Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.39
no.10
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pp.568-574
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2017
The purpose of this study was to optimize experimental conditions (time ($X_1$) (ranging of 26.36 - 93.64 min), concentration of sulfuric acid ($X_2$) (ranging of 0-2.5%) and temperature ($X_3$) (ranging of $136.4-203.6^{\circ}C$) for an organosolv pretreatment process to extract lignin from waste wood. The resulting quadratic model equation using RSM (response surface methodology) represented y (lignin yield) = $-79.89+0.91X_1+9.8X_2-2.54{\times}10^{-3}X_1{^2}-2.11X_2{^2}$. The $R^2$ (coefficient of determination) value of 0.8531 for a model indicates this model has statistically significant predictors at the 10% levels. The predictive results optimized by quadratic model produced a lignin yield of 12.46 g/100 g of dry wood under conditions of $178.2^{\circ}C$ and 2.32% $H_2SO_4$. The lignin yield was more affected by the acid catalyst concentrations than the reaction temperature, but the reaction time was not an influential factor for improving lignin extraction from waste wood in this organosolv pretreatment. According to ANOVA (analysis of variance), the significance probability (p-value) of model was smaller than 0.001 and simulation of obtained model equations showed a good reproducibility based on actual organosolv tests under optimal conditions.
The aim of this research was to apply experimental design methodology to optimization of conditions of electrochemical oxidation of Rhodamine B (RhB) and N, N-Dimethyl-4-nitrosoaniline (RNO, indicative of the OH radical). The reactions of electrochemical oxidation of RhB degradation were mathematically described as a function of the parameters of current ($X_1$), NaCl dosage ($X_2$) and pH ($X_3$) and modeled by the use of the central composite design. The application of response surface methodology (RSM) yielded the following regression equation, which is an empirical relationship between the removal efficiency of RhB and RNO and test variables in a coded unit: RhB removal efficiency (%) = $94.21+7.02X_1+10.94X_2-16.06X_3+3.70X_1X_3+9.05X_2X_3-{3.46X_1}^2-{4.67X_2}^2-{7.09X_3}^2$; RNO removal efficiency (%) = $54.78+13.33X_1+14.93X_2- 16.90X_3$. The model predictions agreed well with the experimentally observed result. Graphical response surface and contour plots were used to locate the optimum point. The estimated ridge of maximum response and optimal conditions for the RhB degradation using canonical analysis was 100.0%(current, 0.80 A; NaCl dosage, 2.97% and pH 6.37).
The purpose of this study was to optimize the rice protein extracted using a response surface methodology. The experiment was designed based on a CCD (Central Composite Design), and the independent variables were the high pressure (X1, 0-400 MPa) and processing time (X2, 0-10 minutes). The results of the extraction content (Y1), residue content (Y2), and recovery yield (Y3) were fitted to a response surface methodology model (R2= 0.92, 0.92, and 0.93, respectively). Increasing the pressure and processing time has a positive effect on the extraction content (Y1), residue content (Y2), and recovery yield (Y3). Therefore, these high-pressure conditions (independent variables) can significantly affect the improvement in rice protein extraction efficiency. Thus, the optimal conditions of X1 and X2 were 400 MPa and 10 min., respectively. Under these optimal conditions, the predicted values of Y1, Y2, and Y3 were 62.93, 57.53 mg/g, and 91.76%, respectively.
The purpose of this study was to optimize the mandarin dry chip manufacturing using a response surface methodology. The experiment was designed based on a CCD (Central Composite Design), and the independent variables were the drying temperature ($X_1$, $50-90^{\circ}C$), drying time ($X_2$, 12-36 hours), and microwave pretreat time ($X_3$, 0-4 minutes). The results of appearance ($Y_5$), color ($Y_6$), taste ($Y_8$) and overall acceptance ($Y_{10}$) were fitted to the response surface methodology model ($R^2=0.86$, 0.88, 0.89, and 0.84, respectively). Increasing the drying temperature and microwave treatment time were negatively evaluated for consumer acceptance. On the other hand, a high value of consumer acceptance was evaluated when the drying time was more than 24 hr. Therefore, the optimal conditions of $X_1$, $X_2$, and $X_3$ were $52.989^{\circ}C$, 24 hr, and 1 min, respectively. Under these optimal conditions, the predicted values of $Y_5$, $Y_6$, $Y_8$, and $Y_{10}$ were 5.066, 5.338, 5.063, and 5.339, respectively.
Obesity, a condition in which an abnormally large amount of fat is stored in adipose tissue, causing an increase in body weight, has become a major public health concern worldwide. The purpose of this study was to optimize the process for fermented milk for the production of a functional product with an anti-obesity effect by using Lactobacillus plantarum Q180 isolated from human feces. We used a 3-factor, 3-level central composite design (CCD) combined with the response surface methodology (RSM). Concentration of skim milk powder (%, $X_1$), incubation temperature ($^{\circ}C$, $X_2$), and incubation time (h, $X_3$) were used as the independent factors, whereas pH (pH, $Y_1$), anti-lipase activity (%, $Y_2$) and anti-adipogenetic activity (%, $Y_3$) were used as the dependent factors. The optimal conditions of fermented milk for the highest anti-lipase and anti-adipogenetic activity with pH 4.4 were the 9.5% of skim milk powder, $37^{\circ}C$ of incubation temperature, 28 h of incubation time. In the fermentation condition, the predicted values of pH, anti-lipase activity and anti-adipogenetic activity were 4.47, 55.55, and 20.48%, respectively. However, the actual values of pH, anti-lipase activity and anti-adipogenetic activity were 4.50, 52.86, and 19.25%, respectively. These results demonstrate that 9.5% of skim milk powder and incubation at $37^{\circ}C$ for 28 h were the optimum conditions for producing functional fermented milk with an anti-obesity effect.
