The feasibility of applying coagulation-integrated microfiltration (MF) as a pretreatment for an ultrafiltration (UF) feed in oily wastewater treatment was investigated. The effects of different coagulants on oil removal rates from wastewater were studied. The maximum oil removal rate of 82% was obtained after coagulation with 130 mg/L of polyaluminium chloride (PAC). UF flux reached $95L/(m^2{\cdot}h)$ with coagulation-integrated MF as pretreatment. This value was 2.5 times higher than that flux obtained without pretreatment. The value of UF flux increased as the transmembrane pressure (TMP) and cross-flow velocity (CFV) of the UF module increased. UF flux gradually increased when TMP and CFV exceeded 0.4 MPa and 3 m/s, respectively, because of concentration polarization and membrane fouling stabilization. Chemical oxygen demand reduction and oil removal rate reached 95.2% and 98.5%, respectively, during integrated membrane processing with a PAC concentration of 130 mg/L, TMP of 0.4 MPa, and CFV of 3 m/s for UF. In addition, sequentially cleaning the fouling membrane with NaOH and $HNO_3$ aqueous solutions caused UF flux to recover to 90%. These encouraging results suggested that the hybrid integrated membrane process-based coagulation and MF + UF are effective approaches for oily wastewater treatment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1705-1720
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2013
Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.
The well-characterized gram-positive bacterium Bacillus subtilis is an outstanding industrial candidate for protein expression owing to its single membrane and high capacity of secretion, simplifying the downstream processing of secretory proteins. During the last few years, there has been continuous progress in the illustration of secretion mechanisms and application of this robust host in various fields of life science, such as enzyme production, feed additives, and food and pharmaceutical industries. Here, we review the developments of Bacillus subtilis as a highly promising expression system illuminating strong chemical- and temperatureinducible and other types of promoters, strategies for ribosome-binding-site utilization, and the novel approach of signal peptide selection. Furthermore, we outline the main steps of the Sec pathway and the relevant elements as well as their interactions. In addition, we introduce the latest discoveries of Tat-related complex structures and functions and the countless applications of this full-folded protein secretion pathway. This review also lists some of the current understandings of ATP-binding cassette transporters. According to the extensive knowledge on the genetic modification strategies and molecular biology of Bacillus subtilis, we propose some suggestions and strategies for improving the yield of intended productions. We expect this to promote striking future developments in the optimization and application of this bacterium.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.87-94
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2001
Silicon nitride films grown by plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) are useful for a variety of applications, including anti-reflecting coatings in solar cells, passivation layers, dielectric layers in metal/insulator structures, and diffusion masks. PECVD systems are controlled by many operating variables, including RF power, pressure, gas flow rate, reactant composition, and substrate temperature. The wide variety of processing conditions, as well as the complex nature of particle dynamics within a plasma, makes tailoring SiN film properties very challenging, since it is difficult to determine the exact relationship between desired film properties and controllable deposition conditions. In this study, SiN PECVD modeling using optimized neural networks has been investigated. The deposition of SiN was characterized via a central composite experimental design, and data from this experiment was used to train and optimize feed-forward neural networks using the back-propagation algorithm. From these neural process models, the effect of deposition conditions on film properties has been studied. A recipe synthesis (optimization) procedure was then performed using the optimized neural network models to generate the necessary deposition conditions to obtain several novel film qualities including high charge density and long lifetime. This optimization procedure utilized genetic algorithms, hybrid combinations of genetic algorithm and Powells algorithm, and hybrid combinations of genetic algorithm and simplex algorithm. Recipes predicted by these techniques were verified by experiment, and the performance of each optimization method are compared. It was found that the hybrid combinations of genetic algorithm and simplex algorithm generated recipes produced films of superior quality.
