$Li^{+}$ extraction reactions with ion-exchange type lithium manganese oxide in an aqueous phase were examined using chemical and x-ray diffraction (XRD) analysis. In the process of extraction reaction, the lithium manganese oxide showed a topotactic extraction of $Li^{+ }$ in the aqueous phase mainly through an ion-exchange mechanism, and the $Li^{+}$ extracted samples indicated a high selectivity and a large capacity for $Li^{+}$ . The electronic structures and chemical bonding properties were also studied using a discrete variational (DV)-X$\alpha$ molecular orbital method with cluster model of (Li$Mn_{12}$$O_{40}$ )$^{27-}$ for tetrahedral sites and ($Li_{7}$ Mn $O_{38}$ )$^{3}$ for octahedral site in $Li_{1.33}$$Mn_{1.67}$ / $O_{4}$ respectively. Li in the manganese oxides is highly ionized in both sites, but the net charge of Li was greater for tetrahedral sites than octahedral. These calculations suggest that the tetrahedral sites have higher $Li^{+}$$H^{+}$ exchangeability than the octahedral sites, and are preferable for the selective adsorption for L $i^{+}$ ions.s.
$\beta$-ketohexanal as a chelating extractant was synthesized from the reaction of ethyl formate and methyl propyl ketone in the presence of sodium amide, and the equilibrium characteristics in the extraction of copper by $\beta$-ketohexanal-chloroform were investigated. The equilibrium constants such as the dissociation constant and the partition coefficients of $\beta$-ketohexanal, the stability constant and the partition coefficient of copper chelating complex, and the overall equilibrium constant in the extraction of copper were determined by spectrophotometric measurements, and the mechanism of extraction was proposed. The percent of extracted copper by $\beta$-ketohexanal-chloroform was near 100%, and the selective extraction of copper from Cu-Zn-Cd mixture was possible. Copper was found to be extracted as $CuR_2$ and the equilibrium reaction was expressed as $Cu^{2+}+2{\overline{HR}}{\rightleftarrows}{\overline{CuR{_2}}}+2H^+$.
Park, Su-Jin;Jeong, Kwang-Eun;Chae, Ho-Jeong;Kim, Chul-Ung;Jeong, Soon-Yong;Koo, Kee-Kahb
Korean Chemical Engineering Research
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v.46
no.5
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pp.965-970
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2008
The separation of sulfone components using light cycle oil(LCO) after oxidation was carried out by solvent extraction method using various polar solvents such as water, n-methyl-2-pyrrolidone(NMP), dimethyl sulfoxide, ethyl acetate, acetonitrile, dimethyl formamide, and methyl alcohol. It was found that phase separation between LCO layer and solvent occurred under mixed solvent adding a proper amount of water. The mixture solvent of NMP and water was a promising extraction solvent due to the selective removal and high distribution coefficient of sulfone component in LCO. 99.5% over of sulfur contents in LCO can be removed by 4 stages equilibrium extraction.
The selective removal and recovery of fermentation inhibitors during purification of sugars from biomass hydrolysates can increase the economic efficiency of the entire process to produce bioalcohol from lignocellulosic biomass. This study investigated the effect of furans in phenols-free biomass hydrolysate on acetic acid extraction in an emulsion liquid membrane system. Under specific operating conditions, more than 99% of acetic acid could be extracted within 5 minutes, and the degrees of extraction of furfural and 5-hydroxymethylfurfural were about 10% and 4%, respectively. The extraction rate of acetic acid was also lower at a higher initial concentration of furfural in the feed phase, which was greater for furfural than 5-hydroxymethylfurfural. Thus, if furfural is first removed from the hydrolysate prior to acetic acid extraction, emulsion liquid membrane would be a more economically efficient way of removing acetic acid.
A highly sensitive and selective extraction-spectrophotometric method has been developed for determination of trace amounts of cimetidine. This method is based on the extraction of cimetidine as an ion pair with bromothymol blue (BTB) into chloroform and measuring its absorbance at 417 nm. The effect of different variables such as pH, concentration of BTB, volume of chloroform and shaking time was investigated. The effect of interfering ions on the extraction was also studied. The calibration curve was linear in the range of 0.25-8 ${\mu}gmL^{-1}$ with correlation coefficient of 0.9997. The detection limit based on 3Sb was 0.14 ${\mu}gmL^{-1}$ and relative standard deviation for 10 replicated measurements of 1.0 and 4.0 ${\mu}gmL^{-1}$ of cimetidine was 3.2 and 1.49%, respectively. The proposed method was applied to the determination of cimetidine in pharmaceutical samples with good recoveries.
