Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.13
no.3
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pp.187-197
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2010
Carbon dioxide Capture and Storage(CCS) is regarded as one of the most promising options to response climate change. CCS is a three-stage process consisting of the capture of carbon dioxide($CO_2$), the transport of $CO_2$ to a storage location, and the long term isolation of $CO_2$ from the atmosphere for the purpose of carbon emission mitigation. Up to now, process design for this $CO_2$ marine geological storage has been carried out mainly on pure $CO_2$. Unfortunately the $CO_2$ mixture captured from the power plants and steel making plants contains many impurities such as $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$. A small amount of impurities can change the thermodynamic properties and then significantly affect the compression, purification, transport and injection processes. In order to design a reliable $CO_2$ marine geological storage system, it is necessary to analyze the impact of these impurities on the whole CCS process at initial design stage. The purpose of the present paper is to compare and analyse the relevant physical property models including BWRS, PR, PRBM, RKS and SRK equations of state, and NRTL-RK model which are crucial numerical process simulation tools. To evaluate the predictive accuracy of the equation of the state for $CO_2-SO_2$ mixture, we compared numerical calculation results with reference experimental data. In addition, optimum binary parameter to consider the interaction of $CO_2$ and $SO_2$ molecules was suggested based on the mean absolute percent error. In conclusion, we suggest the most reliable physical property model with optimized binary parameter in designing the $CO_2-SO_2$ mixture marine geological storage process.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.12
no.3
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pp.217-226
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2009
Marine geological storage of $CO_2$ is regarded as one of the most promising options to response climate change. Marine geological storage of $CO_2$ is to capture $CO_2$ from major point sources, to transport to the storage sites and to store $CO_2$ into the marine geological structure such as deep sea saline aquifer. Up to now, process design for this $CO_2$ marine geological storage has been carried out mainly on pure $CO_2$. Unfortunately the captured $CO_2$ mixture contains many impurities such as $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_x$, $H_2S$. A small amount of impurities can change the thermodynamic properties and then significantly affect the compression, purification and transport processes. In order to design a reliable $CO_2$ marine geological storage system, it is necessary to perform numerical process simulation using thermodynamic equation of state. The purpose of the present paper is to compare and analyse the relevant equations of state including PR, PRBM, RKS and SRK equation of state for $CO_2-N_2$ mixture. To evaluate the predictive accuracy of the equation of the state, we compared numerical calculation results with reference experimental data. In addition, optimum binary parameter to consider the interaction of $CO_2$ and $N_2$ molecules was suggested based on the mean absolute percent error. In conclusion, we suggest the most reliable equation of state and relevant binary parameter in designing the $CO_2-N_2$ mixture marine geological storage process.
Background: Organophosphorus flame retardants (OPFRs) are a group of chemical substances used in building materials and plastic products to suppress or mitigate the combustion of materials. Although OPFRs are generally used in mixed form, information on their mixture toxicity is quite scarce. Objectives: This study aims to elucidate the toxicity and determine the types of interaction (e.g., synergistic, additive, and antagonistic effect) of OPFRs mixtures. Methods: Nine organophosphorus flame retardants, including TEHP (tris(2-ethylhexyl) phosphate) and TDCPP (tris(1,3-dichloro-2-propyl) phosphate), were selected based on indoor dust measurement data in South Korea. Nine OPFRs were exposed to the luminescent bacteria Aliivibrio fischeri for 30 minutes and the human hepatocyte cell line HepG2 for 48 hours. Chemicals with significant toxicity were only used for mixture toxicity tests in HepG2. In addition, the observed ECx values were compared with the predicted toxicity values in the CA (concentration addition) prediction model, and the MDR (model deviation ratio) was calculated to determine the type of interaction. Results: Only four chemicals showed significant toxicity in the luminescent bacteria assays. However, EC50 values were derived for seven out of nine OPFRs in the HepG2 assays. In the HepG2 assays, the highest to lowest EC50 were in the order of the molecular weight of the target chemicals. In the further mixture tests, most binary mixtures show additive interactions except for the two combinations that have TPhP (triphenyl phosphate), i.e., TPhP and TDCPP, and TPhP and TBOEP (tris(2-butoxyethyl) phosphate). Conclusions: Our data shows OPFR mixtures usually have additivity; however, more research is needed to find out the reason for the synergistic effect of TPhP. Also, the mixture experimental dataset can be used as a training and validation set for developing the mixture toxicity prediction model as a further step.
In this paper, we propose a method for detecting the number of clusters. This method can improve the performance of a gaussian mixture model function in conventional markov random field method by using the tensor voting. The key point of the proposed method is that extracts the number of the center through the continuity of saliency map of the input data of the tensor voting token. At first, we separate the foreground and background region candidate in a given natural images. After that, we extract the appropriate cluster number for each separate candidate regions by applying the tensor voting. We can make accurate modeling a gaussian mixture model by using a detected number of cluster. We can return the result of natural binary text image by calculating the unary term and the pairwise term of markov random field. After the experiment, we can confirm that the proposed method returns the optimal cluster number and text binarization results are improved.
The equilibrium solubilization capacity of pure hydrocarbon oils by 2.5 wt% $C_{12}E_8$ nonionic surfactant solution was measured at $30^{\circ}C$ by gas chromatography (GC) analysis. Experimental results indicated that the molar solubilization ratio (MSR) for pure alkanes was found to decrease almost linearly with the alkane carbon number (ACN) of the hydrocarbon oil. For the binary mixture systems of the hydrocarbon oils both selective and nonselective solubilization behaviors were observed depending on the difference in carbon number of the two hydrocarbon oils. Equilibrium solubilization tests for the two n-octane/n-nonane and n-nonane/n-decane mixture systems in $C_{12}E_8$ surfactant solutions suggest slightly selective solubilization in favor of n-octane, but the small difference in solubilization rates between two hydrocarbon oils does not allow ruling out non-selective solubilization for these particular systems. This is certainly not the case for the n-octane/n-decane mixture, for which selective solubilization was conclusively demonstrated by GC analysis data.
