In spite of significant nonlinearities even in the simplest model, some types of steady-state and dynamic behavior common for nonlinear systems have never been associated with distillation columns. In recent years, multiplicity of steady states has been a subject of much research and is now widely accepted. Subsequently, stability of steady states has been explored. Another phenomenon that. although widely observed in chemical reactors, has not been associated with models of distillation columns is the existence of periodic oscillations. In this article we study the steady-state and dynamic behavior of the azeotropic distillation of the ternary homogeneous system methanol-methyl butyrate-toluene. Our simulations reveal nonlinear behavior not reported in earlier studies. Under certain conditions, the open-loop distillation system shows a sustained oscillation associated with branching to periodic solutions. The limit cycles are accompanied by traveling waves inside the column. Significant underdamped oscillations are also observed over a wide range of product rates.
The present study deals with a numerical simulation for the transport phenomena in three configurations of Membrane Distillation (Air Gap, Direct Contact and Sweeping Gas Membrane Distillation) usually used for desalination in order to make an objective comparison between them under the same operating conditions. The models are based on the conservation equations for the mass, momentum, energy and species within the feed saline and cooling solutions as well as on the mass and energy balances on the membrane sides. The theoretical model was validated with available data and was found in good agreement. DCMD configuration provided the highest pure water production while SGMD shows the highest thermal efficiency. Process parameters' impact on each configuration are also presented and discussed.
딥러닝 기술에 있어서 대량의 학습 데이터가 필요하다는 한계점을 극복하기 위한 시도로서, 적은 데이터 만으로도 좋은 성능을 낼 수 있는 few-shot 학습 모델이 꾸준히 발전하고 있다. 하지만 few-shot 학습 모델의 가장 큰 단점인 적은 데이터로 인한 과적합 문제는 여전히 어려운 숙제로 남아있다. 본 논문에서는 모델 압축에 사용되는 distillation 기법을 사용하여 few-shot 학습 모델의 학습 문제를 개선하고자 한다. 이를 위해 대표적인 few-shot 모델인 Siamese Networks, Prototypical Networks, Matching Networks에 각각 distillation을 적용하였다. 본 논문의 실험결과로써 단순히 결과값에 대한 참/거짓 뿐만 아니라, 참/거짓에 대한 신뢰도까지 같이 학습함으로써 few-shot 모델의 학습 문제 개선에 도움이 된다는 것을 실험적으로 증명하였다.
새로운 분리공정으로서 Membrane Distillation(MD)에 대하여 고찰하였다. 정밀여과에서 이용되고 있는 소수성막이 MD공정에 적합한 막소재가 된다. MD는 고온보다는 완화된 온도에서 100%에 가까운 선택도를 가지면서 기존의 수처리 공정을 간소화시킬 수 있는 가능성이 있다. MD는 막표면의 기공에서 층기-액체간의 상분리가 일어나는 분리원리를 이용한다. 공급액 및 투과액의 온도, 조성, 막의 젖음현상, 열 및 물질전달이 MD의 선택도와 플럭스를 결정할 수 있다.
The objective of this study was to examine the recovery of the power plant cooling tower blowdown water (CTBD) by membrane distillation. The experiments were carried out using a flat plate poly vinylidene fluoride (PVDF) membrane with a pore diameter of $0.22{\mu}m$ by a direct contact membrane distillation unit (DCMD). The effects of operating parameters such as transmembrane temperature difference (${\Delta}T$), circulation rate and operating time on permeate flux and membrane fouling have been investigated. The results indicated that permeate flux increased with increasing ${\Delta}T$ and circulation rate. Whereas maximum permeate flux was determined as $47.4L/m^2{\cdot}h$ at ${\Delta}T$ of $50^{\circ}C$ for all short term experiments, minimum permeate flux was determined as $7.7L/m^2{\cdot}h$ at ${\Delta}T$ of $20^{\circ}C$. While $40^{\circ}C$ was determined as the optimum ${\Delta}T$ in long term experiments. Inorganic and non-volatile substances caused fouling in the membranes.
딥러닝 기술이 발전함에 따라 모델의 복잡성 역시 증가하고 있다. 본 연구에서는 모델 경량화를 위해 Knowledge Distillation 기법을 Crowd Counting Model에 적용했다. M-SFANet을 Teacher 모델로, 파라미터수가 적은 MCNN 모델을 Student 모델로 채택해 Knowledge Distillation을 적용한 결과, 기존의 MCNN 모델보다 성능을 향상했다. 이는 정확도와 메모리 효율성 측면에서 많은 개선을 이루어 컴퓨팅 리소스가 부족한 기기에서도 본 모델을 실행할 수 있어 많은 활용이 가능할 것이다.
