에 비교하여 흡착 성능이 약 3배 이상 증가하였다. 최적 흡착제의 최대 흡착량 상수($q_m$)값은 97.07로써 기존 K 기반 첨착활성탄 대비 6배의 흡착성능이 나타났으며, 물질전달속도와 흡착속도 간 평형에 의해 객관적인 흡착량($0.3g\;g^{-1}$ 이상)이 확보됨을 확인하였다. 입자 크기에 따른 흡착제 성능 차이를 확인한 결과, 성능의 구배는 존재하나 시약급 활성탄 입자 크기를 가지는 활성탄의 개질 시에도 성능 증진이 뚜렷함을 확인하였다. 상대습도가 비교적 높은 60, 100%에서도 흡착성능이 존재함을 확인하였으며, 이를 통해 스크러버 후단과 같은 습도가 높은 실 공정에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
Polymethylmethacrylate(PMMA)는 척추 전적출술후에 척추를 재건하기 위해 사용되지만 액체 형태의 PMMA가 응고하면서 발생되는 열은 척수 신경의 열 손상 가능성을 가지고 있다. 이 연구의 목적은 이미 응고된 PMMA sheet가 척수 신경을 보호하는 방어 벽으로서의 열 차단 역할을 할 수 있는지 또한 열손상으로부터 신경을 보호하기 위해 필요한 방어벽의 최소한의 두께를 탐구하는 데 있다. 실험실에서 제 12번째 흉추체 전 적출후의 상태와 동일한 크기와 모양의 정육면체의 용기를 제작하였다. 60ml의 액체형 PMMA를 용기 안에 주입하여 응고하는 PMMA중심부와 세 가지 다른 두께의(제 1 군 : 0mm, 제 2 군 : 5mm, 제 3 군 : 8mm) 이미 응고된 PMMA sheet의 하부(척수의 전면을 의미)에서 온도를 측정하였다. 또한 이 결과에 대한 위의 세 가지 군에 대해 열역학적 분석도 시행하였다. 응고하는 PMMA 덩이의 중심부에서의 온도는 18회의 실험 동안 매우 일정하여($106.8{\pm}3.9^{\circ}C$)이 실험 모델의 재현성을 보여주고 있었다. 방어 벽이 없는 군(제 1 군)에서 척수 신경 전면의 최고 온도가 $60.3^{\circ}C$이었으나 5mm군 (제 2 군)과 8mm군(제 3 군)에서는 각각 $47.3^{\circ}C$와 $43.3^{\circ}C$로 이미 응고된 PMMA는 통계적으로 유의한(p<0.00005) 온도 차단 효과를 보였다. 최고 온도에 도달하기까지의 계산된 시간은 실제 실험치 보다 35%이내의 오차를 보였으나 최고 온도에 대한 열역학적인 계산치는 실제 실험에서 나타난 수치의 1%이내의 오차를 보였다. 이상의 열역학적인 자료를 토대로 볼 때, PMMA를 이용한 척추의 재건술에서 PMMA 방어벽은 척수의 열손상을 방지하는 효과가 있으며, 이 실험에서 가정한 척수의 열손상 역치인 $39^{\circ}C$이하로 척수 온도를 유지하기 위해 필요한 PMMA방어벽의 두께는 10mm정도로 계산되었다. PMMA 방어벽의 임상 적용에 대해서는 추가적인 임상 실험이 필요하다고 사료된다.
HVAC(Heating, Ventilating, Air Conditioning) 시스템은 승객실 내부의 열환경을 제어하여 쾌적성을 향상시키거나 전면 유리창에 생성된 성에를 제거하여 운전자의 가시영역을 확보하는 등 차량의 성능과 관련된 매우 중요한 기능을 담당한다. 본 연구에서는 CFX 를 사용하여 HVAC 시스템의 기능 중 제상 덕트의 성능과 관련된 수치해석적 연구를 수행하였다. 제상덕트의 해석결과, 출구에서의 유량배분특성 및 유동구조는 일반적인 설계주안점에 부합된 양호한 결과를 얻었다. 외부온도 $-18^{\circ}C$ 하에서 물의 잠열인 $3.37{\times}10^5$[J/kg]을 고려한 상변화 과정을 수치적으로 모사하기 위하여 열용량법을 사용하였고, 시간에 따른 제상패턴 해석을 위해 얼음과 유리의 고체도메인에 대한 추가적인 격자 생성 작업이 필요하였다. 유동해석 결과, 전면유리 근처의 유동구조, 유적선, 온도장 해석결과는 본 연구에서 수행한 제상덕트 모델이 우수한 성능으로 제상기능을 수행할 수 있음을 보였으며, 수치해석적 결과는 실험적 결과와 비교하여 제상패턴이 잘 일치함을 확인하였다. 또한 전면유리 상의 4 개의 지점에서 얻어진 온도, 물분율, 엔탈피의 시간에 따른 변화를 통해 상변화 과정을 정량적으로 파악하였다.
