Somia T. Mohamed;Abeer A. Emam;Wael M. Fathy;Amany R. Salem;Amr B. ElDeeb
Analytical Science and Technology
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v.37
no.1
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pp.63-78
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2024
The continuous increasing of the global demand of copper and nickel metals raises the interest in developing alternative technologies to produce them from copper sulfide ore. Also, in line with Egypt's vision 2030 for achieving the sustainable socioeconomic development which aims at developing alternative and eco-friendly technologies for processing the Egyptian ores to produce these strategic products instead of its importing. These metals enhance the advanced electrical and electronic industries. The current work aims at investigating the recovery of copper and nickel from Abu Swayeil copper ore using pug leaching technique by sulfuric acid. The factors affecting the pug leaching process including the sulfuric acid concentration, leaching time and temperature have been investigated. The copper ore sample was characterized chemically using X-ray fluorescence (XRF) and scanning electron microscope (SEM-EDX). A response surface methodology develops a quadratic model that expects the nickel and copper leaching effectiveness as a function of three controlling factors involved in the procedure of leaching was also investigated. The obtained results showed that the maximum dissolution efficiency of Ni and Cu are 99.06 % and 95.30%, respectively which was obtained at the following conditions: 15 % H2SO4 acid concentration for 6 hr. at 250 ℃. The dissolution kinetics of nickel and copper that were examined according to heterogeneous model, indicated that the dissolution rates were controlled by surface chemical process during the pug leaching. The activation energy of copper and nickel dissolution were 26.79 kJ.mol-1 and 38.078 kJ.mol-1 respectively; and the surface chemical was proposed as the leaching rate-controlling step.
The III-V ternary alloy semiconductor $In_{l-x}Ga_{x}As$ were grown by the temperature Gradient of $0.60{\leq}x{\leq}0.98$. The electrical properties were investigated by the Hall effect measurement with the Van der Pauw method in the temperature range of $90{\sim}300K$. $In_{l-x}Ga_{x}As$ were revealed n-type and the carrier concentration at 300K were in the range of $9.69{\times}10^{16}cm^{-3}{\sim}7.49{\times}10^{17}cm^{-3}$. The resistivity was increased and the carrier mobility was decreased with increasing the composition ratio. The optical energy gap determined by optical transmission were $20{\sim}30meV$ lower than theoretical valves on the basis of absorption in the conduction band tail and it was decreased with increasing the temperature by the Varshni rule. In the photoluminescence of undoped $In_{l-x}Ga_{x}As$ at 20K, the main emission was revealed by the radiative recombination of shallow donor(Si) to acceptor(Zn) and the peak energy was increased with increasing the composition, X. The diffusion depth of Zn increases proportionally with the square root of diffusion time, and the activation energy for the Zn diffusion into $In_{0.10}Ga_{0.90}As$ was 2.174eV and temperatures dependence of diffusion coefficient was D = 87.29 exp(-2.174/$K_{B}T$). The Zn diffusion p-n $In_{x}Ga_{x}As$ diode revealed the good rectfying characteristics and the diode factor $\beta{\approx}2$. The electroluminescence spectrum for the Zn-diffusion p-n $In_{0.10}Ga_{0.90}As$ diode was due to radiative recombation between the selectron trap level(${\sim}140meV$) and Zn acceptor level(${\sim}30meV$). The peak energy and FWHM of electroluminescence spectrum at 77K were 1.262eV and 81.0meV, respectively.
Gait is an evaluation index used in various clinical area including brain nervous system diseases. Signal source localizing and time-frequency analysis are mainly used after extracting independent components for Electroencephalogram data as a method of measuring and analyzing brain activation related to gait. Existing treadmill-based walking EEG analysis performs signal preprocessing, independent component analysis(ICA), and source localizing by merging data after the multiple EEG measurements, and extracts representative component clusters through inter-subject clustering. In this study we propose an analysis method, without merging to single dataset, that performs signal preprocessing, ICA, and source localization on each measurements, and inter-subject clustering is conducted for ICs extracted from all subjects. The effect of data merging on the IC clustering and time-frequency analysis was investigated for the proposed method and two conventional methods. As a result, it was confirmed that a more subdivided gait-related brain signal component was derived from the proposed "non-merging" method (4 clusters) despite the small number of subjects, than conventional method (2 clusters).