In new millennium, wide-reaching demands for selective catalytic reduction (SCR) catalyst have been increased gradually in new millennium. SCR catalyst can prevent the NOx emission to protect the environment. In SCR catalyst the main composition of the catalyst is typically TiO2 (70~80%), WO3 (7~10%), V2O5 (~1%) and others. When the SCR catalysts are used up and disposed to landfills, it is problematic that those should exist in the landfill site permanently due to their extremely low degradability. A new advanced technology needs to be developed primarily to protect environment and then recover the valuable metals. Hydrometallurgical techniques such as leaching and liquid-liquid extraction was designed and developed for the spent SCR catalyst processing. In a first stage, V and W selectively leached from spent SCR catalyst, then both the metals were processed by liquid-liquid extraction process. Various commercial extractants such as D2EHPA, PC 88A, TBP, Cyanex 272, Aliquat 336 were tested for selective extraction of title metals. Scrubbing and stripping studies were tested and optimized for vanadium and tungsten extraction and possible separation. 3rd phase studies were optimized by using iso-decanol reagent.
In this study, the extraction and reduction behavior of platinum group metals in a non-aqueous solvent based on ionic liquids was investigated in order to confirm a new extraction technology of platinum group metals. Platinum was selectively extracted using an ionic liquid $[C_4mim]PF_6$ from a mixed solution of $PdCl_2$, $PtCl_4$ and $RhCl_3$ dissolved with concentration ratio of 10:1:0.5 M. After stripping of the metals by 1 M $HNO_3$ solution, the platinum was preferentially reduced by aqueous electrolysis on gold electrode at -0.8 V (vs. Pt-QRE). The residual palladium and rhodium were transferred to ionic liquid of $[C_4mim]Cl$. The metallic palladium and rhodium could be sequentially reduced on gold and STS304 as working electrodes by non-aqueous electrolysis, respectively.
Voice recognition systems which use a white noise and voice recognition environment are not correct voice recognition with variable voice mixture. Therefore in this paper, we propose a method using the convergence of Bayesian technique and selecting voice for effective voice recognition. we make use of bank frequency response coefficient for selective voice extraction, Using variables observed for the combination of all the possible two observations for this purpose, and has an voice signal noise information to the speech characteristic extraction selectively is obtained by the energy ratio on the output. It provide a noise elimination and recognition rates are improved with combine voice recognition of bayesian methode. The result which we confirmed that the recognition rate of 2.3% is higher than HMM and CHMM methods in vocabulary recognition, respectively.
Readership of online newspapers has grown with the proliferation of smart devices. However, fierce competition between Internet newspaper companies has resulted in a large increase in the number of hoax articles. Hoax articles are those where the title does not convey the content of the main story, and this gives readers the wrong information about the contents. We note that the hoax articles have certain characteristics, such as unnecessary celebrity quotations, mismatch in the title and content, or incomplete sentences. Based on these, we extract and validate features to identify hoax articles. We build a large-scale training dataset by analyzing text keywords in replies to articles and thus extracted five effective features. We evaluate the performance of the support vector machine classifier on the extracted features, and a 92% accuracy is observed in our validation set. In addition, we also present a selective bigram model to measure the consistency between the title and content, which can be effectively used to analyze short texts in general.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.833-839
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2016
In this paper, we propose a selective feature extraction algorithm between Markov transition probability and co-occurrence probability for an effective image splicing detection. The Features used in our method are composed of the difference values between DCT coefficients in the adjacent blocks and the value of Kullback-Leibler divergence(KLD) is calculated to evaluate the differences between the distribution of original image features and spliced image features. KLD value is an efficient measure for selecting Markov feature or Co-occurrence feature because KLD shows non-similarity of the two distributions. After training the extracted feature vectors using the SVM classifier, we determine whether the presence of the image splicing forgery. To verify our algorithm we used grid search and 6-folds cross-validation. Based on the experimental results it shows that the proposed method has good detection performance with a limited number of features compared to conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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