Fracture energy values KV have been measured on cast steel, used in the container manufacture, by instrumented Charpy impact testing. This material has a large ductility on the upper transition region at $+20^{\circ}C$ and a ductile tearing with an expended plasticity before a brittle fracture on the lower transition region at $-20^{\circ}C$. To assess the fracture toughness of this material we use, the $K_{IC}$-KV correlations to measure the critical stress intensity factor $K_{IC}$ on the lower transition region and the dynamic force - displacement curves to measure the critical fracture toughness $J{\rho}_C$, the essential work of fracture ${\Gamma}_e$ on the upper transition region. It is found, using the $K_{IC}$-KV correlations, that the critical stress intensity factor $K_{IC}$ remains significant, on the lower transition region, which indicating that our testing material preserves his ductility at low temperature and it is apt to be used as a container's material. It is, also, found that the $J_{\rho}-{\rho}$ energetic criterion, used on the upper transition region, gives a good evaluation of the fracture toughness closest to those found in the literature. Finally, we show, by using the ${\Gamma}_e-K_{IC}$ relation, on the lower transition region, that the essential work of fracture is not suitable for the toughness measurement because the strong scatter of the experimental data. To complete this study by a numerical approach we used the ANSYS code to determine the critical fracture toughness $J_{ANSYS}$ on the upper transition region.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2006.06b
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pp.295-303
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2006
The pulp yield was improved by about 4.5-5% when polysulfide (PS) and anthraquinone (AQ) were added to the kraft cooking liquor (white liquor). The exchange of the black liquor with fresh white liquor further increased the yield. The highest pulp yield was obtained when the PS cooking liquor containing 70% of total active alkali (AA) and 100% of AQ was used from the beginning of the reaction and the black liquor was exchanged with fresh white liquor containing the residual 30% of AA just after temperature reached $135^{\circ}C$. There was a good correlation between kraft pulp yields of a hardwood species and the ratios of the amount of xylose to glucose (X/G ratio), liberated by an acid hydrolysis of the pulps. However, the correlation was dependent on raw material wood species. Therefore, it is required in advance to establish a correlation between the yields and X/G ratios for raw material wood species of a target pulp in order to estimate pulp yield using X/G ratio. The X/G ratios of relatively high yield pulps showed higher values than those expected from the correlation. In a mill trial, the superiority of the PS-AQ isothermal cooking (ITC) process over the kraft ITC process was confirmed by examining X/G ratio of pulps obtained. The pulp yield in the PS-AQ ITC process was estimated at about 57.0%. This yield is very high, which indicates that reaction conditions of the PS-AQ ITC process are optimal.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.20
no.4
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pp.26-33
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2016
In order to analyze supercritical transition of liquid hydrocarbon fuel which used propulsion engine, visualization of phase changing using Methylcyclohexane (MCH) was performed. Also, measurements of temperature and pressure were conducted to obtain saturation lines of MCH and Decane. delayed increase of the pressure existed near the critical point due to dramatical increase of specific heats and the critical opalescence was only observed from the end point of delaying to the critical point. Beyond the critical point, the boundary between phases disappeared and the strong density gradient was observed. As the comparison between experimental and numerical saturation lines, the numerical estimation for mixture had relatively little difference while the results of pure components had almost coincidence.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.17
no.6
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pp.505-513
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2005
We measured the time-dependent concentration of VOCs emitted from Ondol floor, furniture, and the wall made of various building materials. After obtaining results from the previous measurement, we developed the estimation equations of the concentration decay, and obtained the estimated graphs for the concentration decay under different air change rates and loading factor conditions by using the estimated equations. We conducted our tests by applying our measurements to real residences for 110 days in the case of furniture and for 40 days in the case of the floor. We also conducted experiments in the cases of various wall materials for 7 days which totaled 10 times. We used the GC/FID for experiments for real residences accord-ing to the specified procedures of the NIOSH 1501, and carried out experiments for wall materials according to the specified procedures of the ASTM 5116-97. When conducting experiments for wall materials, we set the temperature and relative humidity at $23^{\circ}C$ and $50\%$, respectively. We also set the air change rate and loading factor at 0.7/h and $1.617 m^2/m^3$, respectively. Our results showed that it is possible to predict proplrly the time-dependent concentration decay of VOCs by using logarithmic functions in both cases of experiments for real residences and for wall materials. Furthermore, we found that the concentration decay rate of VOCs increased rapidly as the air exchange rate increased while the concentration decay rate decreased as the loading factor increased.
Field study was conducted to evaluate the relationship between daytime net radiation (Drn) and global solar radiation (Rs) and to develop the empirical equation predicting daytime net radiation above corn canopy from observations of Rs and Ta (mean daily air temperature). The relationship between Drn and Rs under the cloudless day was Drn = 0.6659Rs and that under the cloudy (> 35% of possible sunshine) Drn = 0.729Rs. Thus, Drn/Rs Ratio under cloudless day was found to be lower than that under the cloudy day. Rs and Ta were used in the radiation balance equation to estimate Drn and the empirical model could be expressed as $Drn=[0.9Rs-(352-227{\times}10^{-10}{\times}Ta^4)]$ [1.11Rs/Rso - 0.05].