This purpose of this study was to develop a functional muffin by adding yam powder in the shape of a muffin as a partial surrogate for wheat flour. The yam has been found to be effective for liver and kidney function, as well as the digestion of protein, since it produces glucuronic acid in the body. Therefore, the purpose of this study was to determine the optimal mixing conditions of yam muffins by adjusting the amounts yam powder, butter, and sugar. The mixing conditions for the yam muffins included 3 categories: yam powder $(X_1)$, sugar $(X_2)$, and butter $(X_3)$ by Central Composite Design (CCD) which was optimized by Response Surface Methodology (RSM). The effects of the three variable additions on muffin quality were examined via physical and chemical experiments, such as the analysis of texture (hardness, cohesiveness, springiness, gumminess), coloration (lightness, redness, yellowness), and height. Lastly, we performed a sensory test, which revealed significant findings for gumminess, color, appearance, flavor, softness (p<0.05), redness, and overall quality (p<0.01). Consequently, the optimal mixing rate which best satisfied the sensory items were 34.35g of yam powder, 80.15 g of sugar, and 80.55 g of butter.
Electrodialysis (ED) is known to be a useful membrane process for desalination, concentration, separation, and purification in many fields. In this process, it is desirable to work at high current density in order to achieve fast desalination with the lowest possible effective membrane area. In practice, however, operating currents are restricted by the occurrence of concentration polarization phenomena. Many studies showed the occurrence of a limiting current density (LCD). The limiting current density in the electrodialysis process is an important parameter which determines the electrical resistance and the current utilization. Therefore, its reliable determination is required for designing an efficient electrodialysis plant. The purpose of this study is the development of a predictive model of the limiting current density in an electrodialysis process using response surface methodology (RSM). A two-factor central composite design (CCD) of RSM was used to analyze the effect of operation conditions (the initial salt concentration (C) and the linear flow velocity of solution to be treated (u)) on the limiting current density and to establish a regression model. All experiments were carried out on synthetic brackish water solutions using a laboratory scale electrodialysis cell. The limiting current density for each experiment was determined using the Cowan-Brown method. A suitable regression model for predicting LCD within the ranges of variables used was developed based on experimental results. The proposed mathematical quadratic model was simple. Its quality was evaluated by regression analysis and by the Analysis Of Variance, popularly known as the ANOVA.
In this study, the experimental design methodology was applied to optimize 1,4-dioxane treatment in E-beam process. Main factor was mathematically described as a function of parameters 1,4-dioxane removal efficiencies(%), TOC removal efficiencies(%) modeled by the use of the central composite design(CCD) method among the response surface methodology(RSM). Concentration of 1,4-dioxane is designated as "$x_1$" and Irradiation intensity is designated as "$x_2$". The regression equation in coded unit between the 1,4-dioxane concentration and removal efficiencies(%) was $y=71.00-10.85x_1+20.67x_2+{1.53x_1}^2-{7.92x_2}^2-1.23x_1x_2$. The regression equation in coded unit between the 1,4-dioxane concentration and TOC removal efficiencies(%) was $y=44.48-13.25x_1+9.54x_2+{5.43x_1}^2-{1.35x_2}^2+4.45x_1x_2$. The model predictions agreed well with the experimentally observed results $R^2$(Adj) over 90%. Toxicity test using algae Pseudokirchneriella Subcapitata showed that the inhibition was reduced according to increasing an E-beam irradiation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.869-872
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2005
This research studied robust design of column part for LCD transfer system. $1^{st}$ DOE(Design of Experiment)was conducted to find out main effect factors. 36 experiments were performed and their results were shows that the geometric parameters(Low-length, Side-length, Upper-thickness, Middle-thickness)are more important than other factors. The main effect plots shows that the maximum deflection of column is minimized with increasing Low-length, Side-length, under-thickness and Middle-thickness. $2^{nd}$ DOE was conducted to obtain RMS(Response Surface Method)equation 25 experiments were conducted. The CCD(Central Composite Design)technique with four factors were used. The coefficient of determination $(R^2)$ for the calculated RSM equation was 0.986. Optimum design was conducted using the RSM equation Multi-island genetic algorithm was used to optimum design. Optimum value for Low-length. Side-length, Upper-thickness and Middle-thickness were 299.8mm, 180.3mm, 21.7mm, 21.9mm respectively. An approximate value of 5.054mm in deflection was expected to be a maximum under the optimum conditions. Six sigma robust design was conducted to find out guideline for control range of design parameter. To acquire six sigma level reliability, the standard deviation of design parameter should be controlled within 2% of average design value.
In this study, an optimization for the emulsification process with coconut oil and sugar ester was performed in conjunction with the central composite design (CCD) model of response surface methodology (RSM). Response values for the CCD model were the viscosity of the emulsion, mean droplet size, and emulsion stability index (ESI) after 7days from the reaction. On the other hand, the emulsification time, emulsification rate, and amount of emulsifier were selected as quantitative factors. According to the result of CCD, optimum conditions for the emulsification were as follows; the emulsification time of 22.63 min, emulsification speed of 6,627.41 rpm, and amount of emulsifier of 2.29 wt.%. Under these conditions, the viscosity, mean droplet size, and emulsion stability index (ESI) after 7 days from reaction were estimated as 1,707.56 cP, 1877.05 nm, and 93.23%, respectively. The comprehensive satisfaction of the CCD was indicated as 0.8848 with an average error of $1.2{\pm}0.1%$ from the experiment compared to that of the theoretical one. Overall, a very low error rate could be obtained when the central composite model was applied to the optimized coconut oil to water emulsification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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