수도권 매립지 지반의 침출수에 대한 흡착성 분석을 위한 벳치실험과 컬럼시험을 수행하였다. 벳치실험에서는 제 1공구와 제 3공구 각각에서 채취한 지반토의 무기물, 중금속에 대한 흡착능과 흡착등온식을 알아보았으며 컬럼실험에서는 염소, 요오드, 칼륨, 납, 카드뮴을 사용하여 분산성과 오염 저감능력을 알아보았다. 시험결과 토양 시료 모두 Freundlich 등온식에 잘 따르는 것을 확인할 수 있었으며, 해성점토시료 모두 중금속과 무기물인 칼륨에 대한 흡착력이 큰 것으로 확인되었다. 시료 채취 지점의 지질변화에 따른 실험된 성분에 대한 흡착성의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다.
This study was carried out to obtain the optimum design factors for an eletrolytric flotation reactor. When the effluent of the leachate treatment facility was treated under the condition of 10 volts, 30 minutes, at the Al-Al electrode system; COD removal efficiency was 45%, and total phosphorus removal efficiency was 98%. The high removal efficiency was caused by the fact that phosphate was removed by leaching $Al^{3+}$ from two electrodes. The leachate containing high ammonium nitrogen concentration was treated by a batch test under the condition of 60 minutes reaction time and added chloride ion; ammonium nitrogen removal efficiency was 89%. This high efficiency was affected by added chloride ion to wastewater. To find the optimum current density and voltage of the leachate containing chloride ion (ratio of $Cl^-/NH_4-N$ is 11) a electrochemical polarization curve was used. These values were found to be $4.5mA/cm^2$ and about 2.1 V, respectively. When C-Al electrode system was used at a batch test, the total nitrogen removal efficiency was increased by 1.8 to 3.3 times, compared to Al-Al electrode system due to high $Cl_2$ gas production.
The shelf-life of pharmaceutical products is the time that the average product characteristic remains within an approved specification after manufacture. Since the true shelf-life of a drug product is typically unknown, it has to be estimated based on assay results of the drug characteristic from a stability study usually conducted during the process of drug development. The nonparametric statistical methods of assessing the shelf-life of drug are considered with the current FDA regulations. Some simulation studies of nonparametric methods are also presented with the discussion.
Washing technique using solubilization and surfactant as a extractant was studied by removing contaminants from the cohesive soil contaminated with heavy metal. For this purpose, the laboratory desorption batch tests were peformed in the kaolinite contaminated with lead by using acetic acid as a solubilization and SDS as a anionic surfactant. In desorption batch tests, the effects of extractant concentration and mixing ratio were investigated and also the coupling effects of acetic acid added with surfactant were considered. Test results show that the removal efficiency of acetic acid as a extractant in the kaolinite contaminated with lead increased with increasing the concentration of acetic acid and the acetic acid was found to be more effective when adding CMC 2 or 3 of surfactant. Additionally, regardless of the initial concentration, the efficiency of lead removal from the contaminated soil increased with increasing shaking ratio.
탈염기 혼합 이온교환 수지탑에서 양 ㆍ 음이온의 최적혼합비율을 결정하기 위해 실험을 수행하였다. 2, 3, 4, 5 성분 양ㆍ음이온 흡착은 많은 양이온 그리고 음이온의 선택도를 얻기 위하여 small-volume batch test로부터 실험 데이터를 얻기 위해 수행되었다. Quantitative run time은 반-실험적 질량 작용과 표면 착화 모델을 이용한 이온 교환 모델에 의해서 추정될 수 있었다. 탈염기 수지층의 음이온 교환수지에 대한 양이온 교환수지의 비율을 증가시킴으로써 더 길게 사용될 수 있다.
대한전자공학회 2001년도 The 6th International Symposium of East Asian Resources Recycling Technology
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pp.117-121
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2001
The present study has been conflicted to verify the applicability of tire powder and food waste compost as biofilter materials to degrade volatile organic compounds. Batch and column tests were performed to determine the optimum ratio of tire powder to compost and the appropriate mixing type of two materials for removal of the selected VOCs, i.e., benzene, ethylbenzene, PCE, and TCE. According to batch tests, tire powder and compost mixture had faster removal rate than the compost. The biofilter column filled with tire powder and compost showed better VOC removal efficiency than that filled with only tire powder. In this study, the best removal rate was observed in the sandwich type column test of which the tire : compost weight ratio was 1:2
It was revealed that leaching of elements were partly inhibited because seawater contains plenty of dissolved ions than fresh water. On the other hands, the low activity coefficient and the formation of complex with chloride and sulfate play roles in enhancing element leachability. However, the pH buffaring capacity of seawater is the most important factor that makes the leaching of elements and its chemical behavior in the seawater system different from those in the fresh water environments. In general, the leaching from the weathered ash was smaller than that from the fresh ash. However, it was revealed that the leaching of Si, Fe, Al, Mn, phosphate, and some other elements were independent of ash weathering. They were dependant only on the pH of the solutions.
CNN's technologies that represent emotional detection include primitive CNN algorithms, deployment normalization, and drop-off. We present the methods and data of the three experiments in this paper. The training database and the test database are set up differently. The first experiment is to extract emotions using Batch Normalization, which complemented the shortcomings of distribution. The second experiment is to extract emotions using Dropout, which is used for rapid computation. The third experiment uses CNN using convolution and maxpooling. All three results show a low detection rate, To supplement these problems, We will develop a deep learning algorithm using feature extraction method specialized in image processing field.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.23-30
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2021
Sentiment Analysis has become very important field of research because posting of reviews is becoming a trend. Supervised, unsupervised and semi supervised machine learning methods done lot of work to mine this data. Feature engineering is complex and technical part of machine learning. Deep learning is a new trend, where this laborious work can be done automatically. Many researchers have done many works on Deep learning Convolutional Neural Network (CNN) and Long Shor Term Memory (LSTM) Neural Network. These requires high processing speed and memory. Here author suggested two models simple & bidirectional deep leaning, which can work on text data with normal processing speed. At end both models are compared and found bidirectional model is best, because simple model achieve 50% accuracy and bidirectional deep learning model achieve 99% accuracy on trained data while 78% accuracy on test data. But this is based on 10-epochs and 40-batch size. This accuracy can also be increased by making different attempts on epochs and batch size.
The batch tests were performed to determine the ratio of Fenton reagent on diesel contaminated soil. The objective of a column test was to determine and optimize the hydrogen peroxide requirements for the remediation of a soil contaminated with diesel fuel. The batch test were done on 5 g diesel contaminated soil containing hydrogen peroxide (35%) and Iron (II) sulfate. The $H_2O_2(g):Fe^{2+}(g)$ ratio varied 1:0, 30:1, 15:1, 5:1, 1:1, with contact reaction time 120min. Initial diesel concentration were 2,000 mg/kg, 5,000 mg/kg, and 10,000 mg/kg. Average diesel removal from the contaminated soil is 97% after 2hrs. Results of this study showed possible application of without addition of iron source. In column test, treatment of a diesel-contaminated soil (initial diesel concentration: 2,000 mg/kg, 5,000 mg/kg, and 10,000 mg/kg) with hydrogen peroxide (35%) only was containing natural-occurring minerals. The time required for the column test was approximately 90min, 180min, 270min; column length was 5 em, 10 em, and 15 em. The most effective stoichiometry (final diesel cone.: $200{\sim}300mg/kg$) of 0.2 g peroxide consumed/mg diesel degraded. Further investigation is required to identify the effect of soil organic matter and soil mineral.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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