Natural organic matter (NOM) is a heterogeneous mixture of organic matter with various polarities and molecular weights in an aquatic environment. This study investigated the effects of separation conditions (resin volume, organic matter, etc.) and the repeated use of the resin for the fractionation of organic components in the DAX resin fractionation method. The distribution characteristics of the organic components ((hydrophilic [Hi], hydrophobic acid [HoA], and hydrophobic neutral [HoN]) under the derived fractionation conditions were also analyzed. Constant fractionation results (i.e. HoA/Hi ratio) were obtained in the column capacity factor (i.e. the packed resin volume) in the range of 50 to 100. The resin-packed column maintained constant separation efficiency for up to two repeated uses. The above conditions were applied to wastewater and stream water samples (before and after rainfall). The results showed that the concentration of organic matter in the wastewater effluent was 2-15 times lower with an increased ratio of hydrophilicity to hydrophobicity (i.e. Ho/Hi) compared to the influent depending on the industrial wastewater classification. Particularly, HoN was found to have a high content distribution, 10.2-50.4% of the total dissolved organic matter (DOM), in the effluents. For the stream water, the content of Hi or HoN increased significantly after rainfall, suggesting a correlation with the distribution characteristics of pollutants from the stream watershed. The results provide useful data to enhance the reliability of the DAX resin fractionation and its application to environmental samples.
The high capture cross-section (𝜎c) of Gadolinium (Gd-155 and Gd-157) causes reactivity penalty and swing at the initial stage of fuel burnup in Pressurized Water Reactor (PWR). The present study is concerned with the feasibility of the combination of mixed burnable poison with both low and high 𝜎c as an approach to minimize these effects. Two considered reference designs are fuel assemblies with 24 IBA rods of Gd2O3 and Er2O3 respectively. Models comprise nuclear fuel with a homogeneous mixture of Er2O3, AmO2, SmO2, and HfO2 with Gd2O3 as well as the coating of PaO2 and ZrB2 on the Gd2O3 pellet's outer surface. The infinite multiplication factor was determined and reactivity was calculated considering 3% neutron leakage rate. All models except Er2O3 and SmO2 showed expected results namely higher values of these parameters than the reference design of Gd2O3 at the early burnup period. The highest value was found for the model of PaO2 and Gd2O3 followed by ZrB2 and HfO2. The cycle burnup, discharge burnup, and cycle length for three batch refueling were calculated using Linear Reactivity Model (LRM). The pin power distribution, energy-dependent neutron flux and Fuel Temperature Coefficient (FTC) were also studied. An optimization of model 1 was carried out to investigate effects of different isotopic compositions of Gd2O3 and absorber coating thickness.
The application of fibers in concrete obviously enhances the properties of concrete, also the application of natural fibers in concrete is raising due to the availability, low cost and environmentally friendly. Besides, predicting the mechanical properties of concrete in general and shear strength in particular is highly significant in concrete mixture with fiber nanocomposite reinforced concrete (FRC) in construction projects. Despite numerous studies in shear strength, determining this strength still needs more investigations. In this research, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been employed to determine the strength of reinforced concrete with fiber. 180 empirical data were gathered from reliable literature to develop the methods. Models were developed, validated and their statistical results were compared through the root mean squared error (RMSE), determination coefficient (R2), mean absolute error (MAE) and Pearson correlation coefficient (r). Comparing the RMSE of PSO (0.8859) and ANFIS (0.6047) have emphasized the significant role of structural parameters on the shear strength of concrete, also effective depth, web width, and a clear depth rate are essential parameters in modeling the shear capacity of FRC. Considering the accuracy of our models in determining the shear strength of FRC, the outcomes have shown that the R2 values of PSO (0.7487) was better than ANFIS (2.4048). Thus, in this research, PSO has demonstrated better performance than ANFIS in predicting the shear strength of FRC in case of accuracy and the least error ratio. Thus, PSO could be applied as a proper tool to maximum accuracy predict the shear strength of FRC.
엑스선형광분석은 비파괴적으로 시료에 포함된 원소와 농도를 분석할 수 있는 기법으로 과학 및 산업 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 다양한 물질을 포함한 혼합물 또는 화합물 분석의 정밀도 향상을 위해 10 keV 근방의 저에너지와 20 keV 근방의 에너지 영역에 높은 강도 분포를 갖는 엑스선관이 요구된다. 두 에너지 영역에서 높은 강도 분포를 갖는 스펙트럼을 얻기 위하여 9.65 keV의 특성엑스선을 가지는 텅스텐과 17.48 keV의 몰리브덴 두 물질을 적층한 구조의 표적을 가지는 투과형 엑스선관을 몬테카를로 전산모사를 통해 스펙트럼을 분석하였다. W-Mo 구조의 표적을 통해 10 keV와 20 keV 근방의 강한 강도를 갖는 특성엑스선을 얻었다. 또한 4 ㎛ 두께의 Mo-W multilayers 구조의 표적을 통해 최적의 강도 분포를 갖는 스펙트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 다양한 표적 물질을 선택 조합하고 두께 최적화를 통해 원하는 에너지 대역에서 높은 강도 분포를 갖는 스펙트럼을 얻는 것이 가능하다.
