Pei, Yan-yan;Guo, Dong-mei;An, Qing-da;Xiao, Zuo-yi;Zhai, Shang-ru;Zhai, Bin
Korean Journal of Chemical Engineering
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제35권12호
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pp.2384-2393
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2018
Porous alginate-based hydrogel beads (porous ABH) have been prepared through a facile and sustainable template-assisted method using nano-calcium carbonate and nano-$CaCO_3$ as pore-directing agent for the efficient capture of methylene blue (MB). The materials were characterized by various techniques. The sorption capacities of ABH towards MB were compared with pure sodium alginate (ABH-1:0) in batch and fixed-bed column adsorption studies. The obtained adsorbent (ABH-1:3) has a higher BET surface area and a smaller average pore diameter. The maximum adsorption capacity of ABH-1:3 obtained from Langmuir model was as high as $1,426.0mg\;g^{-1}$. The kinetics strictly followed pseudo-second order rate equation and the adsorption reaction was effectively facilitated, approximately 50 minutes to achieve adsorption equilibrium, which was significantly shorter than that of ABH-1:0. The thermodynamic parameters revealed that the adsorption was spontaneous and exothermic. Thomas model fitted well with the breakthrough curves and could describe the dynamic behavior of the column. More significantly, the uptake capacity of ABH-1:3 was still higher than 75% of the maximum adsorption capacity even after ten cycles, indicating that this novel adsorbent can be a promising adsorptive material for removal of MB from aqueous solution under batch and continuous systems.
We developed nano-porous $TiO_2-SiO_2$ composites (commercial name : PTI, porous titania insulator) with low thermal conductivity as thermal insulating material as well as function of photocatalyst. The objectives of this paper are, firstly, to evaluate of the thermal conductivity of the PTI powder in the temperature range from -160 to $250^{\circ}C$, secondly to evaluate of thermal conductivities of insulation materials that is applied PTI powder. The structure of the PTI powder that has the pores size of 20-30 nm and the particle diameter of 2-10 nm. The PTI had a high surface area of $400m^2/g$ and a mean pore size of $45{\AA}$, which was fairly uniform. The thermal conductivity was measured by GHP(guarded hot plate) method and HFM(heat flux method). The PTI structure is a three-dimensional network nano-structures composed by a pearl-necklace that involved a precious stone in the center of the necklace. The thermal conductivities of PTI-PX powder by the GHP and HFM were 0.0366 W/m.K, 0.0314 W/m.K at $20^{\circ}C$, respectively. This is similar to values that are proportional to the square of the absolute temperature of the thermal conductivity of static air. The thermal conductivities of insulating sheets coated with PTI powder were similar results with that of the PTI powder.
Three dimensional (3D) porous structures consisting of Cu@CoO core-shell-type nano-dendrites were synthesized and tested as the anode materials in lithium secondary batteries. For this purpose, first, the 3D porous films comprising Cu@Co core-shell-type nano-dendrites with various thicknesses were fabricated through the electrochemical co-deposition of Cu and Co. Then the Co shells were selectively anodized to form Co hydroxides, which was finally dehydrated to get Cu@CoO nanodendrites. The resulting electrodes exhibited very high reversible specific capacity almost 1.4~2.4 times the theoretical capacity of commercial graphite, and excellent capacity retention (~90%@50th cycle) as compared with those of the existing transition metal oxides. From the analysis of the cumulative irreversible capacity and morphology change during charge/discharge cycling, it proved that the excellent capacity retention was attributed to the unique structural feature of our core-shell structure where only the thin CoO shell participates in the lithium storage. In addition, our electrodes showed a superb rate performance (70.5%@10.8 C-rate), most likely due to the open porous structure of 3D films, large surface area thanks to the dendritic structure, and fast electron transport through Cu core network.
The system of pores of autoclaved aerated concrete (AAC) is described by the so-called cherry-pit model, a random system of partially interpenetrating spheres. For the simulation of fracture processes, the solid phase is approximated by an irregular spatial network of beams obtained by means of the so-called radical tessellation with respect to the pore spheres. FE calculations using standard software (ANSYS) yield the strain energies of the beams. These energies are used as fracture criterion according to which highly loaded beams are considered as broken and are removed from the network. The paper investigates the relationship between mean fracture strength and microstructure for structures close to real AAC samples and virtual structures with particular geometrical properties.
ORMOSIL was synthesized with inorganic precursor, TEOS and organic precursor, PDMS, and the variation of composite properties according to the concentration of HCl, solvent content and reaction time were studied. As the concentration of HCl increased, condensation reaction was well proceeded and more regularly distributed network was observed. Increase in reactivity was found with the amount of solvent, and composite had a tendency of forming more porous microstructure as reaction time was increased, which had no influence on the bonding degree.
