Adsorption of melamine was examined using columns packed with granular activated carbon (GAC). Raw GAC was sieved with 20, 40, 60 and 80 mesh to determine the influence of adsorbent particle size on reaction and diffusion. The mass ratio of the adsorption capacity of GAC for melamine ranged from 9.19 to 11.06%, and adsorption rates increased with decreasing particle size within this range. Rate constants between 3.295 ~ 4.799 $min^{-1}$ were obtained using a pseudofirst-order equation that was used to determine adsorption kinetics. A surface diffusion model was adapted to take into account the unsteady-state equation of a spherical adsorbent by converting the surface concentration from a constant to a variable governed by a dispersion equation. The calculated values were fit with the experimental results by using the diffusion coefficients as regression parameters. The modified equation exhibited a more precise agreement with respect to the sum of the absolute error (SAE).
Fluorescence quenching of coumarin 153 and coumarin 481 with N,N-dimethylaniline in various solvents was investigated. Quenching rate constants are related to diffusion-limited rate constants to some extent. It is noted that smaller discrepancy was observed between the diffusion-limited rate constant and the experimental quenching rate constant when the stick boundary condition rather than the slip boundary condition was applied for estimating the diffusion coefficients. In nonpolar solvent like cyclohexane fluorescence quenching is adequately explained by the diffusion controlled process within the experimental error, but in acetonitrile the quenching rate constant was estimated to be consistently smaller than the diffusion limited rate constant. This may suggest that fluorescence quenching of coumarin dyes be affected not only by the molecular diffusion but also by the intramoleccular process such as charge separation.
This study proposed a modified anisotropic diffusion restoration for image classification. The anisotropic diffusion restoration uses a probabilistic model based on Markov random field, which represents geographical connectedness existing in many remotely sensed images, and restores them through an iterative diffusion processing. In every iteration, the bonding-strength coefficient associated with the spatial connectedness is adaptively estimated as a function of brightness gradient. The gradient function involves a constant called "temperature", which determines the amount of discontinuity and is continuously decreased in the iterations. In this study, the proposed method has been extensively evaluated using simulated images that were generated from various patterns. These patterns represent the types of natural and artificial land-use. The simulated images were restored by the modified anisotropic diffusion technique, and then classified by a multistage hierarchical clustering classification. The classification results were compared to them of the non-restored simulation images. The restoration with an appropriate temperature considerably reduces error in classification, especially for noisy images. This study made experiments on the satellite images remotely sensed on the Korean peninsula. The experimental results show that the proposed approach is also very effective on image classification in remote sensing.
Estimating the Bass diffusion model often creates a time-interval bias, which leads the OLS approach to overestimate sales at early stages and underestimate sales after the peak. Further, a specification error from omitted variables might raise serial correlations among residuals when marketing actions are not incorporated into the diffusion model. Autocorrelated disturbances may yield unbiased but inefficient estimation, and therefore invalid inference results. This phenomenon warrants a modified approach to estimating the Bass diffusion model. In this paper, the authors propose a modified Bass diffusion model handling autocorrelated disturbances. To validate the new approach, authors applied the method on two different data-sets: CT Scanners in the U.S, and FPD TV sales in Korea. The results showed improved model fit and the validity of the proposed model.
We investigate the estimation of the moisture transfer coefficients in porous media by optimization technique which minimizes the functional defined by the squares error of the numerical solution of an inverse diffusion problem from their experimental values of the moisture content at the some time-steps. In this paper, we solve a diffusion equation numerically by the control volume finite element methods.
In this paper, a numerical method that uses standard finite difference scheme defined on Shishkin mesh for a weakly coupled system of two singularly perturbed convection-diffusion second order ordinary differential equations with a discontinuous source term is presented. An error estimate is derived to show that the method is uniformly convergent with respect to the singular perturbation parameter. Numerical results are presented to illustrate the theoretical results.
In this paper, a singularly perturbed reaction-convection-diffusion problem with two parameters is considered. A parameter-uniform error bound for the numerical derivative is derived. The numerical method considered here is a standard finite difference scheme on piecewise-uniform Shishkin mesh, which is fitted to both boundary and initial layers. Numerical results are provided to illustrate the theoretical results.
We have constructed a robust numerical method on Shishkin mesh for a class of convection diffusion type turning point problems with Robin type boundary conditions. Supremum norm is used to derive error estimates which is of order O($N^{-1}$ ln N). Theoretical results are verified by providing numerical examples.
In this paper, we proposed problem and improvement of halftoning using random space filling curve. Random space filling curve is developed as a solution for shortcoming which space filling curve has self-similarity. It is used to reduce regular pattern can be occurred in constant brightness area in order that randomness apply to scanning path. But there is a problem that some area along scanning path can show too bright result in halftoning using random space filling curve. In this paper, we analyzed cause of problem and proposed single pixel error diffusion as a solution method. This method can avoid over-accumulated error and show better result in halftoning.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.26
no.6
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pp.772-778
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2002
A numerical analysis of turbulent gas-particle two-phase flow is performed in conjunction with the experiments of Fackrell & Robins and Raupach & Legg that considered ground-level source and/or elevated source flat plate flow. K-$\omega$ turbulence model is used in order to analyze fully turbulent flow field and the concentration equation with settling velocity is adopted for the concentration field. The model of Einstein and Chien is applied that couples the velocity field and the concentration field. Turbulent eddy viscosity is re-evaluated in this model. The present numerical results have good agreement between the simulation and the experimental data for the mean flow velocities and particle concentrations. While the previous study shows about 27% error in the vicinity of the source of particle concentration, the .present study allows about 14% error. A new turbulent gas-particle flow model developed by this study is able to cut down error by 13% at a near source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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