The biogeochemical cycle of silver has rarely been reviewed, even though the silver ion (Ag$^{\times}$) is extremly toxic to some organisms. Its concentration is still rising sharply because of increased anthropogenic activity, specifically the discharge from the film industry (mainly, silver thiosulfate: Ag (S$_2$O$_3$)${^3-}_2$). Recently, a number of researchers have quantified the major fluxes and reservoirs of silver in the open ocean, bays, and estuaries. A review of the available information for Ag cycling in the open ocean shows that the riverine input (from human activity and weathering processes: 7${\times}$10$^6$ kg/yr and 5${\times}$10$^6$ kg/yr, respectively) is the dominant source of Ag to estuarine and coastal regions. Most of the silver (90% of riverine input silver) is removed in coastal sediments by the physical-chemical character of silver due to its high partitioning with particulate matter. On the other hand, in the open ocean the atmospheric input (wet and dry deposition: 1.48${\times}$10$^6$ kg/yr and 1.94${\times}$ 10$^5$ kg/yr, respectively) becomes more important as a source of silver than riverine input. The residence time of silver calculated from available data is 1250 yrs in the deep ocean below 500 m, but only 3 yrs in the surface ocean.
The range of reduction rates of airborne bacteria concentration at 6 hrs, 12 hrs, 24 hrs and 48 hrs, which means a storage time until input of agar media into incubator after air sampling with an impactor. were 15-20%, 25-40%, 35-50% and 55-70%, respectively, compared to initial concentration. Types of agar media and storage thermal condition did not significantly affect a collection efficiency of impactor in terms of evaluating airborne bacteria level (p>0.05). To better improve the impactor's collection efficiency of airborne bacteria, based on the result of this study, it is recommended that the vicinity of $25^{\circ}C$ should be sustained until input of agar media into incubator after air sampling.
Milk yield and its composition is governed by level of nutrition and the composition of diet. Higher concentrate input improves milk yield, whereas its input at moderate levels improves yield of milk fat. High level of dietary protein improves dry matter intake and milk production, however, CP content above 14% has less advantage. Milk yield is enhanced by the feeding of cottonseed and soyabean meal, whereas milk fat increases by the supplementation of cottonseed. Dietary fat increases energy intake, production of milk and milk fat. Quality and quantity of feeds consumed affect fermentation patterns in rumen. Among the rumen metabolites, volatile fatty acids (VFA) content and propionate proportion have been related positively with milk yield, whereas proportion of acetate and butyrate have been related positively with milk fat content. Dietary carbohydrates through the source of sugar, starch, roughage and fibre affect VFA concentration in rumen. Therefore, concentration of volatile fatty acids could be altered to the advantage of consumer through judicious manipulation of diet.
The training and prediction modeling using an artificial neural network was implemented to predict the turbidity of treated water as well as to estimate the optimized feed concentration of polyaluminium chloride (PACl) in a water treatment plant. The parameters used in the input layers were pH, temperature, turbidity and alkalinity, while those in output layers were PACl and turbidity of treated water. Levenberg-Marquadt method of feedforward back-propagation perceptron in the neural network toolbox of MATLAB program was used in this study. Correlation coefficients of the training data with the measured data were 0.9997 for PACl and 0.6850 for turbidity and those of the testing data with measured data were 0.9140 for PACl and 0.3828 for turbidity, when four parameters at input layer, 12-12 nodes each at both the first and the second hidden layers, and two parameters(PACl and turbidity) at output layer were used. Although the predictability of PACl was improved, compared to that of the previous studies to use the only coagulant dose as output layer, turbidity in treated water could not be predicted well. Acquisition of more data through several years obtained with the advanced on-line measuring system could make the artificial neural network useful and practical in actual water treatment plants.