Two-dimensionally cross-linked ultrathin films of poly(maleic acid-alt-methyl vinyl ether) (MA-MVE) and poly(allylamine) (PAA) were produced by using sodium dioctadecyl sulfate (2C18S) as the monolayer template for Langmuir-Blodgett (LB) depositio n. The template molecules were subsequently removed by thermal treatment followed by extraction. The polyion-complexed monolayers of three components, i.e., template 2C18S, co-spread PAA, and subphase MA-MVE, were formed at the air-water interface. Their monolayer properties were studied by the surface pressure-area isotherm. The monolayers were transferred on solid substrates as Y type. The polyion-complexed LB films and the resulting network films were characterized by FT-IR spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and scanning electron microscopy (SEM). The cross-linking to form a polymer network was achieved by amide or imide formation through heat treatment under a vacuum. SEM observation of the film on a porous fluorocarbon membrane filter (pore diameter 0.1 ㎛) showed covering of the pores by four layers in the polyion complex state. Extraction by chloroform followed by heat treatment produced hole defects in the film.
The incidence of blindness resulting from diabetic retinopathy has significantly increased despite the intervention of insulin to control diabetes mellitus. Early signs are microaneurysms, exudates, intraretinal hemorrhages, cotton wool patches, microvascular abnormalities, and venous beading. Advanced stages include neovascularization, fibrous formations, preretinal and vitreous microhemorrhages, and retinal detachment. Microaneurysm count is important because it is an indicator of retinopathy progression. The purpose of this paper is to apply data mining to detect diabetic retinopathy patterns in routine fundus fluorescein angiography. Early symptoms are of principal interest and therefore the emphasis is on detecting microaneurysms rather than vessel tortuosity. The analysis does not involve image-recognition algorithms. Instead, mathematical filtering isolates microaneurysms, microhemorrhages, and exudates as objects of disconnected sets. A neural network is trained on their distribution to return fractal dimension. Hausdorff and box counting dimensions grade progression of the disease. The field is acquired on fluorescein angiography with resolution superior to color ophthalmoscopy, or on patterns produced by physical or mathematical simulations that model viscous fingering of water with additives percolated through porous media. A mathematical filter and neural network perform the screening process thereby eliminating the time consuming operation of determining fractal set dimension in every case.
This paper represents a highly porous MWCNT film electrode with interconnected open pores and demonstrated the possibility of using an MWCNT network film as the top electrode for polyimide capacitive humidity sensors. Polyimide humidity sensors with MWCNT electrodes exhibited about 6 times faster response than equivalent Cr electrode sensors. This result may be due to their percolated pore structures, which make water molecules accessible to all polyimide surfaces. The much faster response times of MWCNT electrode sensors is attributed to the percolated pore network, which allows more water molecules to be accessible to polyimide surfaces.
Schneider, L.C.R.;Martin, C.L.;Bultel, Y.;Kapelski, G.;Bouvard, D.
한국분말야금학회:학술대회논문집
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한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part2
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pp.916-917
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2006
Solid Oxide Fuel Cell technology uses powder processes to produce electrodes with residual porosity by partially sintering a mixture of electronically and ionically conducting particles. We model porous fuel cell electrodes with 3D packings of monosized spherical particles. These packings are created by numerical sintering. Each particle-particle contact is characteristic for an ionic, electronic or electrochemical resistance. The numerical packing is then discretized into a resistor network which is solved by using Kirchhoff's current law to evaluate the electrode's electrochemical performance. We investigate in particular percolation effects in functionally graded electrodes as compared to other types of electrodes.
Yujin Lee;Seunghoon Seo;Ilhwan You;Tae Sup Yun;Goangseup Zi
Computers and Concrete
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제31권4호
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pp.315-325
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2023
Calcium leaching is one of the main deterioration factors in concrete structures contact with water, such as dams, water treatment structures, and radioactive waste structures. It causes a porous microstructure and may be coupled with various harmful factors resulting in mechanical degradation of concrete. Several numerical modeling studies focused on the calcium leaching depth prediction. However, these required a lot of cost and time for many experiments and analyses. This study presents an artificial neural network (ANN) approach to predict the leaching depth quickly and accurately. Totally 132 experimental data are collected for model training and validation. An optimal ANN model was proposed by ANN topology. Results indicate that the model can be applied to estimate the calcium leaching depth, showing the determination coefficient of 0.91. It might be used as a simulation tool for engineering problems focused on durability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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