This study employs Bayesian multiple regression analysis using the ordinary least squares method for regional low flow frequency analysis. The parameter estimates using the Bayesian multiple regression analysis were compared to conventional analysis using the t-distribution. In these comparisons, the mean values from the t-distribution and the Bayesian analysis at each return period are not significantly different. However, the difference between upper and lower limits is remarkably reduced using the Bayesian multiple regression. Therefore, from the point of view of uncertainty analysis, Bayesian multiple regression analysis is more attractive than the conventional method based on a t-distribution because the low flow sample size at the site of interest is typically insufficient to perform low flow frequency analysis. Also, we performed low flow prediction, including confidence interval, at two ungauged catchments in the Nakdong River basin using the developed Bayesian multiple regression model. The Bayesian prediction proves effective to infer the low flow characteristic at the ungauged catchment.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.6B
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pp.363-371
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2012
In this study, the low-flow frequency analysis was performed to determine the low-flow standard of dam maintenance flow for Hwacheon and Chuncheon dams. For this purpose, two methods (case 1: low-flow frequency analysis using the monthly inflow data of the specified return periods, case 2: low-flow frequency analysis using the difference of monthly accumulated inflow) were applied. As a result, it is found that the monthly inflow data of the return periods by reflecting the statistical characteristics of Hwacheon and Chuncheon dams can be utilized to determine the standard of maintenance flow or water level.
The low flow is the necessary and important index to establish national water planning, however there are lots of uncertainty in the low flow estimation. Therefore, the objectives of this study are to assess the climate change uncertainty and the effects of hydrological models on low flow estimation. The 5 RCMs (HadGEM3-RA, RegCM4, MM5, WRF, and RSM), 5 statistical post-processing methods and 2 hydrological models were applied for evaluation. The study area were selected as Chungju dam and Soyang river dam basin, and the 30 days minimum flow is used for the low flow evaluation. The results of the uncertainty analysis showed that the hydrological model was the largest source of uncertainty about 41.5% in the low flow projection. The uncertainty of hydrological model is higher than the other steps (RCM, statistical post-processing). Also, VIC model is more sensitive for climate change compared to SWAT model. Therefore, the hydrological model should be thoroughly reviewed for the climate change impact assessment on low flow.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05b
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pp.586-591
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1996
Through the analysis of many experimental post-dryout data, it is shown that the most probable flow regime near dryout or quench front is not annular flow but churn-turbulent flow when the mass flux is low. A correlation describing the initial droplet size just after the CHF position at low mass flux is suggested through regression analysis. In the post-dryout region at low pressure and low flow, it is found that the suggested one-dimensional mechanistic model is not applicable when the vapor superficial velocity is very low, i.e., when the flow is bubbly or slug flow regime. This is explained by the change of main entrainment mechanism with the change of flow regime. Therefore, the suggested correlation is valid only in the churn-turbulent flow regime ( $j_{g}$$^{*}$=0.5~4.5).).
Yang, Hae Soon;Kim, Young Man;Kim, Sun Tae;Choi, Beom Suk
Analytical Science and Technology
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v.7
no.3
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pp.253-260
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1994
Analytical characteristics of low power-low flow inductively coupled plasma-atomic emission spectometry(ICP-AES) has been studied. Although the net intensity of the low power ICP is lower than the moderate power ICP, the signal to background ratio becomes higher since the background intensity decreases with decreasing the RF power. The detection limit of the low power ICP is comparable with that of the moderate power ICP. The dynamic range of the calibration curve of the low power ICP is $10^4{\sim}10^5$. The ionization interferences by alkali metals increase with increasing the carrier gas flow rate, but the effects are not varied significantly with the RF power.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.169-173
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2008
본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.1
no.2
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pp.1-8
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2000
The flow in low-density plumes expanding into a region of finite pressure shows a quite different behavior from that observed in low-density plumes expanding into a vacuum. The flow structure in the plume varies depending on applied ambient and stagnation chamber conditions. In the present study, the direct simulation Monte-Carlo (DSMC) method based on molecular gas dynamics is employed in the analysis of low-density gas flows expanding through a small converging/diverging nozzle. Special attention has been paid to the effect of non-zero ambient and stagnation pressures on the flow structure which has rarely been studied using the DSMC method.
The purpose of this study is to estimate the low-flow statistics at the mountainous watershed. The formulation for the estimation of the design low-flow statistics was obtained by means of a hydraulic approach applied to a simple conceptual model for a mountainous watershed. Three of the independent variables associated with the low-flow statistics is watershed area(A), average basin slope(S) and the base flow recession constant(K); Watershed area was measured from topographic maps and average basin slope is approximated in this study using Strahler's slope determining method. And base flow recession constant computed using Vogel and Kroll's method. Unfortunately, this method is usually unavailable at ungaged sites. In this study, recession constant at ungaged sites is estimated using graphical regression method used by Giese and Mason. The model for estimating low-flow statistics were applied to all 61 catchments in the Sumjin, Mankyung basin.
In this study, one of the techniques on the extension of low flow series has been developed, in which the daily streamflows were simulated by the Tank model with the input of extended daily rainfall series which were stochastically generated by the Markov chain model. The annual lowest flow serried for each of the given durations were formulated form the simulated daily streamflow sequences. The frequency of the estimated annual lowest flow series was analyzed. The distribution types to be used for the frequency analysis were two-parameter and three-parameter log-normal distribution, two-parameter and three-parameter Gamma distribution, three-parameter log-Gamma distribution, Gumbel distribution, and Weibull distribution, of which parameters were estimated by the moment method and the maximum likelihood method. The goodness-of-fit test for probability distribution is evaluated by the Kolmogorov-Sminrov test. The fitted distribution function for each duration series is applied to frequency analysis for developing duration-low flow-frequency curves at Yongdam Dam station. It was shown that the purposed technique in this study is available to generate the daily streamflow series with fair accuracy and useful to determine the probabilistic low flow in the watersheds having the poor historic records of low flow series.
Measurement uncertainty analysis of fuel flow using turbine flowmeter was performed for the case of altitude engine test. SAE ARP4990 was used as the fuel flow calculation procedure, as well as the mathematical model for the measurement uncertainty assessment. The assessment was performed using Sensitivity Coefficient Method. 11 parameters involved in the calculation of the flow rate were considered. For the given equipment setup, the measurement uncertainty of fuel flow was assessed in the range of 1.19~1.86 % for high flow rate case, and 1.47~3.31 % for low flow rate case. Fluctuation in frequency signal from the flowmeter had the largest influence on the fuel flow measurement uncertainty for most cases. Fuel temperature measurement had the largest for the case of low temperature and low flow rate. Calibration of K-factor and the interpolation of the calibration data also had large influence, especially for the case of very low temperature. Reference temperature, at which the reference viscosity of the sample fuel was measured, had relatively small contribution, but it became larger when the operating fuel temperature was far from reference temperature. Measurement of reference density had small contribution on the flow rate uncertainty. Fuel pressure and atmospheric pressure measurement had virtually no contribution on the flow rate uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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