This research presents an in-depth analysis of location planning of the solar-hydrogen power plants for electricity production in different cities situated in Kerman province of Iran. Ten cities were analyzed in order to select the most suitable location for the construction of a solar-hydrogen power plant utilizing photovoltaic panels. Data envelopment analysis (DEA) methodology was applied to prioritize cities for installing the solar-hydrogen power plant so that one candidate location was selected for each city. Different criteria including population, distance to main road, flood risk, wind speed, sunshine hours, air temperature, humidity, horizontal solar irradiation, dust, and land costare used for the analysis. From the analysis, it is found that among the candidates' cities, the site of Lalezar is ranked as the first priority for the solar-hydrogen system development. A measure of validity is obtained when results of the DEA method are compared with the results of the technique for ordering preference by similarity to ideal solution (TOPSIS). Applying TOPSIS model, it was found that city of Lalezar ranked first, and Rafsanjan gained last priority for installing the solar-hydrogen power plants. Cities of Baft, Sirjan, Kerman, Shahrbabak, Kahnouj, Shahdad, Bam, and Jiroft ranked second to ninth, respectively. The validity of the DEA model is compared with the results of TOPSIS and it is demonstrated that the two methods produced similar results. The solar-hydrogen power plant is considered for installation in the city of Lalezar. It is demonstrated that installation of the proposed solar-hydrogen system in Lalezar can lead to yearly yield of 129 ton-H2 which covers 4.3% of total annual energy demands of the city.
This study conducted analyses on biogenic volatile organic compounds (BVOC) emission sources contributing to urban ozone ($O_3$) concentration in Osaka Prefecture, Japan in summer 2010 by using the Weather Research and Forecasting model (WRF) version 3.5.1 and the Community Multiscale Air Quality model (CMAQ) version 5.0.1. This prefecture is characterized by highly urbanized area with small forest area. The contributions of source regions surrounding Osaka were estimated by comparing the baseline case and zero-out cases for BVOC emissions from each source region. The zero-out emission runs showed that the BVOC emissions substantially contributed to urban $O_3$ concentration in Osaka (10.3 ppb: 15.9% of mean daily maximum 1-h $O_3$ concentration) with day-by-day variations of contributing source regions, which were qualitatively explained by backward trajectory analyses. Although $O_3$ concentrations were especially high on 23 July and 2 August 2010, the contribution of BVOC on 23 July (35.4 ppb: 25.6% of daily maximum $O_3$) was much larger than that on 2 August (20.9 ppb: 14.2% of daily maximum $O_3$). To investigate this difference, additional zero-out cases for anthropogenic VOC (AVOC) emissions from Osaka and for VOC emissions on the target days were performed. On 23 July, the urban $O_3$ concentration in Osaka was dominantly increased by the transport from the northwestern region outside Osaka with large contribution of $O_3$ that was produced through BVOC reactions by the day before and was retained over the nocturnal boundary layer. On 2 August, the concentration was dominantly increased by the local photochemical production inside Osaka under weak wind condition with the particularly large contribution of AVOC emitted from Osaka on the day.
In this study, Urban Climate Simulation was performed using 3-Dimensional Urban Canopy Model. The characteristics of urban thermal environment was analyzed by classifying land coverage and increasing natural land coverage ratio. The results are as follows. The characteristics of the land coverage on urban thermal environment formation can be summarized by the effects like higher temperature on the artificial coverage, and the contrary effects on the natural coverage. When the water coverage 100% was made up, maximum temperature was declined by $5.5^{\circ}C$, humidity by the 6.5g/kg, wind velocity by 0.6m/s, convective sensible heat by $400W/m^2$ and the evaporative latent heat was increased by $370W/m^2$ compared to when artificial coverage 100% was formed. These simulation results need to be constructed as DB which shows urban quantitative thermal characters by the urban physical structure. These can be quantitative base for suggesting combinations of the building and urban planning features at the point of the desirable urban thermal environment as well as analysing urban climate phenomenon.
제주도는 연평균 강우량이 1,975mm에 달하는 우리나라 최대의 다우지역이며 투수성이 좋은 다공질 화산암류 및 화산회토로 이루어져 있어 총 강우량의 48.5%에 이르는 빗물이 지하로 침투하여 대부분의 하천들은 건천을 이루고 있다. 제주도의 143개 하천 중 6개의 하천을 제외한 전 하천들은 건천의 형태를 이루고 있어 지표수의 발달이 매우 빈약하다. 본 연구에서는 장기 강우-유출 모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 적용하여 제주도 주요하천의 유출량을 산정하고자 한다. 143개 하천 중 제주도 동부유역의 천미천과 북부유역의 외도천을 연구대상유역으로 선정하여 SWAT 모형을 적용하였다. 연구 대상유역에 대한 SWAT 모형의 입력자료인 수문 기상자료(Precipitation, Solar Radiation, Wind Speed, Climate, Humidity)와 지형자료(DEM(Digital Elevation Model), Land Use, Soil Type)를 구축하였으며, 동시에 모형의 보정 및 검증을 위하여 천미천 외도천 유역의 실측 유출자료를 수집하여 정리하였다. 모델의 입력자료를 구축하고 SWAT 모형을 이용하여 천미천 외도천 유역의 유출 모의를 하였고, 유출 모의 결과를 바탕으로 하여 수문관련 매개변수들의 민감도 분석을 하였으며, 민감도 분석을 통하여 보정을 수행하였다. 보정을 수행한 결과를 바탕으로 하여 천미천 외도천의 유출모의 결과를 분석하였으며, 향후 제주도에 필요한 연구결과 활용방안에 대하여 검토한 이상의 결과들로부터 제주도 하천에 대하여 SWAT모형을 적용한 결과 장기 일 유출량 모의에 대하여 전체적으로 우수한 결과를 보이고 있다. 향후 많은 보다 많은 유출량 자료를 확보하여 본 연구의 결과와 비교 검정하여 SWAT 모형을 구축한다면 제주도 하천의 장기 일 유출량 모의를 할 수 있을 것이라 판단된다.
