Jang, Jinyoung;Oh, Gunung;Ra, Ho Won;Yoon, Sung Min;Mun, Tae Young;Seo, Myung Won;Moon, Jihong;Lee, Jae-Goo;Yoon, Sang Jun
Korean Chemical Engineering Research
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제59권2호
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pp.232-238
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2021
The development of a low cost catalyst with high performance and small amount of carbon deposition on catalyst from toluene steam reforming were investigated by using coal ash as a support material. Ni-loaded coal ash catalyst showed similar catalytic activity for toluene steam reforming compared with the Ni/Al2O3. At 800 ℃, the toluene conversion was 77% for Ni/TAL, 68% for Ni/KPU and 78% for Ni/Al2O3. Ni/TAL showed similar toluene conversion to Ni/Al2O3. However, Ni/KPU produced higher hydrogen yield at relatively lower toluene conversion. Ni/KPU catalyst showed a remarkable ability of suppressing the carbon deposition. The difference in coke deposition and hydrogen yield is due to the composition of KPU ash (Ca and Fe) which increase coke resistance and water gas shift reaction. This study suggests that coal ash catalysts have great potential for the application in the steam reforming of biomass tar.
In this study, we investigated oxidative stress and tumor marker levels of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in 136 coke oven workers and in 60 control subjects, and evaluated the correlation between oxidative stress and tumor marker levels. Questionnaires on basic demographic information were also administered. Significant differences in employment time and percentages of alcohol drinkers were observed between the control and exposed groups. PAH exposure was assessed using urinary 1-hydroxy-pyrene (1-OHP) levels and was found to be significantly higher in workers than in the controls. Significant differences (P<0.001) of MDA, GST, LDH, NSE, Cyfra21-1, and of SCC and TNF-a (P<0.0001 and P<0.05, P<0.001, respectively) levels were observed among controls and coke-oven workers, except for bottom coke oven workers. Associations between age and risk of increased TNF-a, smoking and increased GST activities, and drinking with increased MDA concentrations, were marginal (P=0.055, P=0.048, P=0.057, respectively). The association between smoking with MDA (P=0.004), NSE (P=0.005), SCC (P=0.004) andTNF-a (P<0.001), and drinking with TNF-a levels was significant (P=0.012). In addition, a significant positive correlation between oxidative stress and tumor markers was found in the present study. These results suggest that a synergistic increase of oxidative stress and tumor markers induced by PAHs may play a role in toxic responses for PAHs in coke oven workers.
활성코우크스 촉매상에서 $SO_2$와 $NO_x$의 제거는 1단계에서 $SO_2$가 $H_2SO_4$로 산화되고 2단계에서 $NO_x$가 $N_2$로 환원되는 2단계 반응으로 이루워진다. 2단계 영역에 미반응 $SO_2$가 유입되면 암모니아와로 반응하여 $NO_x$환원이 저하된다. 이러한 문제점을 해결기 위하여 본 연구에서는 황산으로 활성화된 코우크스 촉매상에서 $SO_2$와 $NH_3$와의 촉매반응에 의하여 생성된 물질의 규명과 반응성을 검토하고자 실험실 규모의 반응관을 이용하여 실험을 수행하고 반응전후 촉매의 원소분석, DTA, TGA, SEM를 조사 분석하였다. 반응온도에 따른 반응성을 검토하기 위해 $SO_2$의 반응속도와 반응속도의 경시변화에 따른 파과곡선 등을 측정하였다. 실험으로부터 얻어진 결과는 다음과 같다; 황산으로 활성화된 코우크스는 탄소성분은 감소하고 산소와 황성분(O+S)은 증가하였다. 활성 코우크스 촉매상에 형성되는 반응생성물은 황산암모늄($(NH_4)_2SO_4$)으로 반응관에 축적되어 압력손실을 일으켰다. 반응온도에 따른 전체적인 반응성의 크기는 $150^{\circ}C$ > $200^{\circ}C$ > $100^{\circ}C$의 순서이었다. 이는 활성코우크스에 흡착된 암모니아 흡착량과 상관성을 가지고 있었다.
