High-performance liquid chromatographic method with diode-array detector and electrospray ionization with multi-stage tandem mass spectroscopy (HPLC/DAD/ESI-$MS^n$) was used to identify the major constituents in a methanolic extract of Eclipta prostrata. The chromatographic separation was performed on a C18 column. Acetonitrile-water was used as a mobile phase. HPLC/DAD/ESI-$MS^n$ allowed the characterization of constituents of E. prostrata, mainly triterpenoids (eclalbasaponin I, II, III, IV, VI), flavonoids (luteolin 7-O-glucoside, demethylwedelolactone, wedelolactone, luteolin, demetylwedelolactone sulfate, luteolin sulfate, apigenin sulfate) and phenolic acids (5-O-caffeoylquinic acid, 3, 4-O-dicaffeoylquinic acid, 3, 5-O-dicaffeoylquinic acid, 4, 5-Odicaffeoylquinic acid).
The development of next-generation secondary batteries, including lithium-ion batteries (LIB), requires performance enhancements such as high energy/high power density, low cost, long life, and excellent safety. The discovery of new materials with such requirements is a challenging and time-consuming process with great difficulty. To pursue this challenging endeavor, it is pivotal to understand the structure and interface of electrode materials in a multiscale level at the atomic, molecular, macro-scale during charging / discharging. In this regard, various advanced material characterization tools, including the first-principle calculation, high-resolution electron microscopy, and synchrotron-based X-ray techniques, have been actively employed to understand the charge storage- and degradation-mechanisms of various electrode materials. In this article, we introduce and review recent advances in in-situ synchrotron-based x-ray techniques to study electrode materials for LIBs during thermal degradation and charging/discharging. We show that the fundamental understanding of the structure and interface of the battery materials gained through these advanced in-situ investigations provides valuable insight into designing next-generation electrode materials with significantly improved performance in terms of high energy/high power density, low cost, long life, and excellent safety.
Polyimides (PIs) exhibit excellent thermal stability, mechanical, dielectric, and chemical resistance properties due to their heterocyclic imide rings and aromatic rings on the backbone. Due to these advantageous properties, PIs have found diverse applications in industry. Most PIs are insoluble because of the nature of the high chemical resistance. Thus, they are generally used as a soluble precursor polymer, which forms complexes with solvent molecules, and then finally converts to the corresponding polyimides via imidization reaction. This complexation with solvent has caused severe difficulty in the characterization of the precursor polymers. However, significant progress has recently been made on the detailed characterization of PI precursors and their imidization reaction. On the other hand, much research effort has been exerted to reduce the dielectric constant of PIs, as demanded in the microelectronics industry, through chemical modifications, as well as to develop high performance, light-emitting PIs and liquid crystal (LC) alignment layer PIs with both rubbing and rubbing-free processibility, which are desired in the flat-panel display industry. This article reviews this recent research progresses in characterizing PIs and their precursors and in developing low dielectric constant, light-emitting, and LC alignment layer PIs.
