Removal of COD and TSS from rice mill wastewater was investigated using continuous electrocoagulation method (CEC). The electrical energy consumption (EEC) of the process was also examined in order to evaluate the economic viability. The Box-Behnken statistical experiment design (BBD) and response surface methodology (RSM) were used to investigate the effects of major operating variables. Initial pH, current density, electrode distance and flow rate were selected as independent variables in BBD while COD removal, TSS removal and EEC were considered as the response functions. The predicted values of responses obtained using the response function was in good agreement with the experimental data. Optimum operating conditions were found to be pH of 7, current density of 15 mA $cm^{-2}$, electrode distance of 5 cm and flow rate of 70 ml/min. Under these conditions, greater than 89% removal of COD and TSS were obtained with EEC value of 7 KWh.
Methanol steam reforming (MSR) is a promising method for hydrogen supplying as a critical step in hydrogen fuel cell commercialization in mobile applications. Modelling and understanding of the reactor behavior is an attractive research field to develop an efficient reformer. Three-layer feed-forward artificial neural network (ANN) and Box-Behnken design (BBD) were used to modelling of MSR process using the Cu-SiO2 aerogel catalyst. Furthermore, impacts of the basic operational variables and their mutual interactions were studied. The results showed that the most affecting parameters were the reaction temperature (56%) and its quadratic term (20.5%). In addition, it was also found that the interaction between temperature and Steam/Methanol ratio is important on the MSR performance. These models precisely predict MSR performance and have great agreement with experimental results. However, on the basis of statistical criteria the ANN technique showed the greater modelling ability as compared with statistical BBD approach.
This paper has aimed to prevent excessive heat input by controlling arc distribution and heat input capacity with pulse GTAW in order to improve weld quality in 0.08mm pressure gauge diaphragm and flange welding parts. A design of experiment was designed using Box-Behnken method to optimize a welding process. The pulse GTAW parameters such as pulse current, base current, pulse duty, frequency and welding speed were set to input variables while hydraulic pressure that represents welding characteristics in diaphragm and flange joint were set to output variables. Based on the test result, a second regression equation was obtained between input and output variables and turned out significant. Besides, an influence of parameters has been confirmed through response surface analysis using the second-order regression equation and optimum welding condition was obtained through a grid-search method. The optimum welding condition was set to pulse current 84.4(A), base current 29.6(A), pulse duty 58.8(%), frequency 10(%), and welding speed 596(mm/min). Then, decent bead shape was acquired with no excessive heat input under the $2.3kgf/cm^2$ of hydrostatic pressure.
폐자동차 범퍼 파쇄물 재활용을 위하여 색채선별법을 도입하였다. 색채선별법은 기존의 비중, 입도 차이에 의한 선별이 어려운 물질을 색상 차이를 이용한 카메라와 영상 분석기법으로 분리하는 선별법이다. 본 연구에서는 반응표면법 중 BBD (Box-Behnken Design)를 적용하여 실험을 계획하고 최적 조건을 도출하였다. 색채민감도, 피드투입량 및 입자크기의 영향을 분석하였으며, 회귀분석과 통계적인 방법에 기초하여 2차 반응 모델을 획득하였다. $R^2$ 및 p-value는 각각 99.56%, < 0.001로 타당하였으며, 추정된 최적조건은 색채민감도 32%, 피드투입 200 kg/h, 입자크기 33 mm 조건에서 94.1%의 회수율이 나올 것으로 예측하였다. 실제 실험을 통한 회수율은 93.8%로 나타나 해당 모델이 적절함을 확인하였다.
고로슬래그(BFS) 경량기포콘크리트 제조의 최적 배합비를 도출하기 위해 반응표면분석법 중 하나인 Box-Behnken법을 이용하여 연구를 수행하였다. 경량기포콘크리트는 상압증기양생법으로 제조하였으며 주요 실험변수로는 물/분체($W/P_d$)비, BFS 치환률 그리고 분체량($P_d$) 기준 Al분말 첨가량을 설정하였다. 반응표면분석에 의해 경량기포콘크리트의 절건비중 및 압축강도에 대한 회귀 모델식이 유도되었다. 경량기포콘크리트의 절건비중과 압축강도에 대한 목표값을 각각 0.72와 4.42 MPa로 설정하고 회귀 모델식에 의해 도출된 경량기포콘크리트의 최적 배합비는 $W/P_d$비 0.62, BFS 치환률 35.5% 그리고 분체대비 Al분말 첨가량 0.05%이었다. 이처럼 도출된 배합비로 제조한 경량기포콘크리트 시험체에 대한 절건비중과 압축강도의 측정값을 통해 회귀 모델식의 신뢰성이 확인되었다.
