Among the exhaust gas, Carbon dioxide which is a causative factor in greenhouse effect. We study for synthesis of propylene carbonate with carbon dioxide which is captured and utilized in commercially valuable. The Experiment was proceeded as pilot scale with using homogeneous organic catalyst which is able to produce propylene carbonate in commercial and reaction conditions. Optimization condition for concentration of catalyst and reaction temperature, pressure was studied. We confirm that this process is eco-friendly method and commercial application due to the mild condition and also catalyst has a competitive price, reusability.
An enzymatic reaction system was developed and optimized for bioconversion of resveratrol from glucose. Liquid enzyme extracts were prepared from Alternaria sp. MG1, an endophytic fungus from grape, and used directly or after immobilization with sodium alginate. When the enzyme solution was used, efficient production of resveratrol was found within 120 min in a manner that was pH-, reaction time-, enzyme amount-, substrate type-, and substrate concentration-dependent. After the optimization experiments using the response surface methodology, the highest value of resveratrol production (224.40 μg/l) was found under the conditions of pH 6.84, 0.35 g/l glucose, 0.02 mg/l coenzyme A, and 0.02 mg/l ATP. Immobilized enzyme extracts could keep high production of resveratrol during recycling use for two to five times. The developed system indicated a potential approach to resveratrol biosynthesis independent of plants and fungal cell growth, and provided a possible way to produce resveratrol within 2 h, the shortest period needed for biosynthesis of resveratrol so far.
A simulation study on SCR(steam carbon dioxide reforming) in gas-to-liquid(natural gas to Fischer-Tropsch synthetic fuel) process was carried out in order to find optimum reaction conditions for SCR experiment. Optimum operating conditions for SCR process were determined by changing reaction variables such as temperature and $CH_4/steam/CO_2$ feed ratio. Simulation was carried out by Aspen Plus. During the simulation, overall process was assumed to proceed under steady-state conditions. It was also assumed that physical properties of reaction medium were governed by RKS(Redlich-Kwong-Soave) equation. Optimum simulation variables such as temperature and feed ratio were determined by considering $H_2/CO$ ratio for FTS(Fischer-Tropsch synthesis), $CH_4$ conversion, and $CO_2$ conversion. Simulation results showed that optimum reaction temperature and $CH_4/steam/CO_2$ feed ratio in SCR process were $850^{\circ}C$ and 1.0/1.6/0.7, respectively. Under optimum temperature of $850^{\circ}C$, $CH_4$ conversion and $CO_2$ conversion were found to be 99% and 49%, respectively.
This research was performed to investigate the effect of hydrogen peroxide on the stain removal in japanese hackberry. Response surface method (RSM) was used to optimize the bleaching conditions such as reaction temperature, reaction time and the concentration of hydrogen peroxide. Fifteen different bleaching conditions were selected according to $2^3$ factorial central composite design (CCD). The bleaching effect were evaluated by lightness differences of wood surface before and after the bleaching. The RSM model was determined and its $R^2$ values were 0.93, showing it well represented the bleaching effect. The most affecting factor on the stain removal was the concentration of hydrogen peroxide, followed by reaction time and reaction temperature. Second degree of concentration was proved to have an effect on the bleaching. Bleaching rates above 3% concentrations of hydrogen peroxide were tended to be slightly decreased, and low bleaching effect was found at $20^{\circ}C$. The determined RSM model may offer very practical ways to obtain the desired levels of bleaching because it offers multiple solutions.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.40
no.3
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pp.458-465
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2011
Response surface methodology (RSM) was applied to optimize substrate conditions of ribose and hydrolyzed wheat gluten solution for Maillard reaction. Independent variables were NaCl concentration of hydrolyzed wheat gluten ($X_1$), concentration of ribose ($X_2$) and concentration of hydrolyzed wheat gluten ($X_3$), while the dependent variables of the central composite design (CCD) were browning index (absorbance 420 nm), DPPH radical scavenging activity (DF) and sensory preference (score). Optimum substrate conditions at $140^{\circ}C$, 30 min reaction were 3% NaCl concentration of hydrolyzed wheat gluten, 6.2% concentration of ribose and 13.27% concentration of hydrolyzed wheat gluten. The coefficients of determination ($R^2$) were 0.975, 0.960 and 0.854, the model fit was very significant (p<0.001). DPPH radical scavenging activities and sensory preferences were predicted as 700 (DF) and 8.42 (score), respectively. The model solution increased more browning and DPPH radical scavenging activities with increasing ribose and hydrolyzed wheat gluten concentration. Especially hydrolyzed wheat gluten concentration was the most influential factor, while NaCl concentration of hydrolyzed wheat gluten hardly affected the responses. Sensory preference was increased with rising wheat gluten concentration and decreasing NaCl concentration of hydrolyzed wheat gluten.