Among 116 bacterial strains isolated from Korean fermented foods, one strain (SS-76) was selected for producing new oligosaccharides in a basal medium containing maltose as the sole source of carbon. Upon morphological characterization using scanning electron microscopy, the cells of strain SS-76 appeared rod-shaped; subsequent 16S rRNA gene sequence analysis revealed that strain SS-76 was phylogenetically close to Bacillus subtilis. The main oligosaccharide fraction B extracted from the culture supernatant of B. subtilis SS-76 was purified by high performance liquid chromatography. Subsequent structural analysis revealed that this oligosaccharide consisted only of glucose, and methylation analysis indicated similar proportions of glucopyranosides in the 6-linkage, 4-linkage, and non-reducing terminal positions. Matrix-assisted laser-induced/ionization time-of-flight/mass spectrometry and electrospray ionization-based liquid chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry analyses suggested that this oligosaccharide consisted of a trisaccharide unit with 1,6- and 1,4-glycosidic linkages. The anomeric signals in the $^1H$-nuclear magnetic resonance spectrum corresponded to ${\alpha}$-anomeric configurations, and the trisaccharide was finally identified as panose (${\alpha}$-D-glucopyranosyl-1,6-${\alpha}$-D-glucopyranosyl-1,4-D-glucose). These results suggest that B. subtilis SS-76 converts maltose into panose; strain SS-76 may thus find industrial application in the production of panose.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
This article presents a proposed analytical methodology to determine seismic force-resisting system R-values for steel diagrid framed systems. As current model building codes do not explicitly address the seismic design performance factors for this new and emerging structural system, the purpose of this study is to provide a sound and reliable basis for defining such seismic design parameters. An approach and methodology for the reliable determination of seismic performance factors for use in the design of steel diagrid framed structural systems is proposed. The recommended methodology is based on current state-of-the-art and state-of-the practice methods including structural nonlinear dynamic analysis techniques, testing data requirements, building code design procedures and earthquake ground motion characterization. In determining appropriate seismic performance factors (R, ${\Omega}_O$, $C_d$) for new archetypical building structural systems, the methodology defines acceptably low values of probability against collapse under maximum considered earthquake ground shaking.
This paper addresses the issues in setting performance criteria for safety regulation of nuclear power plants. Since setting criteria at the low level is a much more difficult task than it is at the top level, the low-level performance criteria should be derived consistently from the more easily determinable top-level performance criteria. The paper also proposes several approaches to characterizing uncertainties in performance criteria, by extending the reliability allocation methodology that is based on the mean-to-mean mapping to a stochastic multi-objective optimization problem where the state variables are uncertain.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.12
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pp.2532-2537
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2009
For defect characterization in steam generator tubes in nuclear power plant, artificial neural network has been extensively used to classify defect types. In this paper, we study the effectiveness of Bagging for improving the performance of neural network for the classification of tube defects. Bagging is a method that combines outputs of many neural networks that were trained separately with different training data set. By varying the number of neurons in the hidden layer, we carry out computer simulations in order to compare the classification performance of bagging neural network and single neural network. From the experiments, we found that the performance of bagging neural network is superior to the average performance of single neural network in most cases.
The effect of solution-treated on the self-corrosion performance and discharge performance of AZ91 magnesium alloy as anode material was analyzed by microscopic characterization, immersion tests, electrochemical measurements, and discharge performance tests. The study shows that the β-phase in the AZ91 magnesium alloy gradually dissolved in the matrix with the increase of the solution temperature, and the electrochemical activity of the magnesium alloy anode was significantly improved. Through the comparison of three different solution-treated processes, it is found that the AZ91 magnesium alloy has the most vigorous activity and better discharge performance after solution-treated of 415℃+12 h. In addition, the proportion and distribution of β-phase AZ91 magnesium alloy have a direct impact on its discharge performance as an anode material.
Kim, Young-Min;Lee, Jong-Hyun;Im, Se-Joon;Ahn, Byung-Ki;Lim, Tae-Won
Journal of Hydrogen and New Energy
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v.20
no.3
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pp.208-215
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2009
PEMFC stack power output is needed to be around 100 kW to meet the requirements of automotive application and scaling-up the active area of the stack cells will allow a higher power. In the case of scaling-up the active area of cells, it is difficult to obtain uniform in-plane internal conditions such as temperature, relative humidity and stoichiometry of the feed gas. These ununiformity with the location in the cell would affect both the performance and durability of the stack, so it is important to understand phenomena in the cell for improving them. In this study, the current density, electrochemical resistance and performance distribution measurement was performed to understand the ununiformity in a single cell using in-situ method; (1) Current Density Distribution (CDD) Device and (2) Segmented Cell Fixture. The influence of location of feed gas on the performance of a single cell was experimentally measured and discussed by using a segmented single cell which was composed of 8 compartments. The correlation between the location and performance in a single cell was discussed by these two tools and it was extended between the local characterization and the durability in a MEA by comparing the used cell with a fresh one. It was also studied in terms of electrochemistry by Electrochemical Impedance Spectroscopy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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