• 대한화학회지
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• 제54권1호
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• pp.125-130
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• 2010

본 연구에서는 수용액 중에서 유해한 brilliant green (BG) 제거를 위한 탄소와 산화철 나노복합재료의 흡착특성을 살펴보았다. 탄소와 산화철 나노복합재료는 화학침전법과 $750^{\circ}C$에서 질산 철과 탄소를 열처리 함으로서 합성하였다. 그 생성물은 TEM, XRD, 그리고 TGA를 이용하여 확인하였다. 나노복합재료에 대한 BG의 흡착 연구는 열역학적 인자와 반응속도론적인자들을 이용하여 수행하였다. 흡착 속도식은 준 이차 속도식이 준 일차 속도식에 비해 잘 들어맞는다고 보여준다. 실험 결과는 Langmuir 과 Freundlich 흡착 등온선을 이용하여 분석하였다. 평형 데이터는 Langmuir모델에 잘 들어맞으며 최대 단일 층 흡착 용량 64.1 mg/g 을 갖는다. 열역학적 인자들은 나노복합재료에 BG의 흡착 으로부터 유도하며 흡착은 자발적이며 흡열 과정임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.677-680
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• 2005

유체의 상변화를 이용하는 냉난방장치 등의 열장치에 대한 열역학적인 성능평가는 열역학적 성질들에 대한 구체적인 수치값을 필요로 한다. 그러나 이러한 열역학적 성질들을 제공하는 증기표를 그대로는 사용할 수 없기 때문에 효과적인 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 신경회로망의 함수근사 특성을 이용하여 냉방장치의 매질로 사용되는 냉매(R12)의 포화증기 영역을 모델링하였다. 냉매 R12의 포화증기 영역의 함수근사 해석을 위하여 1개의 노드를 가진 입력층에 대하여 7개의 노드를 가진 출력층을 기본으로 하여, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 두 개의 은닉층을 가진 회로망을 구성하였다. 또한 입력이 온도와 압력 두 가지의 경우에 대하여 검토하였다. 제안된 신경회로망을 사용한 결과 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}$0.005%, 비체적은 ${\pm}$0.02%, 압력과 온도는 특별한 몇 개를 제외하고는 ${\pm}$0.02% 범위 내로 수렴되었다. 이 결과로부터 냉매를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인하였다.