A drum bioreactor was used for the treatment of sandy soil contaminated with three kinds of aromatic compounds (phenol, naphthalene, and phenanthrene), and its performance was evaluated in two different operation modes; intermittent and continuous rotation of drum. When the drum bioreactor was operated with one rotation per day, the microbial growth was relatively low, and most of the compounds remaining in soil, except naphthalene of 90 mg/kg dry soil, disappeared mainly due to volatilization. In contrast, when the drum was continuously rotated at 9 rpm (rotation/min), the number of microorganisms was drastically increased and nitrate was consumed for growth as a nitrogen source. Phenol and phenanthrene were removed at rates of 56.7 mg/kg dry soil/day and 3.2 mg/kg dry soil/day, respectively.
Treatment of the aromatic compounds with benzyl halides in the presence of a catalytic amount of indunm gave the corresponding diarylmethane products in good to excellent yields.
In this study, the series of ultrasonic irradiation for removal of refractory aromatic compounds has been selected as a model reaction in the batch reactor system in order to obtain the reaction kinetics. The products obtained from the ultrasonic irradiation were analysed by GC and GC/MSD. The decomposition of benzene produced toluene, phenol, and C1-C4 compounds, while the intermediates during the ultrasonic irradiation of 2,4-Dichlorophenol(DCP) were phenol, HCl, catechol, hydroquinone, and benzoquinone. It was found that more than 80% of benzene, and 2,4-DCP solutions were removed within 2 hours in all reaction conditions. The reaction order in the degradation of these three compounds was verified as pseudo-zero or first order. From the fore-mentioned results, it can be concluded that the refractory organic compounds could be removed by the ultrasonic irradiation with radicals, such as $H{\cdot}$ and $OH{\cdot}$ radical causing the high increase of pressure and temperature. Finally, it appeared that the technology using ultrasonic irradiation can be applied to the treatment of refractory compounds which are difficult to be decomposed by the conventional methods.
본 연구는 한국에서 생산되는 송이(Tricholoma matsutake)의 향기성분을 구명하고, 주요송이산지간에 향기성분에 차이가 있는가를 구명하기 위하여 실시하였다. 경북의 봉화, 울진, 고령, 청도지역을, 경남의 창녕, 하동, 함양지역을, 강원도의 양양, 인제지역을, 충북의 괴산지역과 전북의 남원지역의 총 11개 송이산지를 대상으로 하였다. 향기성분은 dynamic headspace법을 이용하여 $40^{\circ}C$에서 질소로 purge(분주)한 후 휘발성 성분만을 포집하여 GC-MSD(gas chromatograph-mass spectrometric detector)로 동정하였다. 총 25종의 향기성분을 동정하였는데, 가장 중요한 구성성분은 1-octen-3-ol 이었다. 송이 향기의 주성분으로 알려져 왔던 methyl cinnamate는 어느 버섯에서도 검출되지 않아서 이 향기가 천연적인 휘발성 물질이 아님을 입증하였다. 봉화의 송이는 총 향기성분이 다른 산지보다 2배에서 18배까지 많았으며, 주성분은 3-methyl 1-butanol 이었다. 향기의 총량은 봉화, 청도, 인제, 함양, 울진, 양양 순으로 감소하였다. 향기성분의 총량, 향기의 종류와 수준에 따라서 11개 산지를 다음의 4개 유형으로 분류하였다. 1)봉화형은 향기의 총량이 월등히 많고, 3-methyl 1-butanol이 주성분이며, 다른 성분도 골고루 높다. 2)함양형(청도, 양양, 인제 포함)은 1-octen-3-ol이 전체의 2/3 가량을 차지하며, 두 번째 주성분은 3-methyl butanal 이다. 3)울진형은 1-octen-3-ol이 94% 이상을 차지하며, 다른 성분은 거의 없다. 4)괴산형(고령, 남원, 창녕, 하동 포함)은 향기의 총량이 다른 형보다 적다.
