Somia T. Mohamed;Abeer A. Emam;Wael M. Fathy;Amany R. Salem;Amr B. ElDeeb
Analytical Science and Technology
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v.37
no.1
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pp.63-78
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2024
The continuous increasing of the global demand of copper and nickel metals raises the interest in developing alternative technologies to produce them from copper sulfide ore. Also, in line with Egypt's vision 2030 for achieving the sustainable socioeconomic development which aims at developing alternative and eco-friendly technologies for processing the Egyptian ores to produce these strategic products instead of its importing. These metals enhance the advanced electrical and electronic industries. The current work aims at investigating the recovery of copper and nickel from Abu Swayeil copper ore using pug leaching technique by sulfuric acid. The factors affecting the pug leaching process including the sulfuric acid concentration, leaching time and temperature have been investigated. The copper ore sample was characterized chemically using X-ray fluorescence (XRF) and scanning electron microscope (SEM-EDX). A response surface methodology develops a quadratic model that expects the nickel and copper leaching effectiveness as a function of three controlling factors involved in the procedure of leaching was also investigated. The obtained results showed that the maximum dissolution efficiency of Ni and Cu are 99.06 % and 95.30%, respectively which was obtained at the following conditions: 15 % H2SO4 acid concentration for 6 hr. at 250 ℃. The dissolution kinetics of nickel and copper that were examined according to heterogeneous model, indicated that the dissolution rates were controlled by surface chemical process during the pug leaching. The activation energy of copper and nickel dissolution were 26.79 kJ.mol-1 and 38.078 kJ.mol-1 respectively; and the surface chemical was proposed as the leaching rate-controlling step.
We calculate the free energy surfaces for two small proteins and a protein-RNA complex system by using a lattice model approach. In particular, we employ the Munoz-Eaton model, which is a native-structure based statistical mechanical model for studying protein folding problem. The model can provide very useful insights into the folding mechanisms by allowing one to calculate the free energy surfaces efficiently. We first calculate the free energy surfaces of ubiquitin and BBL, using both approximate and recently developed exact solutions of the model. Ubiquitin exhibits a typical two-state folding behavior, while BBL downhill folding in our study. We then extend the method to study of a protein-RNA complex. In particular, we focus on PAZ-siRNA complex. In order to elucidate the interplay between folding and binding kinetics for this system we perform comparative studies of PAZ only, PAZ-siRNA complex and two mutated complexes. We find that folding and binding are strongly coupled with each other and the bound PAZ is more stable than the unbound PAZ. Our results also suggest that the binding sites of the siRNA may serve act as a nucleus in the folding process.
Damanpack, A.R.;Bodaghi, M.;Liao, W.H.;Aghdam, M.M.;Shakeri, M.
Smart Structures and Systems
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v.16
no.4
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pp.641-665
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2015
In this paper, a simple and efficient phenomenological macroscopic one-dimensional model is proposed which is able to simulate main features of shape memory alloys (SMAs) particularly ferro-elasticity effect. The constitutive model is developed within the framework of thermodynamics of irreversible processes to simulate the one-dimensional behavior of SMAs under uniaxial simple tension-compression as well as pure torsion+/- loadings. Various functions including linear, cosine and exponential functions are introduced in a unified framework for the martensite transformation kinetics and an analytical description of constitutive equations is presented. The presented model can be used to reproduce primary aspects of SMAs including transformation/orientation of martensite phase, shape memory effect, pseudo-elasticity and in particular ferro-elasticity. Experimental results available in the open literature for uniaxial tension, torsion and bending tests are simulated to validate the present SMA model in capturing the main mechanical characteristics. Due to simplicity and accuracy, it is expected the present SMA model will be instrumental toward an accurate analysis of SMA components in various engineering structures particularly when the ferro-elasticity is obvious.
A kinetic model fur the particle coarsening behavior was developed. The proposed model considered the critical particle size which can be derived from Gibbs-Thomson equation unlike the conventional approach. In this study, the proposed particle coarsening model was applied to study the coarsening behavior of titanium nitride (TiN particle) in microalloyed steel weld HAZ. Particle size distributions and mean particle size by the proposed model were in agreement with the experimental results. Meanwhile, using additivity rule, the isothermal model was extended to predict particle coarsening behavior during continuous thermal cycle.
This study evaluates the adsorption properties of Sr ions in an aqueous solution of the synthetic zeolite (Z-Y1) prepared using coal fly ash generated from a thermal power plant. In order to investigate the adsorption characteristics, the effects of various parameters such as the initial concentrations of Sr ion, contact time, and solution pH were investigated in a batch mode. The Langmuir and Redlich-Peterson model fitted the adsorption isotherm data better than the Freundlich model. The maximum adsorption capacity of Sr ions, as determined the Langmuir model, was 181.68 mg/g. It was found that by varying the Sr ion concentration, pH, and temperature, the pseudo-second-order kinetic model describes the adsorption kinetics of the Sr ion better than the pseudo-first-order kinetic model. The calculated thermodynamic parameters of ${\Delta}H^0$ and ${\Delta}G^0$ showed that the adsorption of Sr ions on Z-Y1 was occurred through a spontaneous and an endothermic reaction. We found that the adsorption of Sr ions by Z-Y1 was more affected by pH than by temperature and Sr ion concentration.
