A low cost environmentally benign surface coating binder is highly desirable in the field of material science. In this report, castor oil based hyperbranched polyester/bitumen modified fly ash nanocomposites were fabricated to achieve the desired performance. The hyperbranched polyester resin was synthesized by a three-step one pot condensation reaction using monoglyceride of castor oil based carboxyl terminated pre-polymer and 2,2-bis (hydroxymethyl) propionic acid. Also, the bulk fly ash of paper industry waste was converted to hydrophilic nano fly ash by ultrasonication followed by transforming it to an organonano fly ash by the modification with bitumen. The synthesized polyester resin and its nanocomposites were characterized by different analytical and spectroscopic tools. The nanocomposite obtained in presence of 20 wt% styrene (with respect to polyester) was found to be more homogeneous and stable compared to nanocomposite without styrene. The performance in terms of tensile strength, impact resistance, scratch hardness, chemical resistance and thermal stability was found to be improved significantly after formation of nanocomposite compared to the pristine system after curing with bisphenol-A based epoxy and poly(amido amine). The overall results of transmission electron microscopic (TEM) analysis and performance showed good exfoliation of the nano fly ash in the polyester matrix. Thus the studied nanocomposites would open up a new avenue on development of low cost high performing surface coating materials.
In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO4 nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.
Flexible electronics are the electronics on flexible substrates such as a plastic, fabric or paper, so that they can be folded or attached on any curved surfaces. They are currently recognized as one of the most innovating future technologies especially in the area of portable electronics. The conventional vacuum deposition and photolithographic patterning methods are well developed for inorganic microelectronics. However, flexible polymer substrates are generally chemically incompatible with resists, etchants and developers and high temperature processes used in conventional integrated circuit processing. Additionally, conventional processes are time consuming, very expensive and not environmentally friendly. Therefore, there are strong needs for new materials and a novel processing scheme to realize flexible electronics. This paper introduces current research trends for flexible electronics based on (a) nanoparticles, and (b) novel processing schemes: nanomaterial based direct patterning methods to remove any conventional vacuum deposition and photolithography processes. Among the several unique nanomaterial characteristics, dramatic melting temperature depression (Tm, 3nm particle~$150^{\circ}C$) and strong light absorption can be exploited to reduce the processing temperature and to enhance the resolution. This opens a possibility of developing a cost effective, low temperature, high resolution and environmentally friendly approach in the high performance flexible electronics fabrication area.
The ion-beam induced changes in the characteristics of gadolinium doped ceria (GDC) pellets have been studied by UV-visible spectroscopy (UV-vis), SEM, and XRD. Implanted ions were protons or Xe ions with the energy of 120 keV or 5 MeV. Densely sintered pristine GDC pellets have cubic fluorite structure and are brown in color. As the ion irradiation proceeded, its color gradually turned into light black and finally into dark black. XRD patterns of GDC pellets were closely related with ion energy and the penetration depth of X-ray. It showed that upon the ion irradiation (120 keV) the lattice parameter of the cubic fluorite phase just beneath the surface is increased.
Park, Soo-Jin;Lee, Young-Seak;Kang, Kyung-Seok;Choi, Mi-Jeong;Kim, Jong-Wook
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.19
no.1
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pp.77-89
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2008
There are several materials for the hydrogen storage such as hydrogen storage alloy, carbon nanomaterials, non-carbon nanomaterials, compounds etc. Efficient and inexpensive hydrogen storage is an essential prerequisite for the utilization of hydrogen, one of the new and clean energy sources. Many researches have been widely performed for the hydrogen storage techniques and materials having high storage capacity and stability. In this paper, the patents concerning the carbon nanomaterial hydrogen storage method were gathered and analyzed. The search range was limited in the open patents of Korea(KR), Japan(JP), USA(US) and European Union(EP) from 1996 to 2006. Patents were gathered by using key-words searching and filtered by filtering criteria. The trends of the patents was analyzed by the years, countries, companies, and technologies.
$BiVO_4$ nanomaterial was synthesized from bismuth (III) nitrate pentahydrate [$Bi(NO_3)_3{\cdot}5H_2O$] and ammonium vanadate (V) [$NH_4VO_3$]. The $BiVO_4$-graphene nanocomposite was fabricated by calcining the $BiVO_4$ nanomaterial and graphene under an oxygen-free atmosphere at $700^{\circ}C$. X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM) were employed to characterize structural and morphological properties of samples. The catalytic activity of the $BiVO_4$-graphene nanocomposite was studied for the reduction of 4-nitrophenol, 3-nitrophenol and 2-nitrophenol by sodium borohydride [$NaBH_4$]. The photocatalytic activity of the $BiVO_4$-graphene nanocomposite was demonstrated by the degradation of organic dyes like BG, MB, MO and RhB under irradiation at 365 nm. The catalytic and photocatalytic activity were studied by UV-vis spectrophotometry.
We report the novel thin film composite RO membrane modified by graphene oxide. The thin film composite RO membrane was exposed to 2000 mg/l sodium hypochloride; thereafter it was subjected to different graphene oxide concentration ranging from 50 mg/l to 1000 mg/l in water. The resultant membrane was crosslinked with 5000 mg/l N-hydroxysuccinimide. The performance of different membranes were analysed by solute rejection and water-flux measurement. It was found that 100 mg/l graphene oxide exposure followed by 5000 mg/l N-hydroxysuccinimide treatment resulted in the membrane with the highest solute rejection of 97.78% and water-flux of 4.64 Liter per sqm per hour per bar g. The membranes were characterized by contact angle for hydrophilicity, scanning electron micrographs for surface morphology, energy dispersive X-Ray for chemical composition of the surface, Atomic force microscope for surface roughness, ATR-FTIR for chemical structure identification. It was found that the graphene oxide modified membrane increases the salt rejection performance after exposure to high-fouling water containing albumin. Highly hydrophilic, antifouling surface formation with the nanomaterial led to the improved membrane performance. Moreover, the protocol of incorporating nanomaterial by this post-treatment is simple and can be applied to any RO membrane after it is manufactured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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