본 연구에서는 유기환원제로 포름산과 촉매로 PtD/C를 사용하여 불순물이 없는 고품질 V3.5+ 전해질을 생산하였고 이를 VRFB에 적용하였다. PtD/C 촉매의 잘 배향된 3D 수상 돌기 구조는 포름산 산화 반응과 바나듐 환원 반응에 높은 활성을 보여 주었다. 그 결과 PtD/C의 촉매 전환율은 2.73 mol g-1 h-1로 polyol방법을 제조된 Pt/C의 전환율 1.67 mol g-1 h-1보다 더 높았다. 또한 VRFB 충방전 실험에서 촉매 반응으로 생성된 V3.5+ 전해질은 전해 방법으로 제조 된 표준V3.5+전해질과 동일한 성능을 보여 줌으로서 VRFB의 전해질로 사용 가능함을 증명하였다.
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.
The progenitor of Type Ia supernovae is largely expected as a close binary system of a carbon/oxygen white dwarf (WD) primary and its secondary non-degenerate (single degenerate; SD) or degenerate companion (double degenerate; DD). Here we present a high-cadence monitoring observation of SN 2021hpr in a spiral galaxy, NGC 3147. SN 2021hpr shows typical characteristics as a normal type Ia supernova from its photometric (Δm15(B)=1.01±0.03, dust free MB,max=-19.45±0.02) and spectroscopic data. To investigate its progenitor system, we fit the early part of BVRI-band light curve simultaneously with a combined version of ejecta-companion and simple power-law model. As a result, we found a significant feature of an early excess possibly from a 7.63±0.52R⊙-sized companion at the optimal viewing angle while the fit is not successful at the common viewing angle. No possible red sources brighter than F555W=-7.01 AB mag is detected at the SN location in Hubble Space Telescope (HST) pre-explosion images, excluding massive stars with initial mass of >16M⊙ as companions. We suggest the progenitor system of SN 2021hpr can be a fairly large companion such as a main sequence, a low mass subgiant, and a helium giant star. In addition, a possibility of the ejecta-Disk Originated Matter (DOM) interaction for the DD scenario considering linearly-rising early flux still remains.
The main goal of this paper is to study vibration of damaged core laminated sectorial plates with Functionally graded (FG) face sheets based on three-dimensional theory of elasticity. The structures are made of a damaged isotropic core and two external face sheets. These skins are strengthened at the nanoscale level by randomly oriented Carbon nanotubes (CNTs) and are reinforced at the microscale stage by oriented straight fibers. These reinforcing phases are included in a polymer matrix and a three-phase approach based on the Eshelby-Mori-Tanaka scheme and on the Halpin-Tsai approach, which is developed to compute the overall mechanical properties of the composite material. Three complicated equations of motion for the sectorial plates under consideration are semi-analytically solved by using 2-D differential quadrature method. Using the 2-D differential quadrature method in the r- and z-directions, allows one to deal with sandwich annular sector plate with arbitrary thickness distribution of material properties and also to implement the effects of different boundary conditions of the structure efficiently and in an exact manner. The fast rate of convergence and accuracy of the method are investigated through the different solved examples. The sandwich annular sector plate is assumed to be simply supported in the radial edges while any arbitrary boundary conditions are applied to the other two circular edges including simply supported, clamped and free. Several parametric analyses are carried out to investigate the mechanical behavior of these multi-layered structures depending on the damage features, through-the-thickness distribution and boundary conditions.
암모니아는 인류의 식량문제를 해결할 수 있는 비료 생산의 주요 원료임과 동시에 무탄소 연료이면서 친환경적인 수소 운반자로서 중요한 에너지원으로 알려져 있다. 그래서 지금까지도 암모니아를 합성하거나 분해하는 기술들이 각광을 받고 있다. 암모니아 합성 및 분해 반응을 촉진시키기 위해서는 반드시 촉매 재료가 필요하다. 고성능 및 값싼 암모니아 합성 및 분해용 신촉매를 설계하기 위해서는 무수히 많은 합성 가능한 촉매 후보군들을 다루어야만 하는데 전통적인 접근법만으로 탐색 및 분석을 하기엔 시간적, 경제적인 비용이 많이 들 수밖에 없다. 최근에 4차 산업혁명의 핵심기술에 속하는 머신러닝을 이용하여 이용하여 고성능 촉매를 빠르고 정확하게 찾을 수 있는 탐색 모델이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 암모니아 합성 및 분해용 반응 메커니즘에 대해서 알아보고, 고성능 및 경제적인 암모니아 합성 및 분해 촉매를 효율적으로 탐색할 수 있는 머신러닝 기반 방법에 대한 최신 연구 및 전망을 기술하였다.
본 연구에서는 최근 관심이 급격히 증대되고 있는 암모니아 연료에 대해 연소기술 중심의 기술 동향과 개발 방향에 대해 살펴보았다. 암모니아 연료의 필요성 및 수소 캐리어로서의 청정 암모니아 전주기 가치 사슬에 대해 소개하였으며, 암모니아 연소 특성에 대한 기초 개념과 화염 안정성 및 저NOx 연소기술 측면에서 암모니아 연소기술의 개발 방향을 제시하였다. 마지막으로는 암모니아 연소기술 동향에 대해 발전 및 산업 부문별로 그 특징을 살펴보고, 이에 관한 향후 연구 개발 방향을 도출하였다. 본 논문을 통해 암모니아 연료에 대한 기초적인 지식과 향후 개발 방향 및 의미에 대해 전달하고자 한다.
