The kinetics and mechanism of reduction of Cu(II) with an excess D-penicillamine have been examined at pH = 6.2 and 0.60M in ionic strength. The reaction at the initial stage is biphasic with a rapid complexation process to give "red" transient complex of $[Cu(II)(pen)_2]^2$- that is partially reduced to another transient "brown" intermediate. The "brown" intermediate is finally reduced to diamagnetic "yellow" complex, $[Cu(I)(Hpen)]_n$. The final reduction process is pseudo-first order in ["brown" transient] disappearance $with {\kappa} = {{\kappa}_{3a} + {\kappa}_{3b}[pen]^{2-}},$ where ${\kappa}_{3a} = (5.0{\pm}0.8){\times}10^{-3}sec^{-1}$ and ${\kappa} = (0.14{\pm}0.02) M^{-1}sec^{-1}$ at $25^{\circ}C$. The activation parameters for the $[H_2pen]$-independent and $[H_2pen]$-dependent paths are ${\Delta}H^{\neq} = (52{\pm}5)kJmol^{-1},$ and ${\Delta}S^{\neq} = ( - 27{\pm}3)JK^{-1}mo^{l-1},$ and ${\Delta}H^{\neq} = (56{\pm}2)kJmol^{-1}$ and ${\Delta} S^{\neq} = ( - 18{\pm}0.7)JK^{-1}mol^{-1}$ respectively. The nature of "brown" intermediate is not clearly identified, but this intermediate seems to be in the mixed-valence state, judging from the kinetic and spectroscopic informations.
During the pyroprocessing operation, various signals can be collected by process monitoring (PM). These signals are utilized to diagnose process states. In this study, feasibility of using PM for nuclear safeguards of electrorefining operation was examined based on the use of machine learning for detecting off-normal operations. The off-normal operation, in this study, is defined as co-deposition of key elements through reduction on cathode. The monitored process signal selected for PM was cathode potential. The necessary data were produced through electrodeposition experiments in a laboratory molten salt system. Model-based cathodic surface area data were also generated and used to support model development. Computer models for classification were developed using a series of recurrent neural network architectures. The concept of transfer learning was also employed by combining pre-training and fine-tuning to minimize data requirement for training. The resulting models were found to classify the normal and the off-normal operation states with a 95% accuracy. With the availability of more process data, the approach is expected to have higher reliability.
Kim, In-Cheul;Han, Deug-Woo;Lee, Sung-Won;Ryu, Jae-Weon;Choi, Eun-Ji;Son, Jung-Ho
Reproductive and Developmental Biology
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v.32
no.2
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pp.123-126
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2008
The objective of this study was to determine the potential hazardous effects of sorting process by flowcytometry on the quality of boar spermatozoa by flowcytometer. Freshly collected boar semen was diluted and divided into two groups; control none sorted and sorted. Sperms in sorted group were processed with flowcytometer for cell sorting with $100\;{\mu}M$ nozzle under the 20 psi pressure. Measurements on each parameter were made at two time points, 0hr (right after sorting) and 24 hr post sorting. Although there was a tendency of lower viability in sorted group than none sorted control group, the percentage of live cells in control ($75.83{\pm}6.92\;&\;59.53{\pm}10.34$) was not significantly different from sorted ($59.70{\pm}7.37\;&\;43.97{\pm}3.76$) at both 0 and 24 hr post sorting. However, sorted sperm showed significantly lower mitochondrial function compared to the control at both 0 h ($79.37{\pm}3.22\;vs.\;63.50{\pm}10.05$) and 24 hr ($67.27{\pm}3.22$ vs. $46.97{\pm}5.37$) time points (p<0.007). Sperm DNA fragmentation rate was significantly lower in control ($22.0{\pm}7.04$) than that of sorted ($32.27{\pm}7.49$) at 24 hr time point (p<0.0002). Taken together, these data suggested thatsorting process by flowcytometer may have influenced sperm motility rather than viability. Also high speed sperm sorting by flowcytometer has significant effects on DNA fragmentation on elapsed time after sorting.
This study was carried out to assess the effect of the chlorine treatment into water for processing chicken products in each stage of slaughtering, with a special viewpoint related with reducing the viable number of microorganisms by which the water and the chicken body were contaminated. The mean bacterial number on chicken samples after picking process was log5.37$\pm$0.20~5.84$\pm$0.160CFU/$\textrm{cm}^2$. When assessed by standard plate count method, it was the higher one than any other processing stage in which eviscerating, pinning, packaging, and chilling was followed in order of the mean bacterial number. The coliform bacterial numbers on carcasses after sampling from different processing stages were log2.11$\pm$0.63~2.88$\pm$0.25MPN/$\textrm{cm}^2, which show almost similar numbers in each processing stage. But, after chilling process the number was decreased slightly. The bacterial counts in the water for scalding and chilling showed log3.43 $\pm$ 0.59~5.06$\pm$0.21 and log4.30$\pm$0.21~6.62$\pm$0.33CFU/$m\ell$, respectively. In the coliform counts for the water taken out from the 2nd chilling tank, the number was log1.97$\pm$0.35~2.91$\pm$0.22MPN/$m\ell$ which showed higher than those of the 1st and the 3rd chilling tank water. The effect of chlorination in reducing the bacterial numbers was accepted at the residual chlorine concentration of 1$m\ell$/$\ell$by showing the reduction from $10^8$ to $10^4$CFU level and the numbers were decreased less than 10CFU at the concentration of 5mg/$\ell$, when assessed by viable cell counts. In conclusion, these results suggested that chlorination In chilling water with final concentration of 5mg/$\ell$was strongly recommended to reduce the bacterial numbers on final chicken products.
