The turbulent fluctuations of temperature and two components of velocity have been measured with hot- and cold-wires in the Thermally Stratified Wind Tunnel(TSWT). Using the fin-tube heat exchanger type heaters and the neural network control algorithm, both stable ($dT/dz=109.4^{\circ}C$) and unstable ($dT/dz=-49.1^{\circ}C$) stratifications were realized. An ambient air jet was issued normally into the cross flow($U_{\infty}=1.0 m/s$) from a round nozzle(d = 6 mm) flushed at the bottom waII of the wind tunnel with the velocity ratio of $5.8(U_{jet}/U_{\infty})$. The characteristics of turbulent dispersion in the cross flow jet are found to change drastically depending on the thermal stratification. Especially, in the unstable condition, the vertical velocity fluctuation increases very rapidly at downstream of jet. The fluctuation velocity spectra and velocity-temperature cospectra along the jet centerline were obtained and compared. In the case of stable stratification, the heat flux cospectra changes Its sign from a certain point at the far field because of the restratification phenomenon. It is inferred that the main reason in the difference between the vertical heat fluxes is caused by the different length scales of the large eddy motions. The turbulent kinetic energy and scalar dissipation rates were estimated using partially non-isotropic and isotropic turbulent approximation. In the unstable case, the turbulent energy dissipation decreases more rapidly with the downstream distance than in the stable case.
유체의 상변화를 이용하는 냉난방장치 등의 열장치에 대한 열역학적인 성능평가는 열역학적 성질들에 대한 구체적인 수치값을 필요로 한다. 그러나 이러한 열역학적 성질들을 제공하는 증기표를 그대로는 사용할 수 없기 때문에 효과적인 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 신경회로망의 함수근사 특성을 이용하여 냉방장치의 매질로 사용되는 냉매(R12)의 포화증기 영역을 모델링하였다. 냉매 R12의 포화증기 영역의 함수근사 해석을 위하여 1개의 노드를 가진 입력층에 대하여 7개의 노드를 가진 출력층을 기본으로 하여, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 두 개의 은닉층을 가진 회로망을 구성하였다. 또한 입력이 온도와 압력 두 가지의 경우에 대하여 검토하였다. 제안된 신경회로망을 사용한 결과 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}$0.005%, 비체적은 ${\pm}$0.02%, 압력과 온도는 특별한 몇 개를 제외하고는 ${\pm}$0.02% 범위 내로 수렴되었다. 이 결과로부터 냉매를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인하였다.
청정대체에너지로 관심이 고조되고 있는 바이오에탄올의 경제적 생산은 고유가시대에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 곡물의 주정발효를 통해 얻어진 바이오 에탄올의 회수공정에 대하여 공장설계를 위한 열역학적 해석을 통해 신뢰성 있는 공정모사결과를 얻을 수 있도록 하고, 본 모델을 통하여 매우 성공적으로 운전이 되어 제품을 생산할 수 있고 향후 공정개선에 대한 기초를 마련했다. 연료용 무수에탄올 생산 공정은 실제공정에서 사용되고 있는 기술은 공비증류, 추출증류, 압력스윙 흡착공정 등이 있다. 본 연구에서는 추출증류 공정에 대한 공정모사를 통해 경제성 및 영향성을 평가해보았다. 에틸렌글리콜을 이용한 추출증류에 대한 공정연구는 매우 에너지 효율적이고 무수에탄올 생산에 있어 에틸렌글리콜을 이용한 추출증류는 발효 불순물의 영향을 받지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 공비증류와 비교할 때 가장 큰 차이를 보이는 것으로 무수에탄올 회수에 있어 다양한 구성이 가능하며, 에탄올의 회수율을 극대화할 수 있다는 장점을 갖는다. 또한 공비를 제거하기위한 에틸렌글리콜 등의 첨가제는 공정의 성분들과 끓는점의 차이가 높고 서로의 용해도가 낮아서 공정중에 거의 100% 회수가 가능한 특징을 있고 공비증류에 비해 매우 환경친화적이다. 한편 개발된 공정에서는 매우 낮은 에너지(1.37198 kg steam/kg anhydride ethanol from 3.05 mol% ethanol)로 99.85%의 무수에탄올을 생산할 수 있으며, 본 연구의 결과 발효된 원료로부터의 무수에탄올의 생산은 공비를 제거하기위한 agent의 선택도 중요한 사항으로 첨가제에 따른 효율이나 에너지 필요량을 알아보았고 공정의 에너지를 절약하기 위해 공정을 효율적으로 구성하여 열회수를 극대화 할 수 있었다.