본(本) 연구(硏究)에서는 3종(種)의 잎담배 추출액(抽出液)을 시료(試料)로 하여 동결농축(凍結濃縮)에 관(關)한 기초적(基礎的) 실험(實驗)과 검토(檢討)를 행(行)하였으며, 자작(自作)한 과냉각액(過冷却液) 공급형(供給形) 연속(連續) 교반조(攪拌槽)을 써서 빙결정(氷結晶) 성장속도(成長速度)와 과냉각도(過冷却度) 및 빙결정(氷結晶)의 입경분포(粒徑分布)를 측정(測定)한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 공급(供給) 과냉각액(過冷却液)의 과냉각도(過冷却度) $0.2{\sim}0.6^{\circ}C$에서 빙결정(氷結晶)의 평균입경(平均粒徑)은 $0.04{\sim}0.1cm$였다. 2. 순수(純水) 및 시료용액(試料溶液)에서 생성(生成)된 빙결정(氷結晶)의 α축방향성장속도(軸方向成長速度) v는 과냉각도(過冷却度) $0.1^{\circ}C$ 이하에서 과냉각도(過冷却度)에 비례했다. 즉, v=0.058 ${\Delta}t_b$였다. 또한 농도(濃度) 20%까지의 비례상수는 농도(濃度)에 의존(依存)하지 않았다. 3. 빙결정(氷結晶) 성장속도(成長速度)는 입경(粒徑)에 의존(依存)하지 않았다. 4. 빙결정(氷結晶)의 성장속도(成長速度)는 확산(擴散)과 전열(傳熱)의 율속과정(律速過程)뿐만 아니라 결정화(結晶化) 과정(過程)도 고려하지 않으면 안된다. 5. 핵발생속도(核發生速度)는 Huige et al의 결과(結果)에 비해 현저하게 작았다. 그 원인은 조내(槽內)의 빙결정농도(氷結晶濃度)와 교반속도(攪拌速度)가 Huige et al의 실험(實驗)에 비해 매우 작았기 때문이다.
본 연구에서는 NMO (Natural Manganese Ore), $MnO_2$, $Mn_2O_3$ 촉매를 산소 존재 하에 저온에서 $NH_3$를 환원제로 이용하여 질소산화물(NOx)을 제거하는 선택적 촉매 환원법에 사용되었다. NMO의 경우, 안정성 실험에서 질소산화물 전환율이 423 K에서 100시간 후에도 변하지 않는 것을 확인하였다. 동력학 실험의 경우, 열 및 물질전달이 영향을 주지 않는 영역에서 수행하였다. 정상상태에서의 반응속도 연구는 저온 SCR반응에서 암모니아에 대하여 0차이고 일산화질소에 대해서는 0.41 ~ 0.57차였으며 산소에 대해서는 0.13 ~ 0.26차인 것을 확인하였다. 온도가 증가할 때, 암모니아와 산소 농도의 결과에 따라 반응차수가 감소함을 확인하였다. 촉매 표면에 해리흡착 된 암모니아와 가스상 일산화질소(E-R 모델)와의 반응 및 흡착 된 일산화질소(L-H 모델)와의 반응을 확인하였다.