It is well known that the development of Advanced High Strength Steels (AHSS) is very important for the automotive industry in order to improve fuel efficiency and the reduction of material costs. However, it is particularly difficult to improve the surface quality of AHSS because the high amount of Si, Al, Mn and Ti etc. in AHSS promote selective oxidation, resulting in surface defects. The reheating process in the hot strip mill would cause severe oxidation because it is carried out at elevated temperatures under aggressive environments. In this study a reheating furnace simulator was developed to investigate oxidation phenomena in the reheating process. The environmental gas for the reheating furnace was made by burning coke oven gas with air in the simulator. The air/fuel ratio is precisely controlled by MFC. Ti oxides are easily formed on grain boundaries and Mn and Si oxides are usually formed in inner grains near the steel surface with a small round shape.
At the furnace top, the distribution of charging coke and ore is adjusted to control the reducing gas flow distribution in the furnace. It is necessary to predict operation condition of blast furnace according to the burden profile to judge whether charging is properly conducted In this study, We propose the model for predicting while layer structures whithin furnace when top burden profile was given. Layer structure of coke and ore could be predicted by top burden profile and solid velocity. Solid velocity is assumed as potential flow. Potential function distribution and timeline are also calculated using solid velocity field. The Calculation is conducted for different burden profile cases. As the result burden distribution and grid structure, which is deformed to match the layer structure in shaft and deadman profile. Gas flow was calculated using this grid, and calculated results are compared with each other.
Sintering transforms powdered ore into lumped ore so that the latter can be used in a blast furnace. The powdered ore combined with coke and other materials is loaded into a container and moved along by a pallet while the ignited coke bums. The speed by which the pallet moves determines how much sintering takes place. Since the process is complicated and lacks an accurate mathematical model, human operators manually control the speed by monitoring various factors in the plant. In this paper, we propose a neural network-based pallet speed controller which copies human operator knowledge. Actual process data were collected from a sintering plant fer eight months and preprocessed to remove noisy and inconsistent data. A multilayer perceptron was trained using a back-propagation learning algorithm. In on-line testing at the sinter plant, the proposed model reliably controlled pallet speed during normal operation without the help of human operators. Moreover, the duality and productivity was as good as with human operators.
Caffeine is widely consumed ingredient and it belongs to alkaloids. Many foods that we intake contain caffeine ; coffee, tea cocoa, chocolate, and coke. And it is also added to many commercial remedies ; cold tablets, headache tablets, etc. Effect of caffeine that is known to us so far is as follows; 1. Remaining awake for long hours 2. Increasing concentration and decreasing fatigue 3. Increasing basal metabolic rate 4. decomposing glycogen and body fat and providing energy 5. Stimulating gastric acid 6. Increasing urinary excretion. Caffeine containing beverages(especially, coffee)are also favorite food in adult. In case of children and youth, chocolate and coke are favorite food. So, to intake caffeine containing foods moderately can be a vitality of life. But, a long-term intake or overdose of caffeine can result in many side effects. For example, headache, irritability, restlessness, hypertension, fetal abnormality, etc. Therefore, it is desirable that caffeine intake is under 300-400mg per day. To decrease intake of caffeine, 1. Use decaffeinated coffee 2. Product of decaffeinated coffee bean through gene transformation 3. Indicate content and function of caffeine on caffeine-food container 4. Provide an information of caffeine to public.
Sintering transforms powdered ore into lumped ore so that the latter can be used in a blast furnace. The powdered or combined with coke and other materials is loaded into a container and moved along by a pallet while the ignited coke burns. The speed by which the pallet moves determines how much sintering takes place. Since the process is complicated and lacks an accurate mathematical model, human operators manually control the speed by monitoring various factors in the plant. In this paper, we propose a neural network-based pallet speed controller which copies human operator knowledge. Actual process data were collected from a sintering plant for eight months and preprocessed to remove noisy and inconsistent data. A multilayer perceptron was trained using a back-propagation learning algorithm. In on-line testing at the sinter plant, the proposed model reliably controlled pallet speed during normal operation without the help of human operators. Moreover, the quality and productivity was as good as with human operators.
This study is on the increasement of strength about soft ground improvement material using waste residual(paper fly ash, coke ash, slag) by fire. Through this study the authors have analyzed the strength improvement of mixed soft silty sand with improvement materials. The strength of mixed soils with high mixture ratio and more curing days increased. But CA-30(cokes 60%) make more low strength improvement than others. Therefore the authors find out that paper fly ash+cokes, paper fly ash+slag or cokes+slag improvement material is more effect in improvement of soft silty sand than cokes+cenlent. And Ettringite reaction is free mixed soils with more than two materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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