Cloud-point and bubble-point curves for poly(ethylene-co-13.8 mol% octene) ($PEO_{13.8}$) and Poly(ethylene-co-15.3 mol% octene) ($PEO_{15.3}$) were determined up to $150^{\circ}C$ and 450 bar in hydrocarbons which have different molecular size and structure. Whereas ($PEO_{15.3}$+ n-pentane) system has cloud-point and bubble-point type transitions, ($PEO_{15.3}$+ n-propane) and ($PEO_{15.3}$+ n-butane) systems do only cloud-point type transition. In cyclo-pentane, -hexane, -heptane, and -octane, $PEO_{15.3}$ has a bubble-point transition. ($PEO_{13.8}$+ n-butane) mixture has a critical mixture concentration at 5 wt% PEO. (PEO + hydrocarbon) mixtures exhibit LCST type behavior. Solubility of PEO increases with hydrocarbon size due to increasing dispersion interaction which is favorable to dissolve PEO.
For the design of the prevention and mitigation measures in process industries involving flammable substances, reliable safety data are required. An important property used to estimate the risk of fire and explosion for a flammable liquid is the flash point. Flammability is an important factor to consider when developing safe methods for storing and handling solids and liquids. In this study, the flash point data were measured for the binary systems {2-butanol + 2,2,4-trimethylpentane}, {2-butanol + methylcyclohexane} and {2-butanol + toluene} at 101.3 kPa. Experiments were performed according to the standard test method (ASTM D 3278) using a Stanhope-Seta closed cup flash point tester. A minimum flash point behavior was observed in the binary systems as in the many cases for the hydrocarbon and alcohol mixture that were observed. The measured flash points were compared with the predicted values calculated via the following activity coefficient (GE) models: Wilson, Non-Random Two-Liquid (NRTL), and UNIversal QUAsiChemical (UNIQUAC) models. The predicted data were only adequate for the data determined by the closed-cup test method and may not be appropriate for the data obtained from the open-cup test method because of its deviation from the vapor liquid equilibrium. The predicted results of this work can be used to design safe petrochemical processes, such as the identification of safe storage conditions for non-ideal solutions containing flammable components.
The susceptibility of Aphis gossypii populations collected from three fields (WJ, CC, and GS) was evaluated to three insecticides (afidopyropen, chlorfenapyr and cyantraniliprole) and three binary mixtures. Three field populations showed resistance ratios of over 100 to all insecticides. The Combination Index (CI), %M(synergism), Co-Toxicity Coefficient (CTC), Wadley Ratio (WR), Synergism Ratio (SR) and Abbott Ratio (AR) were used to evaluate combined effect of the insecticides. Afidopyropen + chlorfenapyr (CI ≤ 0.16; %M(synergism) ≥ 94; CTC ≥ 764.5; WR ≥ 6.4; SR ≥ 6.9 and AR ≥ 1.1) showed a synergism in all filed populations. WJ and CC populations showed a synergism in all binary mixtures of insecticides, but GS population showed an antagonism for chlorfenapyr + cyantraniliprole (CI, 1.63; %M(synergism), 30; CTC, 64.0; WR, 0.6 and AR, 0.54) and afidopyropen + cyantraniliprole (CI, 6.7; %M(synergism), 1; CTC, 19.8; WR, 0.2 and AR ≤ 0.55). All mixtures (afidopyropen + chlorfenapyr, chlorfenapyr + cyantraniliprole and afidopyropen + cyantraniliprole) showed a control value of over 99% after 21 days of treatment in the field. This study highlights that binary mixtures of three insecticides serve as an effective control strategy for A. gossypii.
The autoignition temperature(AIT) is important index for the safe handling of flammable liquids which constitute the solvent mixtures. This study measured the AITs and ignition delay time for n-Decane and Acetic acid system by using ASTM E659 apparatus. The AITs of n-Decane and Acetic acid which constituted binary system were $212^{\circ}C$ and $512^{\circ}C$, respectively. The experimental AITs of n-Decane and Acetic acid system were a good agreement with the calculated AITs by the proposed equations with a few A.A.D.(average absolute deviation). And n-Decane and Acetic acid system was shown the minimum autoignition temperature behavior(MAITB).
A rigorous dynamic simulation was performed in binary gas mixture H$_{2}$/CO (70:30 vol.%) to determinate start-up operating conditions of PSA(Pressure Swing Adsorption) processes. The rigorous dynamic model for the PSA process contains an Ergun equation for expressing the pressure drop in a bed, and valve equations to compute the boundary pressure change of the bed. As the result of the continuous dynamic simulation of 100 operating cyles in various initial conditions, the unsteady-state appeared in the early period and the cyclic steady-state came out about 20th cycle in feed condition and vaccum condition, and 30th cycle in pure H$_{2}$ condition. As time goes by valve equations made change the pressure at each end of the bed in ressurization, countercurrunt-depressurization and pressure equalization steps. The H$_{2}$ purity and the recovery is 99.99% and 86.73% respectively, which is slightly higher than the experimental data. Main contributiion of this study includes supplying fundamental technologies of handling combined variables PSA processes by developing rigorous models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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