Kim, Sinaee;Kim, Seokhyeon;Hwang, Soonho;Jun, Sang-Min;Song, Jung-Hun;Kang, Moon-Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.61-75
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2021
This study aims to assess the changes in crop water requirement of paddy and upland according to future climate and land use changes scenarios. Changes in the spatiotemporal distribution of temperature and precipitation are factors that lower the stability of agricultural water supply, and predicting the changes in crop water requirement in consideration of climate change can prevent the waste of limited water resources. Meanwhile, due to the recent changes in the agricultural product consumption structure, the area of paddy and upland has been changing, and it is necessary to consider future land use changes in establishing an appropriate water use plan. Climate change scenarios were derived from the four GCMs of the CMIP6, and climate data were extracted under two future scenarios, namely SSP1-2.6 and SSP5-8.5. Future land use changes were predicted using the FLUS (Future Land Use Simulation) model. Crop water requirement in paddy was calculated as the sum of evapotranspiration and infiltration based on the water balance in a paddy field, and crop water requirement in upland was estimated as the evapotranspiration value by applying Penman-Monteith method. It was found that the crop water requirement for both paddy and upland increased as we go to the far future, and the degree of increase and variability by time showed different results for each GCM. The results derived from this study can be used as basic data to develop sustainable water resource management techniques considering future watershed environmental changes.
Park, Joo Myun;Kim, Ha Won;Kwak, Seok Nam;Riedel, Ralf
Ocean and Polar Research
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v.43
no.2
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pp.89-98
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2021
The seagrass habitats are a highly productive marine ecosystem which provides nursery ground and shelter for many fish and invertebrate species. Pholis nebulosa (Temminck & Schlegel, 1845) is one of the most abundant seagrass fishes in the coastal waters of Korea. The estimation of fish production is key for devising conservation measures and ensuring fish resources sustainability. A total 894 P. nebulosa ranging from 3.83 to 26.5 cm total length (TL) were collected monthly in 2006 with a small beam trawl in a seagrass bed of southern Korea. Growth parameters of P. nebulosa were estimated using the von Bertalanffy growth model, and production was estimated using a general equation which relates daily fish production to ash-free dry weight (AFDW), biomass, and water temperature. The von Bertalanffy's growth equation was estimated as: Lt = 28.3823(1-e-0.7835(t+0.9864)). The densities, biomass, daily, annual production, and P/B ratio were 0.069±0.061/m-2, 1.022±0.621 g/m2, 0.005±0.004 g AFDW/m2/day, 1.676 g AFDW/m2/yr, and 1.641, respectively. Monthly variation in production of P. nebulosa peaked during March and April 2006 (0.0139 and 0.0111 g AFDW/m2/day), whereas the lowest value of 0.0005 g AFDW/m2/day was in December. Monthly change in production of P. nebulosa was positively correlated with biomass and condition factor. Our results will contribute to the conservation of seagrass ecosystems, which are still undisturbed in the study area.
While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.3
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pp.105-112
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2019
Due to abnormal high temperature, electric power demand has exceeded the backup power reserved for emergency case, hence, resulting in a major power outage. In today's overcrowded cities, the unexpected disruption in energy supply and demand is a major threat to the enormous economic damage and urban malfunctions. Existing methods for estimating the demand of the emergency power source do not lend themselves to predict the actual demand in the spatial dimension of the city. In addition, the reserve power is arbitrarily distributed in the case of emergency. This paper presents a method that predicts the emergency power demand using the spatial distribution of emergency power demand by applying the daily energy consumption intensity and emergency power demand according to urban spatial information and building use.
Flow-Accelerated Corrosion (FAC) is a phenomenon in which a protective coating on a metal surface is dissolved by a flow of fluid in a metal pipe, leading to continuous wall-thinning. Recently, many countries have developed computer codes to manage FAC in power plants, and the FAC prediction model in these computer codes plays an important role in predictive performance. Herein, the FAC prediction model was developed by applying a machine learning method and the conventional nonlinear regression method. The random forest, a widely used machine learning technique in predictive modeling led to easy calculation of FAC tendency for five input variables: flow rate, temperature, pH, Cr content, and dissolved oxygen concentration. However, the model showed significant errors in some input conditions, and it was difficult to obtain proper regression results without using additional data points. In contrast, nonlinear regression analysis predicted robust estimation even with relatively insufficient data by assuming an empirical equation and the model showed better predictive power when the interaction between DO and pH was considered. The comparative analysis of this study is believed to provide important insights for developing a more sophisticated FAC prediction model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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