한국결정성장학회 1999년도 PROCEEDINGS OF 99 INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE KACG AND 6TH KOREA·JAPAN EMG SYMPOSIUM (ELECTRONIC MATERIALS GROWTH SYMPOSIUM), HANYANG UNIVERSITY, SEOUL, 06월 09일 JUNE 1999
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pp.253-269
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1999
The development of telecommunication and information technology requires to develop new piezoelectric materials with small size, low impedance, wide pass band width and high thermal stability of frequency. Langasite (La3Ga5SiO14) single crystal has been researched substitute of quartz and LiNbO3 for the applications of SAW filter, BAW filter and resonator. Its single crystal growth has been carried out by Czochralski Method. So, in order to get single crystal with higher quality, in this study, lnagasite (La3Ga5SiO14) single crystal was grown by using Floating Zone (FZ) method and characterized. For the growth of langasite single crystals, the langasite powder was synthesized at 135$0^{\circ}C$ for 5hrs and the feed rod was sintered at 135$0^{\circ}C$ for 5hrs. The growing rate was 1.5mm/h and the rotation speed was 15 rpm for an upper rotation and 13 rpm for a lower rotation. In order to prevent the evaporation of gallium oxide, Ar and O2 gas mixture was flowed. The growth direction was analyzed by Laue back-scattered analysis. The composition of grown crystal was analyzed suing XRD and WDS. The electrical properties of grown crystal at various frequencies and temperature were discussed.
In the study, the effect grinding condition on the workpiece arithmetical average roughness(Ra) to 10 steps leading to cutting each section with the spindle rotational speed 8000rpm and feed rate 150mm/min of grinding in GC(green silicon carbide) grinding processing after heat treatment and non heat treatment of SCM415 material. Also the following conclusions were obtained analysis of stress distribution displacement and finite elements method(FEM) on assemble parts with 3+2 axis simultaneous control through grinding and gave a load 11kg on ATC arm both sides gave a load of 11kg. For the centerline average roughness(Ra) in the heat and non-heat treatment work pieces, which were appeared the most favorable in the fifth section were $0.511{\mu}m$ and $0.514{\mu}m$, that were shown in the near the straight line section was the smallest deformation of curve. In addition, the bad surface roughness appeared on the path is too long by changing angle, the more inclined depth of cut, because the chip discharging is not smoothly.
When drilling through Inconel 601 nickel-chromium-based alloys, a large amount of cutting oil is required to prevent tools from wear and fracturing due to heat buildup resulting from the high temperature resistance and toughness of this alloy. However, cutting oil supply has become a factor compromising the machining environment, and this has caused attention to shift to a more environmentally friendly cutting fluid supply system called minimum quantity lubrication (MQL). Our aim in this study was to find a more efficient drill processing method using MQL, and to verify its performance. To that end, we proposed a sealed cover, a step feed, and POSS-type cutting oil as measures to increase the effectiveness of MQL in view of the cutting force and tool wear, and established an improvement in efficiency using the proposed measures.
In this study, the influence of various factors on surface roughness was investigated using the Taguchi experimental method through high-speed machining processing. Feed rate, pitch, tool diameter, and depth of cut are widely applied to high-speed machining conditions for mold production. Each of these factors was implemented and classified into three levels; then, after high speed machining, surface roughness was measured, the S/N ratio was analyzed, and the influence on the surface roughness of control factors was analyzed quantitatively by ANOVA. Using this information, a mathematical model for predicting surface roughness was derived from multiple regression analysis. This mathematical model enables the surface roughness value after high-speed machining to be predicted at the production stage, before machining, for a wide range of machining conditions.
The goal of this study is to determine the influence of major factors on the spiral surface microparticle injection machining of cylindrical specimens by the statistical method ANOVA. Before the experiment, rod-shaped test specimens and jigs for helical surface spraying were prepared, and the surface roughness was measured with a surface roughness meter. The injection particle, nozzle diameter, and injection pressure were the primary parameters of the experiment. Other factors that were considered were injection height, injection time, revolutions, and feed distance. The surface roughness after machining was measured, and the effects of the surface roughness data on the primary factors were determined with ANOVA.
Today optical communication industry is developed; demand of optical communication part is increased. ZrO$_2$ ceramic ferrule is very significant part which determines transmission efficiency and quality of information in the optical communication part by connector of optical fibers. Being different from metal grinding, material removal through brittle fracture plays an important role in ZrO$_2$ ceramic grinding. Most of ZrO$_2$ ceramic ferrule processes are grinding which request high processing precision. Particularly, concentricity and cylindricity of inner and outer diameter are very important. The co-axle grinding process of ZrO$_2$ ceramic ferrule is to make its concentricity all of uniform before centerless grinding. Surface integrity of ZrO$_2$ ceramic ferrule is affected by grinding conditions, and equipment. In this study, surface integrity of workpiece according to such as a change of grinding wheel speed, feed rate, regulating wheel speed and grinding force is investigate to improve the concentricity and roundness of ZrO$_2$ ceramic ferrule from many experiments. Thus, if possible be finding highly efficient and quality grinding conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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