Zeolite was synthesized from power station waste, coal fly ash, as an alternative low-cost adsorbent and investigated for the removal of Sr(II) and Cs(I) ions from single- and binary metal aqueous solutions. In order to investigate the adsorption characteristics, the effects of various operating parameters such as initial concentration of metal ions, contact time, and pH of the solutions were studied in a batch adsorption technique. The Langmuir model better fitted the adsorption isotherm data than the Freundlich model. The pseudo second-order model was found more applicable to describe the kinetics of system. The adsorption capacities of Sr(II) and Cs(I) ions obtained from the Langmuir model were 1.7848 mmol/g and 0.7640 mmol/g, respectively. Although the adsorption capacities of individual Sr(II) and Cs(I) ions was less in the binary-system, the sum of the total adsorption capacity (2.3572 mmol/g) of both ions in the binary-system was higher than the adsorption capacity of individual ion in the single-system. Comparing the homogeneous film diffusion model with the homogeneous particle diffusion model, the adsorption was mainly controlled by the particle diffusion process.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2009.05a
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pp.318-321
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2009
Transformation plasticity is that when a phase transformation of ferrous or non-ferrous alloys progresses even under an extremely small applied stress compared with a yield stress of the material, a permanent deformation occurs. One of widely accepted description for the transformation was proposed by Greenwood and Johnson [1]. Their description is based on an assumption that a weaker phase of an ideal plastic material could deform plastically to accommodate the externally applied stress and the internal stress caused by the volumetric change accompanying the phase transformation. In this study, an implicit finite element model was developed to simulate the deformation behavior of a low carbon steel during phase transformation. The finite element model was coupled with a phase field model, which could simulate the kinetics for ferrite to austenite transformation of the steel. The thermo-elasto-plastic constitutive equation for each phase was adopted to confirm the weaker phase yielding, which was proposed by Greenwood and Johnson [1]. From the simulation, the origin of the transformation plasticity was quantitatively discussed comparing with the other descriptions of it.
The mechanism for laminar dust flame propagation can only be elucidated from a comprehensive mathematical model which incorporates conduction and radiation, as well as the chemical kinetics of particle devolatilization and gas phase and char reaction. The mathematical model for a flat, laminar, premixed coal-air flame is applied to the atmospheric coal-air mixtures studied by Smoot and co-workers, and comparisons are made with their measurements and predictions. Here the principal parameter for comparison is the laminar burning velocity. The studies of Smoot and co-workers are first reviewed and compared with those predicted by the present model. The effects of inlet temperature and devolatilization rate constants on the burning velocities are studied with the present model, and compared with their measurements and predictions. Their measured burning velocities are approximately predicted with the present model at relatively high coal concentrations, with a somewhat increased inlet temperature. From the comparisons, their model might over-estimate particle temperature and rates of devolatilization. This would enable coal-air mixtures to be burned without any form of preheat and would tend to increase their computed values of burning velocity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3668-3684
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2021
Video action recognition is widely used in video surveillance, behavior detection, human-computer interaction, medically assisted diagnosis and motion analysis. However, video action recognition can be disturbed by many factors, such as background, illumination and so on. Two-stream convolutional neural network uses the video spatial and temporal models to train separately, and performs fusion at the output end. The multi segment Two-Stream convolutional neural network model trains temporal and spatial information from the video to extract their feature and fuse them, then determine the category of video action. Google Xception model and the transfer learning is adopted in this paper, and the Xception model which trained on ImageNet is used as the initial weight. It greatly overcomes the problem of model underfitting caused by insufficient video behavior dataset, and it can effectively reduce the influence of various factors in the video. This way also greatly improves the accuracy and reduces the training time. What's more, to make up for the shortage of dataset, the kinetics400 dataset was used for pre-training, which greatly improved the accuracy of the model. In this applied research, through continuous efforts, the expected goal is basically achieved, and according to the study and research, the design of the original dual-flow model is improved.
Food waste is both an industrial and residential source of pollution, and there has been a great need for food waste reduction. As a preliminary step in this study, waste reduction is quantitatively modeled. This study presents two models based on kinetics: a simple kinetic model and a mass transport-shrinking model. In the simple kinetic model, the smaller is the reaction rate constant ratio k1, the lower the rate of conversion from the raw material to intermediate products. Accordingly, the total elapsed reaction time becomes shorter. In the mass transport-shrinking model, the smaller is the microbial decomposition resistance versus the liquid mass transfer resistance, the greater is the reduction rate of the radius of spherical waste particles. Results showed that the computed reduction of waste mass in the second model agreed reasonably with that obtained from a few experimantal trials of biodegradation, in which the microbial effect appeared to dominate. All calculations were performed using MATLAB 2020 on PC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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