An inverse fluidized-bed biofilm reactor (IFBBR) was used for the treatment of highly-emulsified oily wastewater. When the concentration of biomass which was cultivated in the synthetic wastewater reached to 6000 mg/1, the oily wastewater was employed to the reactor with a input COD concentration range of 50 mg/1 to 1900 mg/l. Virtually the IFBBR showed a high stability during the long operation period although soma fluctuation was observed. The COD removal efficiency was maintained over 9% under the condition that organic loading rate should be controlled under the value of 1.5 kgCOD/$m^3$/day, and F/M ratio is 1.0 kgCOD/kgVSS/day at $22{\circ}C$ and HRT of 12 hrs. As increasing organic loading rates, the biomass concentration was decreased steadily with decreasing of biofilm dry density rather than biofilm thickness. Based on the experimental jesuits, it was suggested that the decrease in biofilm dry density was caused by a loss of biomass inside the biofilm.
We will calculate concentration of air pollutants using ISCST3, FDM and AERMOD of models recommended in U. S. EPA which are able to predict concentration of short term for point source, complex like industrial complex, power plant and burn-up institution. Before executing model, as analyzing computational result of many cases according to selecting of input data, we will increasing predictable ability of model in limit range of model. Especially, we analyzed three cases-case of considering various emission rate according to time scale and not, case considering effect of atmospheric pollution materials removed by physical process. In our study, after comparing and analyzing results of three model, we choose the atmospheric dispersion model reflected well the characteristic of the area. And we will investigate how large the complex pollutant sources such as industrial complex contribute to atmospheric environment and air quality of the surrounding the area as predicting and estimating chosen model.
The fatigue test was carried out to evaluate the fatigue characteristics of the accelerated cooled (ACC) TMCP steel and its welded joint. From this study, it was confirmed that ACC TMCP steel has higher fatigue strength than conventional steels. After welding, however, the fatigue strength of ACC TMCP steel was deteriorated associated with HAZ softening when weld reinforcement was removed. On the other hand, with weld reinforcement, there is no effect of HAZ softening on the fatigue strength of welded joint because it is strongly dependant on the detail weld geometry i.e., stress concentration factor. Accordingly the fatigue strength of actual welded joint increases with decreasing the stress concentration factor of welded joint, regardless of HAZ softening.
Design of gas concentration process using a fully thermally coupled distillation is conducted with the commercial design software HYSYS. Detailed procedure of the design is explained, and the performance of the process is compared with that of a conventional system A structural design is exercised for the design convenience. The design outcome indicates that the procedure is simple and efficient. The structural information yielded from equilibrium distillation gives an easy formulation of distillation system which is the initial input required from the setup of the distillation system The performance of the new process indicates that an energy saving of 17.6 % is obtained compared with the conventional process while total number of trays maintains at the same.
본 연구는 일점 측정을 토대로 연직 유사 농도 계산시 예상되는 입력 자료의 부정확함 때문에 발생하는 오류의 크기를 연구하였다. 오류 가능성이 있는 원인인 채취기의 위치, 수면 및 하상고도, 침강 속도, $\beta$ 와$\kappa$ 값은 미국 리오그란데 강으로부터 얻는 자료를 사용하여 비교, 검증되었다. 그 결과 일점 부유사 채취를 토대로 간편한 유사 농도식과 속도 분포식을 사용하여 평균 유사 농도를 산정할 수 있었다. 이 계산 중에서 가장 불확실한 점은 부유사의 연직 유사 분포식에서 Rouse수인 z였다.
하천에 오염물질이 순간적으로 유입된 경우에는 연속적인 유입의 경우와 다르게 분산계수의 변화에 따라 오염물질의 거동 특성이 민감하게 변한다. 하천에 순간적으로 유입된 오염물질의 거동특성을 분석하기 위하여 한강하류부에서 수리인자 및 수질인자를 실측하였다. 분산계수 추정에 사용되는 경험식에 실측된 수리인자를 적용하여 갈수시 한강하류부의 분산계수의 규모를 분석하고, 적용 가능성이 큰 경험식을 제시하였다 또한, 실측된 수질인자를 RMA-4 모형의 계산치와 비교하여 만족할 만한 결과를 얻었다. 한강하류부에 순간적으로 유입된 오염물질의 분산계수, 하류단 수위 등의 변화에 따라 오염물질의 분산범위, 분산경로, 최초 및 최대농도 도달시간 등을 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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