자연공기(自然公氣)에 의(依)한 곡물건조(穀物乾燥)의 시뮤레이숀 모델에 관(關)하여 논(論)한 후(後), 벼 건조(乾燥)에 있어서 곡물수분(穀物水分)과 건물손실(乾物損失)의 변화(變化)를 예측(豫測)할 수 있도록 시뮤레이숀 모델을 수정개발(修正開發)하였으며, 이것을 실재(實在) 실험치(實驗値)와 비교(比較)하여 모델의 유효성(有效性)을 입증(立證)하였다. 그 후(後) 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 벼 건조(乾燥)의 최소송풍량(最小送風量)과 최대곡물층(最大穀物層)의 두께를 결정(決定)하기 위(爲)하여 벼 건조(乾燥) 시뮤레이숀을 행(行)하였는데, 이를 위(爲)하여 배의 최초수분함량(最初水分含量) 송풍량(送風量) 및 수확시기(收穫時期)를 건조(乾燥)의 조건(條件)으로 하였으며 텍사스 버어몬트 지방(地方)의 15년간(年間)의 공인기상(公認氣象) 자료(資料)를 이용(利用)하였다. 이상(以上)의 연구(硏究)를 통(通)하여, 다음과 같은 결론(結論)을 얻을 수 있었다. 1. 벼의 specific heat, equilibrium relative humidity, 비중(比重), mass transfer coefficient, 그리고 건물손실(乾物損失) 방정식(方程式)이 주어진다면 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 곡물건조(穀物乾燥) 시뮤레이숀 모델 (KSUDRYER)은 벼건조(乾燥)에도 이용(利用)이 가능(可能)하였다. 2. 유효성(有效性) 검정결과(檢定結果)에 의(依)하면, 수정개발(修正開發)된 시뮤레이숀 모델은 자연공기(自然空氣)에 의(依)한 건조시(乾燥時) 벼의 수분변화(水分變化)를 정확(正確)히 예측(豫測)할 수 있었다. 3. 일반적(一般的)으로 다음의 건조조건(乾燥條件)을 사용(使用)한다면, 텍사스 지방(地方)의 기상조건하(氣象條件下)에서 벼는 자연공기(自然空氣)에 의(依)하여 건조(乾燥)될 수 있겠다. 최소(最初) 벼수분(水分)이 24%, 22%, 20% 그리고 18%일때, 각각(各各)의 최소송풍량(最小送風量)은 $5.5m^3/min-t$, $3.3m^3/min-t$, $2.2m^3/min-t$, 그리고 $1.1m^3/min-t$이며, 각각(各各)의 최대건조층(最大乾燥層) 두께는 0.91m, 1.52m, 2.13m, 그리고 2.44m였다. 이상(以上)의 결과(結果)는 Morrison(1954), 그리고 Sorenson and Crane (1960)의 실재실험(實在實驗) 결과(結果)와 비교(比較)해 볼 때 별 차이(差異)가 없었다.
한국 동해 연안역의 공간적인 수온변동 특성을 밝히기 위하여 23년간 평균된 월별 평균수온 자료를 이용하여 0m 층에서 300m층 까지 각각 수층별로 E.O.F 분석을 행하고, T-S diagram과 단면별 수온분포도를 작성하여 비교, 검토하였다. 대표적인 수온의 변동양상에 따라 표층 (0m\~50m), 차층 $(100m\~150m)$ 및 중층$(200\~300m)$으로 나누었다. 수온변동량의 1st mode값에 의한 각 수층별 수온변동 양상을 요약하면 다음과 간다. 표층에서의 수온은 주로 계절적인 변동양상을 보인다. $100\~150m$ 층의 수온은 난류수와 냉수간의 상호작용과 상층으로 부터의 열의 전달작용에 의하여 주로 변동됨을 알 수 있다. $200~300m$ 층에서의 수온변동은 주로 연안 저층냉수의 이류에 의하여 지배되는 것으로 사료된다. 본 연구는 1987년도 문교부 기초과학 육성연구비의 지원에 의하여 이루어 졌다.
등온흡습곡선측정시의 건제품이 주어진 대상습도에서 평형에 이르는 시간을 단축시키기 위하여 조절기류를 이용하는 장치를 만들고, 이를 이용하여 $25^{\circ}C$에서 말쥐치 건제품의 등온흡습곡선을 측정하였다. 1. 조절기류를 이용함으로써 주어진 수분활성에서보다 높은 수분활성에 이르는 시간을 평균 45 시간으로 단축시킬 수 있었다. 2. 단분자의 수분함양은 고형물 1kg당 0.092kg이었으며, 건조말쥐치의 제품에 대하여 $8.42\%$였다. Symbols used in the text A : surface, $m^2$$a_w$: water activity $A_s$ : specific surface, $m^2/kg$ dry matter C : constant related to the heat of adsorption $K_g$ : gas film coefficient of mass transfer, $kg water/hr{\cdot}Pa{\cdot}m^2$ n : number of molecular layers $n_s$ : moisture content, kg water /kg dry matter $n_{sa}$ : mean moisture content, kg water/kg dry matter $n_{se}$ : equilibrium moisture content, kg water/kg dry matter $n_{sm}$ : moisture content for monolayer, kg water/kg dry matter $P_g$ : saturated vapor pressure at wet-bulb temperature, Pa $P_a$ : partial vapor pressure of water in air, Pa $R_d$ : resistance factor against diffusion, $m^2{\cdot}hr/kg$ dry matter $R_s$ : resistance factor against drying, $m^2{\cdot}hr/kg$ dry matter R.H. : relative humidity, $\%$$\varphi$ : R.H./100
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[게시일 2004년 10월 1일]
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