Lee, HongJin;Kim, Woohyun;Lee, Kyubock;Yoon, Wang Lai
Korean Chemical Engineering Research
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v.56
no.6
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pp.914-920
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2018
The intrinsic kinetic parameters of steam-methane reforming reactions over commercial nickel-based catalyst were determined. The reaction rate equations were derived from the reaction mechanism-based Langmuir-Hinshelwood chemisorption theory. As the experimental variables for the kinetic study, the reaction temperature ranged from 630 to $750^{\circ}C$ and the steam-to-carbon ratio also varied from 2.7 to 3.5. Based on the experimental data, the efficient optimization algorithm was used to determine the intrinsic kinetic parameters due to the high-dimensional objective function. It is confirmed that the parameter estimation results showed good agreement with the experimental values. Thus, this proposed mathematical reaction model can be used as the basic information to design a catalytic reactor and to optimize operating conditions.
Water electrolysis holds great potential as a method for producing renewable hydrogen fuel at large-scale, and to replace the fossil fuels responsible for greenhouse gases emissions and global climate change. To reduce the cost of hydrogen and make it competitive against fossil fuels, the efficiency of green hydrogen production should be maximized. This requires superior electrocatalysts to reduce the reaction energy barriers. The development of catalytic materials has mostly relied on empirical, trial-and-error methods because of the complicated, multidimensional, and dynamic nature of catalysis, requiring significant time and effort to find optimized multicomponent catalysts under a variety of reaction conditions. The ultimate goal for all researchers in the materials science and engineering field is the rational and efficient design of materials with desired performance. Discovering and understanding new catalysts with desired properties is at the heart of materials science research. This process can benefit from machine learning (ML), given the complex nature of catalytic reactions and vast range of candidate materials. This review summarizes recent achievements in catalysts discovery for the hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER). The basic concepts of ML algorithms and practical guides for materials scientists are also demonstrated. The challenges and strategies of applying ML are discussed, which should be collaboratively addressed by materials scientists and ML communities. The ultimate integration of ML in catalyst development is expected to accelerate the design, discovery, optimization, and interpretation of superior electrocatalysts, to realize a carbon-free ecosystem based on green hydrogen.
Stevioside was transglucosylated to improve its sweetness. Eighteen conditions were tested using the tables of orthogonal arrays of $L_{18}\;(2^{1}{\times}3^{7})$. Statistical analysis showed that the transglucosylation rate was significantly affected by temperature, the ratio of co-substrate (maltodextrin) to stevioside, pH, DE of maltodextrin and concentration of stevioside, in their order. Optimum conditions selected for temperature, ratio of co-substrate to stevioside, pH and DE of maltodextrin were $80^{\circ}C$, 1.0, 6.0 and 15, respectively. Glycosyl-stevioside with 68% yield of transglucosylation was produced at the optimum condition and found to have better quality in sweetness than stevioside and rebaudioside A.
Response surface methodology (RSM) was used for optimization the fraction conditions of xylose from pepper stem with dilute sulfuric acid. The independent variables were acid concentration in the range of 1.134 to 2.866%, reaction temperatures in the range of 142.68 to $177.32^{\circ}C$, and hydrolysis time in the range of 6.34 to 23.66 min. were studied. The dependent variables were xylose yield from pepper stem, and the production of by-products, for example, furfural, acetic aicd, HMF etc. Experimental results had a good match with statistical result. The maximum xylose yield obtained in this experiment was 71% concentration.
In this study, a solid oxide fuel cell (SOFC) system model including balance of plant (BOP) for building electric power generation is developed to study the effect of operating conditions on the system efficiency and power output. SOFC system modeled in this study consists of three heat-exchangers, an external reformer, burner, and two blowers. A detailed computational cell model including internal reforming reaction is developed for a planer SOFC stack which is operated at intermediate temperature (IT). The BOP models including an external reformer, heat-exchangers, a burner, blowers, pipes are developed to predict the gas temperature, pressure drops and flow rate at every component in the system. The SOFC stack model and BOP models are integrate to estimate the effect of operating parameters on the performance of the system. In this study, the design of experiment (DOE) is used to compare the effects of fuel flow rate, air flow rate, air temperature, current density, and recycle ratio of anode off gas on the system efficiency and power output.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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