In this paper, we introduce advanced architectures of genetically-oriented Fuzzy Neural Networks (FNNs) based on fuzzy set and fuzzy relation and discuss a comprehensive design methodology. The proposed FNNs are based on 'if-then' rule-based networks with the extended structure of the premise and the consequence parts of the fuzzy rules. We consider two types of the FNNs topologies, called here FSNN and FRNN, depending upon the usage of inputs in the premise of fuzzy rules. Three different type of polynomials function (namely, constant, linear, and quadratic) are used to construct the consequence of the rules. In order to improve the accuracy of FNNs, the structure and the parameters are optimized by making use of genetic algorithms (GAs). We enhance the search capabilities of the GAs by introducing the dynamic variants of genetic optimization. It fully exploits the processing capabilities of the FNNs by supporting their structural and parametric optimization. To evaluate the performance of the proposed FNNs, we exploit a suite of several representative numerical examples and its experimental results are compared with those reported in the previous studies.
A chemical heat pump based on the reversible reactions between metal chlorides and ammonia gas is attractive alternative to compression system and liquid absorption systems in cooling and refrigerating fields. The advantages of chemical heat pump are no regulatory constants due to CFC refrigerants, utilization of gas, industrial waste heat, electricity, fuel oil etc. as heat sources and wide applications to energy storage system, large-scale energy managements for industrial process. The scale-up of chemical heat pump from laboratory prototype to pilot plants necessitates the interpretation of system performance and evaluation of dynamic behavior in the chemical reactor. This study contains the prediction of performance of chemical refrigerator according to operating condition, the dynamic simulations through reactor modelling, which is used for the calculation of reactive medium temperature and the conversion variation with reactor cooling temperature, and the effect survey of block parameters on the power of refrigerator.
Anomalies in the far-infrared [C II] 158 ${\mu}m$ line emission observed in the central one-kiloparsec regions of spiral galaxies are reviewed. Low far-infrared intensity ratios of the [C II] line to the continuum were observed in the center of the Milky Way, because the heating ratio of the gas to the dust is reduced by the soft interstellar radiation field due to late-type stars in the Galactic bulge. In contrast, such low line-to-continuum ratios were not obtained in the center of the nearby spiral M31, in spite of its bright bulge. A comparison with numerical simulations showed that a typical column density of the neutral interstellar medium between illuminating sources at $hv {\~} 1 eV $ is $N_H {\le}10^{21}\;cm^{-2}$ in the region; the medium is translucent for photons sufficiently energetic to heat the grains but not sufficiently energetic to heat the gas. This interpretation is consistent with the combination of the extremely high [C Il]/CO J = 1-0 line intensity ratios and the low recent star-forming activity in the region; the neutral interstellar medium is not sufficiently opaque to protect the species even against the moderately intense incident UV radiation. The above results were unexpected from classical views of the [C II] emission, which was generally considered to trace intense interstellar UV radiation enhanced by active star formation.
Sun Jong-Ho;Han Sang-Bo;Kang Dong-Sik;Kim Kwang-Hwa
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.54
no.12
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pp.578-584
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2005
This paper describes development of management software for transformers based on artificial intelligent analysis technology of dissolved gases in oil. Fault interpretation using the artificial intelligent analysis is performed by the artificial neural network and a rule based on the analysis of dissolved gases. The used gases are acetylene($C_{2}H_{2}$), hydrogen($H_2$), ethylene($C_{2}H_{4}$), methane($CH_4$), ethane($C_{2}H_{6}$), carbon monoxide(CO) and carbon dioxide($CO_2$). This software is mainly composed of gases input, fault's causes, expected fault's phenomena in detail, the decision on maintenance as well as report and gas trend windows. It is indicated that this is very powerful software for the efficient management of oil-immersed transformers using data analysis of gas components.
An exploration well is drilled where oil or gas potential is shown by a seismic survey and interpretation. With the advance of drilling technology, most of the easily accessible oil had been developed by the end of the 20th century. To satisfy the ever increasing demand for oil, and bolstered by high oil prices, the major oil companies started to drill in deep water, which requires a deep offshore drilling unit. Offshore drilling units are generally classified by their maximum operating water depth. Many semi-submersible rigs have been purpose-designed for the drilling industry as the allowable drilling water depth has become deeper by the developed technics since the first semi-submersible was launched in 1963. Semi-submersible rigs are commonly used for shallow to deep water up to 3,000 m. Drilling equipment such as a top drive, blowout preventer, drawworks and power system, mud circulation system, and subsea wellhead system are explained to help with an understanding of offshore drilling procedures in the oil and gas fields. The objective of this paper is to introduce the main components of a semi-submersible rig and, by doing so, to raise the awareness of offshore drilling, which accounts for over 30% of the total oil production and will continue to increase.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.9
no.3
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pp.289-294
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1999
The charged clusters or particles, which contain hundreds to thousands of atoms or even more, are suggested to from in the gas phase in the thin film processes such as CVD, thermal evaporation, laser ablation, and flame deposition. All of these processes are also phase synthesis of the nanoparticels. Ion-induced or photo-induced nucleation is the main mechanism for the formation of these nanoclusters or nanoparticles in the gas phase. Charge clusters can make a dense film because of its self-organizing characteristics while neutral ones make a porous skeletal structure because of its Brownian coagulation. The charged cluster model can successfully explain the unusual phenomenon of simultaneous deposition and etching taking place in diamond and silicon CVD processes. It also provides a new interpretation on the selective deposition on a conducting material in the CVD process. The epitaxial sticking of the charged clusters on the growing surface is getting difficult as the cluster size increases, resulting in the nanostructure such as cauliflower or granular structures.