Metal foam has many excellent properties, such as light weight, incombustibility, good thermal insulation, sound absorption, energy absorption, and environmental friendliness. It has two types of macrostructure, a closed-cell foam with sealed pores and an open-cell foam with open pores. The open-cell foam has a complex macrostructure consisting of an interconnected network. It can be exploited as a degradable biomaterial and a heat exchanger material. In this paper, open cell Mg alloy foams have been produced by infiltrating molten Mg alloy into porous pre-forms, where granules facilitate porous material. The granules have suitable strength and excellent thermal stability. They are also inexpensive and easily move out from open-cell foamed Mg-Al alloy materials. When the melt casting process used an inert gas, the molten magnesium igniting is resolved easily. The effects of the preheating temperature of the filler particle mould, negative pressure, and granule size on the fluidity of the open cell Mg alloy foam were investigated. With the increased infiltration pressure, preheat temperature and granule sizes during casting process, the molten AZ31 alloy was high fluidity. The optimum casting temperature, preheating temperature of the filler particle mould, and negative pressure were $750^{\circ}C$, $400-500^{\circ}C$, and 5000-6000 Pa, respectively, At these conditions the AZ31 alloy had good fluidity and castability with the longest infiltration length, fewer defects, and a uniform pore structure.
합성가스는 화학제품 및 수송연료의 원료로 이용되며, 최근 목질계 바이오매스의 가스화를 통한 합성가스 생산기술에 대한 연구가 다수 진행되었다. 케나프는 높은 생산성과 이산화탄소 흡수율을 가지는 목질계 바이오매스로 이산화탄소 저감을 위한 대체자원으로서 활용 가능성이 높다. 본 연구는 케나프 가스화 실험연구 데이터를 바탕으로 상용 수준의 케나프 가스화 공정을 개발하고, 해당 공정의 타당성 및 실현가능성을 평가하는 연구로서, 케나프 가스화 통합공정 설계, 열교환망 설계, 기술경제성 평가로 구성된다. 개발된 공정으로부터 생산되는 합성가스의 최소판매가격은 1 GJ당 9.55 달러로, 합성가스의 시장가격보다 낮은 것을 확인하였다.
배관의 관벽투과 특성을 지닌 원격장 와전류 비파괴 검사법은 열교환기 세관 검사에서부터 천연가스 수송관에 이르기까지 다양한 형태의 배관과 결함을 대상으로 적용 연구가 진행되고 있다. 공칭 외경 100mm의 주철관은 주로 상수도 관로의 배수관으로 활용되고 있는데, 차량 진동과 부식에 의한 결함의 생성으로 정수의 누수 문제를 일으킨다. 그러나, 탐상 경제성 및 효용성 문제로 관내 검사장치 투입과 같은 직접적인 검사 방법의 수행이 제한되어 왔다. 원격장 와전류 방법은 시스템 구성이 용이하고 내 외부 부식 결함에 대한 정량적인 평가가 가능하기 때문에 경제성 있는 장치 개발이 가능하다. 본 연구에서는 원격장 와전류 기술을 이용하여 상수도 관망의 특성을 고려한 매설 배관 검사시스템 개발을 수행하였다. 세부적으로는 관내 투입 원격장 와전류 검사의 기구부 설계 및 제작, 원격장 와전류 신호의 획득 및 처리 프로그램 개발, 그리고 개발 장치의 운용 방법 및 절차 검토 등으로 되어 있다.
풍진동(Wind-induced vibration)은 바람에 의해 구조물에 진동이 발생하는 현상으로써 세장비가 큰 열기기 Stack 설계시 고려해야 할 중요한 사항이다. 따라서, 국제 규격에는 풍진동에 대한 설계 인자와 각 범위에 대해 필요한 고려 사항을 정의하고 있다. 규격에 의한 설계 검증은 몇몇 인자를 이용하여 간단하게 확인이 가능하다는 장점이 있는 반면, 실제 풍진동에 의한 영향을 정량적으로 평가하지 않기 때문에 실제 필요한 것보다 과도한 설계를 요구할 수 있다는 단점이 있다. 또한 여러 제약조건으로 Code 상의 요구조건을 만족하지 못하는 경우 실제 시스템의 거동을 예측할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해 CFD 와 FEM 등의 수치적 해석 방법을 통해 풍진동이 실제 Stack에 미치는 영향을 해석하여 설계 적정성을 검증하여 Code 상의 요구 조건과 비교하였다.
수치해석적으로 열교환기의 열성능 평가를 하기 위하여는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값을 필요로 한다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표나 선도를 수치 해석에 직접적으로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 물의 과열증기 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력 2개의 노드로 구성된 입력층, 각각 15개와 25개의 노드로 구성된 2개의 은닉층, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등 3개의 노드로 구성된 출력층으로 이루어 진다. 스플라인 보간법에는 2차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망은 훨씬 더 많은 데이터에 대하여 작은 백분율 오차를 보여 주었으며, 이 결과로부터 신경회로망이 과열증기의 열역학적 성질들을 모델링하는데 아주 강력한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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