이 논문은 도시 내 지속 가능한 식량 생산을 위한 5층 구조의 수직형 농축수산 팜(팜 타워) 모델을 개발하였다. 해양농장, 축산, 무농약 자동화 농작물 팜을 통합해 자원을 효율적으로 사용하고 환경 영향을 최소화하는 방안을 제안한다. 순환 경제 원칙에 기반한 이 모델은 각 부분의 산출물을 다른 부분의 자원으로 재활용하여 시스템의 효율을 증진시키며 도시 내 유휴 공간을 활용하고, 일자리 창출과 지역 사회 참여를 촉진할 수 있다. 또한, 식량 생산의 탄소 발자국을 줄이고, 식품 안전성을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 추가적으로, 이 연구는 진보된 농업 기술이 도시 구조에 통합되어 글로벌 식량 안보 문제에 대응할 수 있는 방안을 모색한다. 이 모델은 기후 변화와 인구 증가로 인한 식량 위기에 대한 잠재적 해결책을 제시하며, 도시 농업의 발전 방향을 제안한다. 향후 연구에서는 실제 구현을 위한 기술적, 정책적 과제를 다루어야 할 것이다.
In many regions of Korea, including the Four Major Rivers, the seriousness of the problem of algal blooms due to eutrophication of water quality is being raised.In this study, in order to solve these social problems, we manufactured a filter using natural mineral fusion (red illite, zeolite, germanium ceramic, selenium ceramic, carbon ceramic) and independently developed a tank system for green algae experiments to observe and determine the stages of change in water quality. In order to study ways to improve water quality through quantitative analysis, 1 ton of severely polluted green algae water from the Nak dong River region was stored in a water tank and exposed to ultraviolet rays in the same environment as the Nak dong River. Then, the same environment as the Nak dong River was created. The results were derived from a 5-week water quality test. The results of this experiment confirmed that green-colored cyano bacteria were significantly reduced just by the turbidity results. The results were obtained through a request to the Korea Testing & Research Institute located in Changwon-si, Gyeong sang nam-do. CI-(chlorine ion) and NH3-N(ammonia nitrogen) had the effect of saving every week. The device used in this study was made of natural minerals free of heavy metals that are harmless to the human body and nature through long-term consideration and exploration to kill and prevent various strains living in water. Green purification system using natural hydrogen generating mineral filter were effective a non-chemical and physical methods. The results of this study are one way to contribute to the serious problems caused by green algae in many countries, and will contribute to the water quality environment by preventing the waste of environmental resources, improving the health of the people, and increasing the ability to purify environmental water quality at home and abroad.
수소는 청정, 무탄소, 고에너지등 다양한 특징을 가진 재생에너지원으로 국제적으로 '미래에너지'로 인정받고 있다. 수소에너지 산업의 급속한 발전과 더불어 수소 수요를 충족시키기 위하여 더 많은 수소 인프라가 필요한 실정이다. 그러나 수소 인프라 사고가 빈번한 발생함으로 인해, 수소산업 발전에 걸림돌이 되고 있다. 미국 Sandia National Laboratories에서 개발한 HyRAM+는 수소충전소를 포함한 다양한 저장 응용 분야에 대한 수소 안전 평가와 관련된 데이터와 방법을 통합하는 소프트웨어 툴킷이다. HyRAM+의 물리 모드는 수소충전소 컴포넌트에 따라 수소누출 결과를 모사하여 가스 플룸 분산, 제트 프레임 온도와 궤적 그리고 복사 열속 등을 그래프로 나타낸다. 본 논문에서는 강원도 삼척시에 있는 수소충전소를 대상으로하여 HyRAM+ 소프트웨어를 이용하여 수소 누출 데이터를 추출하였다. HyRAM+에서 추출한 데이터를 이용하여 수소 누출(Leakage) 발생 시뮬레이터를 개발하였다. 데이터베이스와 그라파나(Grafana)를 이용하여 시뮬레이터에서 발생한 데이터를 보여주는 대쉬보드(Dashboard)로 구현하였다.
Gas foil thrust bearings (GFTBs) are oil-free self-acting hydrodynamic bearings that support axial loads with a low friction during airborne operation. They need solid lubricants to reduce dry-friction between the runner and top foil and minimize local wears on their surfaces during start-up and shutdown processes. In this study, we evaluate the lift-off speeds and load capacity performance of a GFTB with Polytetrafluoroethylene (PTFE) surface coating by measuring drag torques during a series of experimental tests at increasing ambient temperatures of 25, 75 and 110℃. An electric heat gun provides hot air to the test GFTB operating in the closed booth to increase the ambient temperature. Test results show that the increasing ambient temperature delays the lift-off speed and decreases the load capacity of the test GFTB. An early developed prediction tool well predicts the measured drag torques at 60 krpm. After all tests, post inspections of the surface coating of the top foil are conducted. Scanning electron microscope (SEM) images imply that abrasive wear and oxidation wear are dominant during the tests at 25℃ and 110℃, respectively. A quantitative energy dispersive spectroscopy (EDS) microanalysis reveals that the weight percentages of carbon, oxygen, and nitrogen decrease, while that of fluorine increases significantly during the highest-temperature tests. The study demonstrates that the increasing ambient temperature noticeably deteriorates the static performances and degrades the surface coating of the test GFTB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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