본 연구는 실험계획법을 통하여 과산화수소로 발포된 석고 혼입 경량기포콘크리트로 통계적 분석을 실시하였다. 본 실험에서는 경량기포콘크리트를 구성하는 각 재료의 혼합비율을 실험인자로 설정하고, 실험을 통해 얻어진 반응변수에 대한 통계적 분석으로 역학적 특성을 평가 하였다. 실험인자는 석고혼입율, 물결합재비 및 발포제첨가비 이며, 반응변수는 겉보기밀도, 압축강도, 휨강도이다. 경량기포콘크리트의 배합은 반응표면설계의 Box-Behnken (B-B)계획법에 의해 총 15회의 실험점을 설정하였다. 본 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 반응변수에 대한 각 설명인자 (석고혼입율, 물결합재비, 발포제첨가비)의 유의확률값은 유의수준 ${\alpha}$=0.05에서 유의한 것으로 추정되었다. 경량기포콘크리트의 겉보기밀도에 대한 반응표면 분석 결과, 물결합재비 와 발포제첨가비만 유의 (${\alpha}$=0.05)한 것으로 추정되었으며, 겉보기밀도와 기포량 및 함수율과의 관계는 반비례함을 확인 알 수 있었다. 경량기포콘크리트의 압축강도에 대한 반응표면 분석 결과, 물결합재비, 발포제첨가비 및 발포제첨가비의 제곱항이 유의 (${\alpha}$=0.05)한 것으로 추정되었다. 경량기포콘크리트의 휨강도에 대한 반응표면 분석 결과, 물결합재비 와 발포제첨가비만 유의 (${\alpha}$=0.05)한 것으로 추정되었다. 다중 반응 최적법을 통해 반응변수들의 목표값을 만족하는 최적조건 영역을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 전자빔공정에서 반응표면법의 하나인 Box-Behnken법을 이용하여 주요 인자로서 diazinon 농도($X_1$), 조사강도($X_2$)와 pH($X_3$)를 토대로 3개 수준으로 구성된 실험설계에 따라 diazinon의 제거와 무기화 특성에 대해 연구하였다. 우선 pH와 diazinon 농도의 영향이 반응표면법(RSM)에 적용될 적정 범위를 결정하기 위해 수행되었다. 통계적 접근은 회귀분석과 분산분석(ANOVA)를 각 인자별 정량적 비교를 도출하기 위해 적용하였으며, 인자별 영향은 조사강도>diazinon 농도>pH의 순으로 나타났다. 회귀모델은 최적화도구를 이용하여 운영조건의 영향을 고려한 최적점을 예측하였으며, 그에 따른 모델식은 $Y_1=81.73-5.58X_1+23.69X_2-14.23X{_2}^2+4.22X{_3}^2(R^2=99.7%)$, $Y_2=35.23-3.01X_1+10.79X_2-7.58X_2{^2}(R^2=97.9%)$로 도출하였다. 그에 따른 결과는 diazinon 농도 12.75mg/L와 조사강도 4.26kGy에서 diazinon 제거율 95.7%, TOC 저감율은 41.8%로 나타났다. pH 조건은 기존의 다른 고도산화공정(AOPs)에 비해 전자빔 공정에서는 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다.
The removal of turbidity from $TiO_2$ wastewater by an electrocoagulation/flotation process was studied in a batch reactor. The response surface methodology (RSM) was applied to evaluate the simple and combined effects of the three main independent parameters, current, NaCl dosage and initial pH of the $TiO_2$ solution on the turbidity removal efficiency, and to optimize the operating conditions of the treatment process. The reaction of electrocoagulation/flotation was modeled by use of the Box-Behnken method, which was used for the fitting of a 2nd order response surface model. The application of RSM yielded the following regression equation, which is an empirical relationship between the turbidity removal efficiency of $TiO_2$ wastewater and test variables in uncoded unit: Turbidity removal (%)=69.76+59.76Current+11.98NaCl+4.67pH+5.00Current${\times}$pH-160.11$Current^2-0.34pH^2$. The optimum current, NaCl dosage and pH of the $TiO_2$ solution to reach maximum removal rates were found to be 0.186 A, 0.161 g/l and 7.599, respectively. This study clearly showed that response surface methodology was one of the most suitable method to optimize the operating conditions for maximizing the turbidity removal. Graphical response surface and contour plots were used to locate the optimum point.
In order to investigate the adsorption characteristics for Sr ion using the Na-X zeolite synthesized from coal fly ash, batch tests and response surface analyses were carried out. The adsorption kinetic data for Sr ions, using Na-X zeolite, fitted well with the pseudo-second-order model. The uptake of Sr ions followed the Langmuir isotherm model, with a maximum adsorption capacity of 196.46 mg/g. Thermodynamic studies were conducted at different reaction temperatures, with the results indicating that Sr ion adsorption by Na-X zeolite was an endothermic (${\Delta}H^o$>0) and spontaneous (${\Delta}G^o$<0) process. Using the response surface methodology of the Box-Behnken method, initial Sr ion concentration ($X_1$), initial temperature ($X_2$), and initial pH ($X_3$) were selected as the independent variables, while the adsorption of Sr ions by Na-X zeolite was selected as the dependent variable. The experimental data fitted well with a second-order polynomial equation by multiple regression analysis. The value of the determination coefficient ($R^2=0.9937$) and the adjusted determination coefficient (adjusted $R^2=0.9823$) was close to 1, indicating high significance of the model. Statistical results showed the order of Sr removal based on experimental factors to be initial pH > initial concentration > temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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