HT-PEMFC (high temperature polymer electrolyte membrane fuel cell) using PA (phosphoric acid) doped PBI (polybenzimidazole) membrane has been researched for extending the lifetime. However, the existing work on durability of HT-PEMFC focuses on identifying degradation causes of lab scale. The short life time of HT-PEMFC is still the problem for its commercialization. In this paper, an operating method to maximize life time of 5kW HT-PEMFC stack are proposed. The proposed method includes major steps such as minimization of OCV (Open Circuit Voltage) exposure, control of the proper stack temperature, and N2 purging for the stack. This long life operating method was based on the fragmentary results of degradation from previous research works. Experimentally, the 5 kW homemade HT-PEMFC stack was operated for a long time based on the proposed method and the stack successfully can operate within the desired degradation rate for the target life time.
A selected halogenated organic contaminant, monochlorophenol was successfully degraded by photocatalytic reaction in a circulating batch system. The photocatalytic degradation in most cases follows first-order kinetics. The photocatalytic reaction rate increased in the $TiO_2$ dosage range of 0.1 g/L to 0.4 g/L, then decreased with further increase of the dosage. Also the degradation rate increased over the range of the retention time from 0.49 min. to 0.94 min., then decreased with further increase of the retention time in the circulating batch reactor. The photocatalytic activity was enhanced by addition of metal impurities, platinum(Pt) and palladium(Pd) onto the photocatalysts. The photocatalytic degradation rate increased with the increase of Pt and Pd in the content range of 0 to 2wt %, then decreased with further increase of the metal contents. Therefore the metal loading to $TiO_2$ influence the degradation rate of a halogenated organic compound by acting as electron traps, consequently reducing the electron/positive hole pair recombination rate.
The application of advanced oxidation for the treatment of oil refinery wastewater under UV radiation by using nanoparticles of titanium dioxide was investigated. Synthetic wastewater prepared from phenol crystals; Power Glide SAE40 motor vehicle oil and water was used. Response surface methodology (RSM) based on the Box-Behnken design was employed to design the experimental runs, optimize and study the interaction effects of the operating parameters including catalyst concentration, run time and airflow rate to maximize the degradation of oil (SOG) and phenol. The analysis of variance and the response models developed were used to evaluate the data obtained at a 95% confidence level. The use of the RSM demonstrated the graphical relationship that exists between individual factors and their interactive effects on the response, as compared to the one factor at time approach. The obtained optimum conditions of photocatalytic degradation are the catalyst concentration of 2 g/L, the run time of 30 min and the airflow rate of 1.04 L/min. Under the optimum conditions, a 68% desirability performance was obtained, representing 81% and 66% of SOG and phenol degradability, respectively. Thus, the hydrocarbon oils were readily degradable, while the phenols were more resistant to photocatalytic degradation.
Recently there is a growing interest in mobile cellular network providing multimedia service. However, the link bandwidth of mobile cellular network is not sufficient enough to provide satisfactory services to users. To overcome this problem, an adaptive framework has been proposed. In this study, we propose a new method of estimating DPR(Degradation Period Ratio) in an adaptive multimedia network where the bandwidth of ongoing call can be dynamically adjusted during its lifetime. DPR is a QoS(Quality of Service) parameter which represents the ratio of allocated bandwidth below a pre-defined target to the whole service time of a call. We improve estimation method of DPR using DTMC(Discrete Time Markov Chain) model by calculate mean degradation period, degradation probability more precisely than in existing studies. Under Threshold CAC(Call Admission Control) algorithm, we present analytically how to guarantee QoS to users and illustrate the method by numerical examples. The proposed method is expected to be used as one of CAC schemes in guaranteeing predefined QoS level of DPR.
A violet smoke hand grenade(KM18) is used to generate signals. The grenade is considered to fail when its smoke emission time is longer than the specified one so that its smoke concentration becomes lighter. Accelerated degradation test for the grenade was performed, and then failure in smoke emission time was reproduced from the test. Stress for the degradation test was selected as temperature/humidity from the pre-test results. Degraded data of emission time from the accelerated test were analyzed through applying a distibution-based degradation model. Then, Peck Model was applied to predict the storage life under field conditions. In addition, the predicted storage life was compared with that of ASRP(Ammunition Stockpile Reliability Program).
In this study, the partial discharge degradation properties for 2-core PVC cable($2cores{\times}1.5mm^2$ cross section, length of 10 cm, 20 cm, 30 cm) following immersion with the salt water that the 2%, 4%, 8% of NaCl is dissolved in 100 g of distilled water for 48 and 96 hours has been measured. The results of this study are as follows. When the degradation time in salt water of 2% NaCl is 48 hours, it found that the number of partial discharge increased as about 40 pps, 50 pps, 90 pps with increasing the length of cable to 10 cm, 20 cm, 30 cm. In case the concentration and degradation time is same, the inception and extinction voltage decreased with increasing the length of cable. When the degradation time in salt water is 96 hours and the length of cable is 20 cm, it found that the number of partial discharge decreased as 3,000 pps, 500 pps, 100 pps with increasing the concentration of NaCl to 2%, 4%, 8%.
This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.
In the case of life prediction on the structures and machines after long service, it is natural to consider a degradation problems. Most of degradation data form practical structures are isolated data obtained at the time of periodical inspection or repair. From such data, it may be difficult to obtain the degradation curve available and necessary for life prediction. In this paper, for the purpose of obtaining a degradation curves, developed the simulate degradation method and fatigue test and Charpy impact test were conducted on the degraded, simulate degraded and recovered materials. Fatigue life prediction were conducted by using the relationship between fracture transition temperature (DBTT : vTrs) obtained from the Charpy impact test through the degradation process and fatigue crack growth constants of m and C obtained from the fatigue test.
Structural changes attending polyacrylonitrile(PAN) upon heating and treating with nucleophilic reagents have been studied for some time and a few authors have studied on the thermal degradation, particularly on the characterization of degradation products in PAN. It is the purpose of this paper to report the kinetic study on the thermal degradation above $250^{\circ}C$ and make some suggestions as to the degradation process and mechanism in PAN. The degradation process in PAN is considered that three reactions are combined in two steps. Random chain scission accompanying the naphthylidine-type ring formation is the first step and the degradation of naphthylidine-type ring occurred as the next step. The reactions in the first step are competitive so that the maximum weight loss on pyrolysis of PAN, under such a condition that the degradation of naphthylidine-type ring is negligible, is depended on the relative reaction rate of these two competitive reactions.
Oil degradation agent was developed with organic sludge and modified peat moss (MPM) to recover oil contaminated soil. Waste sludge discharged from wastewater treatment plant of chemical plant in Ulsan National Industrial Park was used as organic sludge, and MPM was purchased. Organic sludge was adequate to use as growth medium for microorganism, the surface of MPM had porous structure which could enhance the cultivation condition of oil degradation microorganisms. Water contents and TPH variation with time were observed to investigate the degradation capacity of developed degradation agent. Water contents were rapidly decreased with higher contents of MPM, however, in case of TPH, high MPM content decreased the degradation capacity. Therefore, it was recommended that the content of MPM was controlled to below 10% in degradation agent as mixing organic sludge with MPM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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