This study was conducted to examine in vitro development of porcine embryos constructed by the microinjection of cultured fetal fibroblast cells into porcine oocytes matured in vitro. Single fetal donor cells were deposited into the perivitelline space of enucleated oocytes, followed by electrical fusion and activation. Activated embryos were cultured in NCSU-23 medium supplemented with 5% FBS, at 38.5$^{\circ}C$ for 6 to 8 days in 5% $CO_2$ and air. In experiment 1, fusion rates of nuclear transfer embryos did not differ for fetal fibroblast cells incubated in 5% FBS + NCSU-23 or 5% FBS + TL Heaps medium, nor did fusion rates of donor cells differ between 1-8 hr incubation durations. Fusion rates for the four treatment subclasses ranged from 72.1% to 78.0%. In experiment 2, Pre-synchronization in medium containing 0.1 $\mu\textrm{g}$/m Hoechst 33342 an increase from 0 and 8 versus 15 h culture an increased percentage of porcine fibroblast cells in G2/M at the end of the synchronization period (12.4%, 17.5% and 47.6%). Neither an increase in the concentration of H 33342 (0.2-1.6 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$) nor a longer exposure time (12h, 18h and 24h) increased the proportion of porcine G2/M fibroblasts. In experiment 3, fusion rates did not differ significantly far nuclear transfer embryos constructed using donor cells cultured in 5% FBS + NCSU-23 medium for 1-2, 6-8 or 12-14 days (60.0%, 73.3% and 62.5%), respectively. The cleavage rate for nuclear transplant embryos using fetal fibroblast cells cultured for 1-2 days was 44.0%, significantly less than 56.7% and 50.0%. for 6-8 or 12-14 days duration of culture, respectively. In experiment 4, the proportions of nuclear transfer embryos that developed to the $\geq$2 cell and to the blastocyst stage were not affected significantly by culture medium (5% FBS + NCSU-23 or 5% FBS + TL-Heaps) or by $O_2$ concentration of the culture (5% vs 10%). Rates of development to the $\geq$2 cell stage ranged from 65.9% to 70.1%, and development rates to the blastocyst stage ranged from 9.8% to 12.5% for the four treatment subclasses. Developmental rate was highest for embryos cultured in 5% FBS + NCSU-23 under a gas atmosphere of 5% $O_2$ in air.
We investigated the optimal concentration and exposure time of cycloheximide(CHX) on development of activated porcine oocytes following electrical pulse(EP). After 42~44 h maturation, oocytes were treated with 0.1% hyaluronidase, and denuded cumulus cells by pipetting. Oocytes were stimulated by electric pulse (1.2 kV/cm, 30 $\mu$sec, 1 pulse) or incubated for 3, 5 and 7 h in cycloheximide (1, 5 and 10 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$, respectively) following electric pulse, and cultured for 8 days. Cleavage rate of oocytes activated with 10 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ CHX following EP was significantly (P<0.05) higher than those of 1 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ (86.8% vs. 74.4%). The developmental competence of oocytes incubated to 5 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ of CHX was significantly (P<0.05) higher development to blastocysts (13.3%), compared with 10 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ of CHX (5.6%). When the oocytes were activated with 5$\mu\textrm{g}$/$m\ell$ CHX for 3, 5, and 7 h following EP, the cleavage rate of oocytes in 5 h group(86.6%) was significantly (P<0.05) higher than that in 3 h group(73.2%). The developmental rate of oocytes to morula in 5 and 7 h groups(26.7% and 16.4%) were significantly (P<0.05) high than that in 3 h group(14.5%). Matured oocytes were activated with electric pulse (EP) or electric pulse combined with cycloheximide (EP + CHX) and cultured for 8 days. The rate of cleavage and development to blastocyst (80.1% and 11.6%) of activated with EP group were similar to EP combined with CHX group. When activated with EP or EP combined with CHX, the mean cell number of blastocysts were less in the activated with EP (18.67$\pm$5.53) than in the activated EP combined CHX (20.71$\pm$6.16), but not significantly different. This results suggest that, when the porcine oocytes were activated with CHX following EP, the developmental rate of activated oocytes can be improved by treated with a concentration of 5 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$ CHX for 5 h exposure time.
In this paper, we propose the development of deep learning structure to improve quality of polygonal containers. The deep learning structure consists of a convolution layer, a bottleneck layer, a fully connect layer, and a softmax layer. The convolution layer is a layer that obtains a feature image by performing a convolution 3x3 operation on the input image or the feature image of the previous layer with several feature filters. The bottleneck layer selects only the optimal features among the features on the feature image extracted through the convolution layer, reduces the channel to a convolution 1x1 ReLU, and performs a convolution 3x3 ReLU. The global average pooling operation performed after going through the bottleneck layer reduces the size of the feature image by selecting only the optimal features among the features of the feature image extracted through the convolution layer. The fully connect layer outputs the output data through 6 fully connect layers. The softmax layer multiplies and multiplies the value between the value of the input layer node and the target node to be calculated, and converts it into a value between 0 and 1 through an activation function. After the learning is completed, the recognition process classifies non-circular glass bottles by performing image acquisition using a camera, measuring position detection, and non-circular glass bottle classification using deep learning as in the learning process. In order to evaluate the performance of the deep learning structure to improve quality of polygonal containers, as a result of an experiment at an authorized testing institute, it was calculated to be at the same level as the world's highest level with 99% good/defective discrimination accuracy. Inspection time averaged 1.7 seconds, which was calculated within the operating time standards of production processes using non-circular machine vision systems. Therefore, the effectiveness of the performance of the deep learning structure to improve quality of polygonal containers proposed in this paper was proven.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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