This study examines whether engine fuel efficiency is improved by optimization of the exhaust valve timing in a state where the intake valve timing has been optimized in a small turbo gasoline engine that has intake cams and exhaust cams with fixed valve opening periods. When the exhaust valve is opened late, the expansion stroke is longer, and the efficiency can be improved. A 2-cylinder turbo gasoline engine with 0.8 liters of displacement and an MPI (Multi Point Injection) fuel system was used. The engine was operated at 1,500 and 3,000 rpm, and the load conditions included a partial load of 50 N·m and a high load of 70 N·m. Data was recorded as the exhaust valve timing was controlled, and this was used to calculate the efficiency of combustion using a heat release, the fuel conversion efficiency, and the pumping loss. Results and the hydrocarbon concentrations in the exhaust gas were compared for each condition. Experiment results confirmed that additional fuel efficiency improvements are possible through exhaust valve timing control at 1,500 rpm and 50 N·m. However, in other operating conditions, fuel efficiency improvements could not be obtained through exhaust valve timing control because cases where the pumping loss and fuel/air mixture slip increased when the exhaust valve timing changed and the fuel efficiency declined.
Hyuk Cheol Kwon;Hyun Su Jung;Do Hyun Kim;Jong Hyeon Han;Seo Gu Han;Dong Hyun Keum;Seong Joon Hong;Sung Gu Han
Animal Bioscience
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제36권11호
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pp.1757-1768
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2023
Objective: The number of bovine mammary epithelial cells (BMECs) is closely associated with the quantity of milk production in dairy cows; however, the optimal levels and the combined effects of hormones and essential amino acids (EAAs) on cell proliferation are not completely understood. Thus, the purpose of this study was to determine the optimal combination of individual hormones and EAAs for cell proliferation and related signaling pathways in BMECs. Methods: Immortalized BMECs (MAC-T) were treated with six hormones (insulin, cortisol, progesterone, estrone, 17β-estradiol, and epidermal growth factor) and ten EAAs (arginine, histidine, leucine, isoleucine, threonine, tryptophan, lysine, methionine, phenylalanine, and valine) for 24 h. Results: Cells were cultured in a medium containing 10% fetal bovine serum (FBS) as FBS supplemented at a concentration of 10% to 50% showed a comparable increase in cell proliferation rate. The optimized combination of four hormones (insulin, cortisol, progesterone, and 17β-estradiol) and 20% of a mixture of ten EAAs led to the highest cell proliferation rate, which led to a significant increase in cell cycle progression at the S and G2/M phases, in the protein levels of proliferating cell nuclear antigen and cyclin B1, cell nucleus staining, and in cell numbers. Conclusion: The optimal combination of hormones and EAAs increased BMEC proliferation by enhancing cell cycle progression in the S and G/2M phases. Our findings indicate that optimizing hormone and amino acid levels has the potential to enhance milk production, both in cell culture settings by promoting increased cell numbers, and in dairy cows by regulating feed intake.
Owing to the residual toxicity and adverse health effects of chemical preservatives, there is an increasing demand for using natural preservatives in food. Although many natural extracts have been evaluated, research on their antibacterial effects remains insufficient. Therefore, this study aimed to explore the possibility of developing Psidium guajava, Ecklonia cava, and Paeonia japonica (Makino) Miyabe & Takeda extracts as natural food preservatives. Further, the effect of mixing these extracts on microbial growth and quality was evaluated during the refrigeration of sausages. Optimal mixing ratios were determined based on the minimum inhibitory and bactericidal concentrations of each mixed extract against the Listeria monocytogenes, Salmonella spp. and Escherichia coli. D-optimal mixing design optimization tool was further used to obtain an optimum mixing ratio of Formulation 1 (F1). The antibacterial activity of F1 increased with increasing concentration, with similar activities at 0.5% and 1%. The sausages with synthetic or natural preservatives showed significantly lower lipid oxidation than those of the control and grapefruit extract-treated sausages after 4 wk of refrigeration. Total plate counts were observed only in the control and treatment groups stored for 3 wk, and no significant effect of ascorbic acid was observed. Compared to the other samples, sausages with added natural extracts showed the highest overall acceptability scores initially and after 4 wk. Therefore, similar amounts of grapefruit seed and natural extracts had the same effect on microbiological analysis and lipid rancidity during sausage storage. Hence, this mixture can serve as a potential natural preservative in meat products.
기존의 립싱크 시스템은 음소 분할 후, 각각의 음소를 인식하는 2단계의 과정을 거쳤다. 하지만, 정확한 음소 분할의 부재와 음성이 끊긴 분할 된 음소로 이루어진 훈련 데이터들은 시스템의 전체 성능을 크게 떨어뜨렸다. 이런 문제를 해결하기 위해 Head-Body-Tail (HBT) 모델을 이용한 단모음 연속어 인식 기술을 제안한다. 주로 소규모 어휘를 다루는데 적합한 HBT 모델은 Head 와 Tail 부분에 문맥 종속 정보를 포함하여 앞 뒤 문맥에 따른 조음효과를 최대한 반영한다. 또한, 7개의 단모음을 입모양이 비슷한 세 개의 클래스로 분류하여, 클래스에 종속적인 코드북 3개를 가진 반연속HMM (Hidden Markov Model)을 적용하여 시스템을 최적화하고, 변이 부분이 큰 단어의 처음과 끝은 연속HMM의 8 믹스쳐 가우시안 구조를 사용하여 모델링하였다. 제안한 방법은 HBT구조의 연속HW과 대등한 성능을 보이지만, 파라미터 수는 33.92% 감소하였다. 파라미터 감소는 계산 양을 줄여주므로, 시스템이 실시간으로 동작 가능하게 한다.
화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.
발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서부터 포집한 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하고, 이를 해양의 퇴적층에 수백-수천 년 이상 장기간 격리 및 관리하는 $CO_2$ 해양지중저장기술이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 본 CO2 저장기술을 구현하기 위한 수송 및 저장 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_x$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 불활성 가스인 $N_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 열역학 상태방정식들을 비교 분석하였다. 또한, $CO_2$, $N_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 사용되는 이성분 매개변수에 대한 최적 값을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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