사용후핵연료 건식처리공정(pyrochemical process)에서 LiCl-KCl 공융염의 회수는 방사성폐기물 부피감량과 원료물질 회수를 위해 반드시 필요하다. 본 논문은 진공증류공정을 이용하여 희토류 침전물(희토류 산염화물 또는 산화물)내 잔류하는 LiCl-KCl 공융염 회수에 관한 것이다. 진공증류시험장치에서 희토류 침전물내 공융염은 효과적으로 휘발 및 분리되었다. 분리된 공융염은 감압증류시험장내 세 지점에서 침적되거나 필터에 포집되으며, 침적되거나 포집된 공융염을 회수하는 것은 쉽지 않았다. 이 문제점을 해결하기 위해 감압조건에서 온도구배를 이용하여 공융염 거동을 제어할 수 있는 공융염 진공증류/응축회수 시스템을 개발하였으며, 이 장치를 이용하여 휘발된 공융염을 회수용기에서만 응축시켜 쉽게 회수할 수 있음을 확인하였다.
증류탑은 경제적 효율성, 높은 신뢰성 및 자료 확보의 용이성으로 석유화학 공정 설계 시 화학 성분의 분리를 위해 적용되는 주된 기술 중 하나이다. 하지만, 기본적으로 에너지 소비 및 투자비가 높은 설비이기 때문에, 운전비와 투자비에 대한 Trade-Off 분석을 진행하여 가장 경제적인 증류탑 설계 진행이 필요하다. 본 연구에서는 가능한 많은 공정 엔지니어의 활용을 위해 대중적 공정 모사 프로그램인 Aspen Plus를 사용하여 검토를 진행하였다. 증류탑 최적화 진행시의 설계 변수를 정의하여 공정 엔지니어의 주관적인 판단에 의한 설계 품질의 편차를 최소화 하였으며, 불필요한 검토 과정 배제 및 체계적/효율적인 절차를 수립하여 설계에 소요되는 시간 및 인력 소요를 최소화 하였다. 또한, 증류탑 단수 최적화 검토시 투자비의 신뢰성 있는 산출을 위해 APEA (Aspen Process Economic Analyzers) 프로그램을 도입하고, APEA 사용에 대한 효율적인 방법에 대해서도 다방면으로 검토하여 최적화 절차를 수립하였다.
부틸 아세테이트는 반응증류탑에서 초산과 부탄올의 에스테르 교환반응에 의해 제조된다. 공비첨가제는 반응영역에서 생성물인 물을 보다 효과적으로 분리할 수 있도록 하여, 반응증류탑의 성능을 향상시킨다. 중소 공장에서 회분식 공정은 연속공정에 비해 보다 유연하게 사용할 수 있다는 점에서 유리하다. 본 연구에서는 부틸아세테이트 합성을 위한 회분식 반응증류 공정과 반회분식 반응증류 공정에 대하여 공정 모사 및 실험을 통하여 연구하였다. 공정 성능 향상을 위하여 공비첨가제 종류, 공정구조에 대하여 조사하였다. 또한 반회분식 반응 증류탑을 연속 운전하여 새로운 순환 운전 방법을 제시하였으며, 이 조업 전략을 사용하여 높은 생산성과 안정한 조업이 가능함을 보였다.
수증기 증류법을 이용하여 잣나무의 손상 없이 잣송이 부산물로부터 피톤치드 성분의 대량 추출 가능성을 조사하였다. 또한 수증기 증류법에 의해 얻어진 잣나무 피톤치드 oil을 대상으로 column chromatography법에 의한 피톤치드의 구성 성분의 분리 가능성을 타진하였다. 잣송이 부산물로부터 물 수증기 증류법과 수증기 증류법에 의해 피톤치드의 대량생산이 가능하며, 수증기 증류법의 경우가 물-수증기 증류법의 경우에 비해 수율이 2배가량 높을 정도로 효과적이었다. 수증기 증류법의 경우 $100^{\circ}C$, 30 min간 증류 시 잣나무 피톤치드 oil의 수율이 최고점이 얻어졌다. 얻어지는 잣나무 피톤치드 oil의 주성분은 ${\alpha}$-pinene, ${\beta}$-pinene, D-limonene ${\beta}$-myrcene 및 3-carene 등 12가지 이상의 성분으로 이루어지고 있음을 확인하였다. 또한 수용성의 성분이 함유되어 있는 다량의 유효성분도 함께 생산되어지면 이들 성분은 oil상에서 확인된 물질과는 동일한 성분은 전혀 없는 verbenone, ${\alpha}$-terpinieol, fenchol, 등의 성분으로 이루어짐을 확인하였다. 얻어지는 잣나무 피톤치드 oil의 다양한 구성 성분들은 column chromatography법에 의해 그 분리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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