This article covers the theoretical ac-impedance models for the analysis of oxygen reduction on the porous cathode electrode f3r solid oxide fuel cell (SOFC). Firstly, ac-impedance models were explained on the basis of the mechanism of oxygen reduction, which were classified into the rate-determining steps; (i) adsorption of oxygen atom on the electrode surface, (ii) diffusion of adsorbed oxygen atom along the electrode surface towards the three-phase (electrode/electrolyte/gas) boundaries, (iii) surface diffusion of adsorbed oxygen atom m ixed with the adsorption reaction of oxygen atom on the electrode surface and (iv) diffusion of oxygen vacancy through the electrode coupled with the charge transfer reaction at the electrode/gas interface. In each section for ac-impedance model, the representative impedance plots and the interpretation of important parameters attributed to the oxygen reduction reaction were explained. Finally, we discussed in detail the applications of the proposed theoretical ac-impedance models to the real electrode of SOFC system.
Lee, Won Woong;Ahn, Sung-Ho;Lee, Sung-Woo;Hong, Jongki
Analytical Science and Technology
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v.20
no.4
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pp.315-322
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2007
This study has been described the metabolism and excretion in a healthy male urine collected for 24 hr after oral administration of a complex (pseudoephedrine and dextromethorphan). To detect the trace amounts of parent drugs and their metabolites, acid-hydrolyzed urine was extracted and derivatized with MSTFA and MBTFA followed by gas chromatography/mass spectrometric analysis. Two parent drugs and their metabolites were tentatively identified as their derivatives based on the mass spectral interpretation and compared with previous reports. In addition, the time profile of urinary excretion rate for parent drugs and metabolites was studied. On the basis of metabolites identified and excretion rate, the metabolic pathways of both drugs are suggested.
A fault is a geological structure that can be a migration path or a cap rock of hydrocarbon such as oil and gas, formed from source rock. The fault is one of the main targets of seismic exploration to find reservoirs in which hydrocarbon have accumulated. However, conventional fault detection methods using lateral discontinuity in seismic data such as semblance, coherence, variance, gradient magnitude and fault likelihood, have problem that professional interpreters have to invest lots of time and computational costs. Therefore, many researchers are conducting various studies to save computational costs and time for fault interpretation, and machine learning technologies attracted attention recently. Among various machine learning technologies, many researchers are conducting fault interpretation studies using the support vector machine, multi-layer perceptron, deep neural networks and convolutional neural networks algorithms. Especially, researchers use not only their own convolution networks but also proven networks in image processing to predict fault locations and fault information such as strike and dip. In this paper, by investigating and analyzing these studies, we found that the convolutional neural networks based on the U-Net from image processing is the most effective one for fault detection and interpretation. Further studies can expect better results from fault detection and interpretation using the convolutional neural networks along with transfer learning and data augmentation.
According to the urban gas business legislation, cathodic protection systems should be applied for buried steel gas pipelines to prevent corrosion. In advanced countries including United States, the criteria for Cathodic Protection Potential is at least -850mV with respect to a saturated copper/copper sulfate electrode(CSE) when the CP applied, and the IR drops must be considered for valid interpretation. However, the IR drop through the pipe to soil boundary has been neglected in Korea. According to KGS code, a reference electrode must be placed in proximity to gas pipelines possible when measuring the CP potential. In this study, we have installed several solid reference electrodes around the buried pipeline(1.2m depth), lower surface(0.5m depth), and the surface individually in order to measure the CP potentials through the each reference electrode and find out the IR drops according to the location of each reference electrode. We have found the IR drop is the greatest when measuring the CP potential through the electrode placed on the ground and the IR drop is the smallest through the electrode installed near pipeline. Therefore, we have suggested the solid reference electrode should be installed as close as possible to buried pipeline in order to measure the correct CP potential without IR drop. We have also suggested the amendment of CP criteria considering IR drop.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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