Wang, Meng-Hui;Peng, Peng;Liu, Yu-Mei;Jia, Rui-Bao;Li, Li
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제23권2호
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pp.260-266
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2013
Rhodococcus sp. strain p52, a previously isolated dibenzofuran degrader, could effectively inhibit the growth of cyanobacteria, including species of Microcystis, Anabaena, and Nodularia. When strain p52 was inoculated at the concentration of $7.7{\times}10^7$ CFU/ml, 93.5% of exponentially growing Microcystis aeruginosa ($7.3{\times}10^6$ cells/ml initially) was inhibited after 4 day. The threshold concentration for its algicidal activity against M. aeruginosa was $7.7{\times}10^6$ CFU/ml. Strain p52 exerted algicidal effect by synthesizing extracellular substances, which were identified as trans-3-indoleacrylic acid, DL-pipecolic acid, and L-pyroglutamic acid. The effective concentrations of trans-3-indoleacrylic acid and DL-pipecolic acid against M. aeruginosa were tested to be 0.5 mg/l and 5 mg/l, respectively.
Supercritical fluid has excellent dissolving power for various materials based on low viscosity and high diffusion coefficient and is used as solvents in various chemical processes. However, its industrial application can be very tricky because the design, especially the size of the supercritical apparatus, should be carefully chosen to optimize the cost and the production of supercritical fluidic state. And the first step of the supercritical fluid apparatus design is to choose the appropriate size of the reactor vessel to produce supercritical fluid above its critical pressure and temperature. Therefore, this study aims to analyze thermodynamic behaviors of dichloromethane based on ideal gas, van der Waals, Redlich-Kwong, Soave-Redlich-Kwong, and Peng-Robinson equations of state. The correlation between the volume and pressure of dichloromethane at 200℃ was revealed and it can be used to design the optimized size of the supercritical apparatus for industrial production.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.658-672
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2021
Since the signal with strong power need be demodulated first for successive interference cancellation (SIC) receiver in non-orthogonal multiple access (NOMA) systems, the base station (BS) need inform the near user terminal (UT), which has allocated higher power, of the far UT's modulation mode. To avoid unnecessary signaling overhead of control channel, a blind detection algorithm of NOMA signal modulation mode is designed in this paper. Taking the joint constellation density diagrams of NOMA signal as the detection features, the deep residual network is built for classification, so as to detect the modulation mode of NOMA signal. In view of the fact that the joint constellation diagrams are easily polluted by high intensity noise and lose their real distribution pattern, the wavelet denoising method is adopted to improve the quality of constellations. The simulation results represent that the proposed algorithm can achieve satisfactory detection accuracy in NOMA systems. In addition, the factors affecting the recognition performance are also verified and analyzed.
Existing methods to estimate the probability of seismic pounding occurrence of adjacent buildings do not account for nonlinear behavior or only apply to simple lumped mass systems. The present study proposes an efficient method based on subset simulation for fragility and risk assessment of seismic pounding occurrence between nonlinear adjacent buildings neglecting pounding effects with application to finite element models. The proposed method is first applied to adjacent buildings modeled as elastoplastic systems with substantially different dynamic properties for different structural parameters. Seismic pounding fragility and risk of adjacent frame structures with different floor levels is then assessed, paying special attention to modeling the non-linear material behavior in finite element models. Difference in natural periods and impact location are identified to affect the pounding fragility simultaneously. The reliability levels of the minimum code-specified separation distances are also determined. In addition, the incremental dynamic analysis method is extended to assess seismic pounding fragility of the adjacent frame structures, resulting in higher fragility estimates for separation distances larger than the minimum code-specified ones in comparison with the proposed method.
Experimental research on flow characteristics of open natural circulation system was performed, to figure out the mechanism of the open natural circulation behaviors. The influence factors, such as the heating power, the inlet subcooled and the level of cooling tank on the flow characteristics of the system were examined. It was shown that within the scope of the experimental conditions, there are five flow types: single-phase stable flow, flash and geyser coexisting unstable flow, flash stable flow, flash unstable flow, and flash and boiling coexisting unstable flow. The geyser flow in flash and geyser coexisting unstable flow is different from classic geysers flow. The flow oscillation period and amplitude of the former are more regular, is a newly discovered flow pattern. By drawing the flow instability boundary diagram and sorting out the flow types, it is found that the two-phase unstable flow is mainly characterized by boiling and flash, which determine the behavior of open natural circulation respectively or jointly. Moreover, compared with full liquid level system, non-full liquid level system is more prone to boiling phenomenon, and the range of heat flux density and undercooling degree corresponding to unstable flow is larger.