본 연구는 한국산 마의 괴근 형태로 분류되는 장마와 단마를 개화기에 꽃의 방향 성분과 정유수율을 비교조사하여 향료로서의 기능성을 검토하기 위하여 실험을 수행하였던 바 얻어진 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 마꽃의 방향 성분은 총 26종이 확인되었으며 지방족 알콜류가 다량분포하여 향료 첨가물이나 향수의 기본재료로의 가능성이 있는 것으로 나타났다. 2. 단마는 장마보다 1,2-butyleneglycol은 11배, phenylalcohol은 12배, caproic acid는 28배, cis-3-methylsalicylate는 8배, cinnamic alcohol은 25배, $\alpha$-hexyl cinnamic acid는 13배, laulic acid는 6배 높은 경향을 보였다. 3. 마꽃 방향 성분의 수율은 0.7%로서 그 이용 가능성이 크며 단마가 0.983%, 장마가 0.417%로 단마가 약 2.4배 수율이 높았다. 4. 마꽃의 방향 성분 조성과 정유성분 수율을 감안할 때 마의 부산물인 마꽃을 향료로서의 이용 가능성이 있다고 판단되었다.
본 연구는 방향족 화합물질 중 페놀폐수에 대한 생물학적 처리를 위해 본 실험실에서 분리한 페놀분해능이 우수한 Rhodococcus sp. EL-GT를 이용하여 catechol 분해 catechol 1,2-dioxygenase 분해활성을 측정하였고, 이것이 ortho-pathway임을 확인할 수 있었다. 또한 다른 연구에서 보고되 Phodococcus rhodochrous NCIMB임을 확인할 수 있었다. 또한 다른 연구에서 보고된 Rhodococcus rhodochrous NCIMB 13259 균주의 catechol 1,2 dioxygenase를 기초로한 primer를 이용하여 PCR을 수행하였으며 이 분해 유전자의 cloning실험을 수행 중이다. 이들 실험을 통하여 Rhodococcus sp. EL-GT의 페놀분해 균의 유전적 구조 및 특징을 검토하고 이를 이용하여 방향족 화합물의 분해능이 보다 우수한 균주의 개발을 시도하고자 한다.
To simulate a process model in the field of chemical engineering, it is very important to identify the physical properties of novel materials as well as existing materials. However, it is difficult to measure the physical properties throughout a set of experiments due to the potential risk and cost. To address this, this study aims to develop a property prediction model based on the group contribution method for aromatic chemical compounds including benzene rings. The benzene rings of aromatic materials have a significant impact on their physical properties. To establish the prediction model, 42 important functional groups that determine the physical properties are considered, and the total numbers of functional groups on 147 aromatic chemical compounds are counted to prepare a dataset. Support vector regression is employed to prepare a prediction model to handle sparse and high-dimensional data. To verify the efficacy of this study, the results of this study are compared with those of previous studies. Despite the different datasets in the previous studies, the comparison indicated the enhanced performance in this study. Moreover, there are few reports on predicting the physical properties of aromatic compounds. This study can provide an effective method to estimate the physical properties of unknown chemical compounds and contribute toward reducing the experimental efforts for measuring physical properties.
we have investigated the effect of aromatic compounds and tree inception and growth in low density polyethylene, for AC voltage and Impulse voltage. 2kinds of aromatic compounds are selected. Each additive (m-cresol, aniline) was mixed in low density polyethylene. For AC voltage, 10wt% $\sim$ 15wt% m-cresol can be shown to be the effective inhibitor to tree initiation. But, For Impulse voltage, 10wt% $\sim$ 15wt% aniline is effective inhibitor to tree initiation.
Artificial neural networks (ANNs), for a first time, were successfully developed for the prediction partial molar heat capacity of aqueous solutions at infinite dilution for various polar aromatic compounds over wide range of temperatures (303.55-623.20 K) and pressures (0.1-30.2 MPa). Two three-layered feed forward ANNs with back-propagation of error were generated using three (the heat capacity in T = 303.55 K and P = 0.1 MPa, temperature and pressure) and six parameters (four theoretical descriptors, temperature and pressure) as inputs and its output is partial molar heat capacity at infinite dilution. It was found that properly selected and trained neural networks could fairly represent dependence of the heat capacity on the molecular descriptors, temperature and pressure. Mean percentage deviations (MPD) for prediction set by the models are 4.755 and 4.642, respectively.
Explosion limit and flash point are the major combustion properties used to determine the fire and explosion hazards of the flammable substances. In this study, in order to predict upper explosion limits(UELs), the upper flash point of n-alkanes and aromatic compounds were measured under the VLE(vapor-liquid equilibrium) state by using Setaflash closed cup tester(ASTM D3278). The UELs calculated by Antoine equation and chemical stoichiometric coefficient tusing the experimental upper flash point were compared with the several reported UELs. From the given results, using the proposed experimental and predicted method, it is possible to research the upper explosion limits of the other flammable substances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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