원문정보
선형-선형 다중회귀분석을 이용한 충격기류식 여과집진장치에서 벤츄리 설치가 압력손실에 미치는 영향
초록
영어
The aim of this study is to predict the pressure drop due to the presence or absence of Venturi under various operating conditions such as filtration velocity, pulse pressure and interval, and dust concentration using linear-linear regression model and use it as an efficient operating condition and economic data for a shock-type filter collection system. A pilot filtration collector with a filter area of 6 m2 was used, and the filtering pressure drop was measured according to filtration velocity, inlet concentration, pulse pressure, pulse interval, and the flow and absence conditions of the Venturi installation by a steel plant. The SAS 9.4 program (SAS Institute, USA) was used to predict and to determine the effects of filtration velocity (Vf), inlet concentration (Ci), pulse pressure (Pp) and interval (Pi), presence or absence of venturi, etc. and also analyze the changes in pressure drop according to the presence of Venturi using the linear-linear multiple regression model, and the least-squares estimation method (OLS). The results re shown below. In order to minimize the pressure drop, the improvement in efficiency is expected to be 20.3% when the Venturi is installed, and the order of contributing to the pressure drop is filtration rate> pulse pressure> inlet concentration> pulse interval.
한국어
본 연구는 선형-선형 다중회귀모형을 통해 여과속도, 탈진압력, 탈진간격, 입구농도 등의 운전조건에서 벤츄리 설치가 압력손실에 미치는 영향을 예측하여 충격기류식 여과집진장치의 효율적인 운전조건과 경제적인 설계 기초자료로 활용하 고자 하였다. 여과면적 6 m2인 파이로트형 충격기류식 여과집진장치를 이용하여 제철소 coke분진으로 여과속도, 입구농 도, 탈진압력, 탈진간격 및 벤츄리 설치 유·무의 조건에 따라 여과포 압력손실을 측정하였으며, 여과포 압력손실(P)의 변화에 기여하는 여과속도(Vf), 입구농도(Ci), 탈진압력(PP), 탈진간격(Pi), 벤츄리 설치 유·무 등에 따른 영향력을 파악하 기 위해 SAS 9.4(SAS Institute, USA) 프로그램으로 통상적인 최소자승 추정법(Ordinary Least Square; OLS)인 선형-선 형의 다중회귀모형 함수를 이용하여 벤츄리가 압력손실에 미치는 영향을 예측하였다. 예측 결과를 종합해 보면 압력손실 최소화를 위해서 벤츄리를 설치할 경우 20.3% 효율 향상이 기대되며, 압력손실에 기여하는 순서는 여과속도(Vf) > 탈진 압력(Pp) > 입구농도(Ci) > 탈진간격(Pi)임을 알 수 있었다.
목차
요약문
I. 서론
II. 연구 방법
1. 실험 재료
2. 실험 장치
3. 실험방법
III. 연구결과
1. 모형의 적합성 검정과 설명 변수의 유의성 검정
2. 선형-선형 다중회귀분석 모형을 통한 예측
IV. 결론
사사
References