Park, Jiwon;Shin, Joonchul;Hur, Sunghoon;Kang, Chong-Yun;Cho, Kyung-Hoon;Song, Hyun-Cheol
센서학회지
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제31권5호
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pp.301-306
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2022
With the recent widespread implementation of Internet of Things (IoT) technology driven by Industry 4.0, self-powered sensors for wearable and implantable systems are increasingly gaining attention. Piezoelectric nanogenerators (PENGs) and triboelectric nanogenerators (TENGs), which convert biomechanical energy into electrical energy, can be considered as efficient self-powered sensor platforms. These are energy harvesters that are used as low-power energy sources. However, they can also be used as sensors when an output signal is used to sense any mechanical stimuli. For sensors, collecting high-quality data is important. However, the accuracy of sensing for practical applications is equally important. This paper provides a brief review of the performance advanced by the materials and structures of the latest PENG/TENG-based wearable sensors and intelligent applications applied using artificial intelligence (AI)
This research investigation employs a terahertz (THz) time-domain spectroscopy system to study the terahertz spectral characteristics of five different citrates in both solution and solid state. The citrates under examination are lithium citrate, monosodium citrate, disodium citrate, trisodium citrate, and potassium citrate. The results show that the THz absorption coefficients of the first four citrate solutions exhibit a decreasing trend with increasing concentration. However, the potassium citrate solution shows an opposite phenomenon. At the same time, the absorption coefficients of lithium citrate, trisodium citrate, and potassium citrate solutions are compared at the same concentration. The results indicate that the absorption coefficient of citrate solution increases in proportion to the increase of metal cation radius, which is explained from the perspective of the influence of metal cations on hydrogen bonds. In addition, we also study the absorption peaks of solid citrates, and characterize the formation mechanism of the absorption peaks by molecular dynamics simulations. This methodology can be further extended to the study of multitudinous salts, presenting theoretical foundations for the detection in food and medicine industries.
Yang Ding;Yu-Jun Wei;Pei-Sen Xi;Peng-Peng Ang;Zhen Han
Smart Structures and Systems
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제33권1호
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pp.17-26
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2024
The new metro crossing the existing metro will cause the settlement or floating of the existing structures, which will have safety problems for the operation of the existing metro and the construction of the new metro. Therefore, it is necessary to monitor and predict the settlement of the existing metro caused by the construction of the new metro in real time. Considering the complexity and uncertainty of metro settlement, a Gaussian Prior Bayesian Emulator (GPBE) probability prediction model based on Bayesian optimization (BO) is proposed, that is, BO-GPBE. Firstly, the settlement monitoring data are analyzed to get the influence of the new metro on the settlement of the existing metro. Then, five different acquisition functions, that is, expected improvement (EI), expected improvement per second (EIPS), expected improvement per second plus (EIPSP), lower confidence bound (LCB), probability of improvement (PI) are selected to construct BO model, and then BO-GPBE model is established. Finally, three years settlement monitoring data were collected by structural health monitoring (SHM) system installed on Nanjing Metro Line 10 are employed to demonstrate the effectiveness of BO-GPBE for forecasting the settlement.
1-Butyl-3-methylpiperidinium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide ($[bmpip][Tf_2N]$) 이온성 액체를 대상으로 약 303 K로부터 약 343 K의 온도 범위와 약 30 MPa까지의 압력 범위에서 이온성 액체에 녹는 이산화탄소 ($CO_2$)의 용해도를 측정하였다. 우리가 아는 한, $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$의 용해도 데이터는 다른 연구자들에 의해 지금까지 문헌에 발표된 바가 없다. 가변부피투시창 (variable-volume view cell)이 장착된 고압용 상평형 장치를 사용하여 온도를 변화시키면서 여러 가지 조성을 갖는 $CO_2+[bmpip][Tf_2N]$ 혼합물의 기포점 또는 구름점 압력을 측정함으로써 $[bmpip][Tf_2N]$에서의 고압 $CO_2$의 용해도를 결정하였다. 이온성 액체가 가지고 있는 양이온이 $CO_2$ 용해도에 미치는 영향을 관찰하기 위하여, 본 연구에서 사용한 $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$ 용해도 데이터를 1-butyl-3-methylimidazolium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide($[bmim][Tf_2N]$)에 대한 $CO_2$ 용해도 데이터와 비교하였다. 압력이 증가함에 따라 $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$ 용해도는 급격히 증가하였으며 온도가 증가함에 따라 용해도는 감소하였다. $[bmpip][Tf_2N]$와 $[bmim][Tf_2N]$ 두 이온성 액체에 대하여 $CO_2$의 용해도는 몰분율 기준으로 온도 및 압력 조건에 관계없이 거의 같았다. Peng-Robinson 상태 방정식을 사용하여 $CO_2+[bmpip][Tf_2N]$ 혼합물 시스템에 대한 상평형 모델링을 수행하였다.
The present systematic review and meta-analysis was conducted to assess any association between breastfeeding and the risk of ovarian cancer. A systematic search of published studies was performed in PUBMED and EMBASE and by reviewing reference lists from retrieved articles through March 2013. Data extraction was conducted independently by two authors. Pooled relative risk ratios were calculated using random-effect models. Totals of 5 cohort studies and 35 case-control studies including 17,139 women with ovarian cancer showed a 30% reduced risk of ovarian cancer when comparing the women who had breastfed with those who had never breastfed (pooled RR = 0.70, 95% CI: 0.64-0.76; p = 0.00), with significant heterogeneity in the studies (p = 0.00; I2 = 76.29%). A significant decreasd in risk of epithelial ovarian cancer was also observed (pooled RR = 0.68, 95% CI: 0.61-0.76). When the participants were restricted to only parous women, there was a slightly attenuated but still significant risk reduction of ovarian cancer (pooled RR = 0.76, 95% CI: 0.69-0.83). For total breastfeeding duration, the pooled RRs in the < 6 months, 6-12 months and > 12 months of breastfeeding subgroups were 0.85 (95% CI: 0.77-0.93), 0.73 (95% CI: 0.65-0.82) and 0.64 (95%CI: 0.56-0.73), respectively. Meta-regression of total breastfeeding duration indicated an increasing linear trend of risk reduction of ovarian cancer with the increasing total breastfeeding duration (p = 0.00). Breastfeeding was inversely associated with the risk of ovarian cancer, especially long-term breastfeeding duration that demonstrated a stronger protective effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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