이중 모드 스크램제트 엔진은 미래 가장 촉망받는 시스템 중 하나로, 많은 연구자들에게 각광받고 있다. 이중 모드 스크램제트 엔진 시스템에서 격리부와 관련된 유동 특징들은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 풍동을 가진 이중 모드 스크램제트 엔진을 조사하기 위해 2차원 수치해석을 수행하였다. 계산방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험결과와 비교하였으며, 수치해석 결과는 실험값과 비교하여 전체적으로 압력 분포가 잘 일치하였다. 배압은 최대 압력 상승을 분석하기 위해 연구되었다. 그 결과 초음속 흡입구 영역의 압력 분포는 배압에 영향을 받지 않았으며, 배압이 증가함에 따라 Shock train은 상류 쪽으로 밀려나갔다. 격리부의 길이가 증가함에 따라 최대 배압값은 입구 불시동 없이 급격히 증가한 후 일정하게 유지되었으며, 격리부 영역의 최적 길이($L/H_{th}$)는 8.7이다.
Symbiotic stars are known as binary systems of a giant with heavy mass loss and a white dwarf accompanied by an emission nebula. They often show bipolar nebulae, and are believed to form an accretion disk around the white dwarf component by attracting the slow but heavy stellar wind around the giant companion. However, the existence and physical properties of the accretion disk in these systems still remain controversial. Unique to the spectra of symbiotic stars is the existence of the symbiotic bands around $6830{\AA}$ and $7088{\AA}$, which have been identified by Schmid (1989) as the Raman scattered features of the O VI $1032{\AA}$ and $1038{\AA}$ doublet by atomic hydrogen. Due to the incoherency of the Raman scattering, these features have very broad profiles and they are also strongly polarized. In the accretion disk emission model, it is expected that the Raman features are polarized perpendicular to the binary axis and show multiple peak structures in the profile, because the neutral scatterers located near the giant component views the accretion disk in the edge-on direction. Assuming the presence of scattering regions outflowing in the polar directions, we may explain the additional red wing or red peak structure, which is polarized parallel to the binary axis. We argue that in the accretion disk emission model it is predicted that the profile of the Raman feature around $6830{\AA}$ is different from the profile of the $7088{\AA}$ because the O VI line optical depth varies locally around the white dwarf component. We conclude that the Raman scattered features are an important tool to investigate the physical conditions and geometrical configuration of the accretion disk in a symbiotic star.
Green roofs can reduce surface water runoff, provide a habitat for wildlife moderate the urban heat island effect, improve building insulation and energy efficiency, improve the air quality, create aesthetic and amenity value, and preserve the roof's waterproofing. Green roofs are mainly divided into three types : intensive, simple-intensive, and extensive. Especially, extensive roof environment is a harsh one for plant growth; limited water availability, wide temperature fluctuations, high exposure to wind and solar radiation create highly stressed environment. This study, aimed at extensive green roof, was carried out on the rooftop of the library at Seoul Women's Univ. from October to November, 2012 and from March to August, 2013. To suggest the most effective vegetation model for biodiversity and heat island mitigation, surface temperatures were monitored by each vegetation model. We found that herbaceous plants of Aster sphathulifolius, Aceriphyllum rossii and Belamcanda chinensis, shrub of Syringa patula 'Miss Kim', Thymus quinquecostatus var. japonica, Sedum species can mixing each other. Among them, the vegetation models including Sedum takesimense, Aster sphathulifolius, Thymus quinquecostatus var. japonica was more effective on the surface temperature mitigation, because the species have the tolerance and high ratio of covering, and also in water. Especially, in the treatment of bark mulching, they helped to increase the temperature of vegetation models. In the case of summer, temperature mitigation of vegetation models were no significant difference among vegetation types. Compared to surface temperature of June, July and August were apparent impact of temperature mitigation, it shows that temperature mitigation are strongly influenced by substrate water content.
This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.
Aerodynamic design of a vehicle has very important meaning on the fuel economy, dynamic stability and the noise & vibration of a moving vehicle. In this study, the correlation of aerodynamic effect between two model vehicles moving inline on a road was studied with the basic SAE model vehicle. Drag and lift are two main physical forces acting on the vehicle and both of them directly effect on the fuel economy and driving stability of the vehicle. For the research, the distance between two vehicles is varied from 5m to 30m at the fixed vehicle speed, 100km/h and the side-wind was assumed to be zero. The main issue for this numerical research is on the understanding of the interaction forces; lift and drag between two vehicles formed inline. From the study, it was found that as the distance between two vehicles is closer, the drag force acting on both the front and rear vehicle decreases and the lift force has same trend for both vehicle. As the distance(D) is 5m, the drag of the front vehicle reduced 7.4% but 28.5% for the rear-side vehicle. As the distance is 30m, the drag of the rear vehicle is still reduced to 22% compared to the single driving.
본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측이 가능한 관제 모니터링 알고리즘을 개발 하였다. 특히 관제 기능에서는 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산 경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 개발된 훈련 관제 모니터링 시스템은 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향의 분석이 가능하고 산불에 대한 확산 예측과 진화 및 진압 훈련이 가능한 중앙관제 모니터링 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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