This study was carried out to develop a continuous process for recovering phosphorus in swine slurry. Magnesium chloride ($MgCl_2$) was used in the test as a magnesium source and the pH was regulated by adding NaOH and aerating. The results showed that the recovery rate of soluble phosphorus (SP) has increased with the molar ratios increased. In case of pH regulated with NaOH, the recovery rates of SP with molar ratio of 1:1.5 were over 95% from both farms. The removal of ammonia-nitrogen was at levels of $4{\sim}9%$. With aeration treatment, the SP recovery rate was 66% and the removal rate of ammonia-nitrogen was 15%. The treatment of NaOH to increase pH showed better SP recovery efficiency than the aeation treatment. However, in case of ammonia-nitrogen removal, the treatment of aeration showed better results than the NaOH treatment.
Conventional and modified electrolytic decontamination experiment were performed in the 1.7 M solution of sodium sulfate and sodium nitrate tot decontamination of carbon steel as the simulated metal wastes which have been produced in large amounts from nuclear power plants. Anode ant cathode were used as inconel and titanium respective. The reaction time and temperature were 1 hr and $25^{\circ}C$ The analyses were performed of the characteristics such as weight loss arid thickness change of metal waste. suspended solid in electrolyte and SEM observation. In modified electrolyte decontamination system with increased current density ranged from 0.1 to $0.6A/cm^2$, the metal waste showed thickness changes of $0.48{\pm}0.005$ to $67.7{\pm}0.02{\mu}m$ in 1.7 M sodium sulfate and those of $0.06{\pm}0.005$ to $17.7{\pm}0.05{\mu}m$ in sodium nitrate. Metal waste in modified electrolyte decontamination system showed the thickness change of $9.8{\pm}0.01{\mu}m$ while it reacted up to $3.7{\pm}0.03{\mu}m$ in conventional system with $0.3 A/cm^2$ of current density and 1.7 M sodium sulfate. Decontamination efficiencies of modified electrolytic process ate much hither than that of conventional electrolytic process when both are applied to metal waste.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.14
no.5
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pp.521-526
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2003
This paper describes performance data and design information on a reflection-type analog phase shifter used in Ka-band. Arranging a couple of GaAs hyperabrupt junction varactor diode parallel in a circuit, and applying reactance matching method accordingly, it is possible to 831 a large the phase shift. Design equation is formulated theoretically. Since the assembly process is important in Ka-band, this paper also includes the assembly process that is essential to minimize the generation of parasitic elements during the assembly process. It is obtained variable phase shift 220$^{\circ}$${\pm}$7$^{\circ}$ and insertion loss 5 dB${\pm}$1 dB as a measured result larger than the existing figure in Ka-band.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.45
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pp.237-246
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1998
In most statistical process control(SPC), control charts are used in which samples are taken and a suitable statistic is determined and plotted. In these control charts, control limits, ${\mu}{\pm}textsc{k{\sigma}}$, from which a decision is made are mostly ${\mu}{\pm}3{\sigma}$ and current literature in control charts are mainly concerned with detecting a shift in the mean. Therefore, when $\sigma$ is increased considerably after a long time, using control limits set at the first time causes a great deal of economic loss. In this paper the solutions to determine new control limits which maximizes the profit per unit produced and reduce $\sigma$ to economically optimal level for a certain cost when $\sigma$ is increased due to process deterioration are proposed. By applying new control limits, $\alpha$ error decreases considerably compared to apply initial control limits when $\sigma$ is increased due to process deterioration. Therefore, false alarm investigation cost drops down to the level of initial a error. And also this solution provides useful information regarding replacement of a process when the process is reviewed regularly.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.4
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pp.109-115
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2013
Process Capability Index (PCI) is useful Statistical Process Control (SPC) tool that is measure of process diagnostic and assessment tools widely use in industrial field. It has advantage of easy to calculate and easy to use in the field. $C_p$ and $C_{pk}$ are traditional PCIs. These are only considers of process variation. These are not given information about the characteristic value does not match the target value of the process. Studies of this process capability index by many scholars actively for supplement of its disadvantage. These studies to evaluate the capability of situation of various field has presented a new process capability index. $C_{pm}$ is considers both the process variation and the process deviation from target value. And $C_{pm}{^+}$ is considers economic loss for the process deviation from target value. In this paper development of new process capability index that is Taguchi's quadratic loss function by applying the expected loss. And check the correlation between existing traditional process capability index ($C_{pk}$) and new one. Finally, we propose the criteria for classification about developed process capability index.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.1
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pp.106-114
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2019
Recently, the manufacturing process system in the industrial field has become more and more complex and has been influenced by many and various factors. Moreover, these factors have the dependent correlation rather than independent of each other. Therefore, the statistical analysis has been extended from the univariate method to the multivariate method. The process capability indices have been widely used as statistical tools to assess the manufacturing process performance. Especially, the multivariate process indices need to be enhanced with more useful information and extensive application in the recent industrial fields. The various multivariate process capability indices have been studying by many researchers in recent years. Hence, the purpose of the study is to compare the useful and various multivariate process capability indices through the simulation. Among them, we compare the useful models of several multivariate process capability indices such as $MC_{pm}$, $MC^+_{pm}$ and $MC_{pl}$. These multivariate process capability indices are incorporates both the process variation and the process deviation from target or consider the expected loss caused by the process deviation from target. Through the computational examples, we compare these process capability indices and discuss their usefulness and effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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