The present work is an attempt to provide an overview, about the status of R&D and current trends in Hydrogen Production using High Temperature Reactors. Bibliographic references from the INIS database, the Science Direct database and the NTIS database were downloaded and analyzed. Ten year data on the subject, published between 2001 and 2010, was selected for the study. Appropriate qued ry formulations on these databases, resulted in the retrieval of 621 unique bibliographic records. Using the content analysis method, all the records were analyzed. Part One of the analysis details Scientometric R&D indicators, Part Two is a subject-based analysis, grouped under: A. International Initiatives and Programmes for Hydrogen Production; B. European R&D initiatives for Hydrogen production; C. National Initiatives and Programmes for Nuclear Hydrogen Production; D. Reactor Technologies for Nuclear Hydrogen production; E. Fuel Developments; F. Hydrogen Production Processes using HTRs and G. Materials Consideration for Nuclear Hydrogen Production. The results of this analysis are summarized in the study.
Mixed-model production technology is a method of producing multiple products with one production process and production line in order to reduce wasted manpower and adjust to market trends. In other words, mixed-model production is a flexible production system that changes production volume by model according to market demand. This study has developed a progressive laminated stamping die technology to enable flexible production of a motor core consisting of attaching and detaching the Cam on the back of the punch so that two kinds of stator and two kinds of rotor could be produced in one progressive die.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.56
no.4
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pp.243-249
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2023
Urea oxidation reaction (UOR) via electrochemical oxidation process can replace oxygen evolution reaction (OER) for green hydrogen production since UOR has lower thermodynamic potential (0.37 VRHE) than that of OER (1.23 VRHE). However, in the case of UOR, 6 electrons are required for the entire UOR. For this reason, the reaction rate is slower than OER, which requires 4 electrons. In addition, it is an important challenge to develop catalysts in which both oxidation reactions (UOR and OER) are active since the active sites of OER and UOR are opposite to each other. We prove that among the NiFe2O4 nanoparticles synthesized by the hydrothermal method at various synthesis temperatures, NiFe2O4 nanoparticle with properly controlled particle size and crystallinity can actively operate OER and UOR at the same time.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.7
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pp.904-915
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2004
Following the PART I, which explored the concept of 'Fashion Goods' and 'Basic Goods' in terms of design elements and operational differences, this study, PART II, examined the differences in merchandising process of the two different types of goods. Merchandising process was divided into three stages; planning, production, and presentation. The study adopted a qualitative approach by use of eighteen in-depth interviews with merchandisers and designers with a minimum of six years and a maximum of 15 years of career experience in apparel industry. According to the type of goods, different merchandising practices were found. Especially material and production order/reorder practices were noteworthy. Fashion goods had high possibility of using high-quality materials sourced abroad and few of them were reordered. In other words, reorder practices were established for basic goods only; replenishment was actively implemented for higher inventory turn of basic goods; usually materials and production for basic goods were sourced domestically. In conclusion, based on the differences, more refined merchandising strategies of apparel companies and consistent theory building in this field are required for fashion and basic goods respectively.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.6
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pp.76-81
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2019
In the mold-manufacturing field, various methods of advanced production technology are being used in the production of industrial-grade gear pulleys. Among the current methods are injection molding, hoop molding, insight molding, two-material molding, compound-mold molding, as well as engineering plastic mold. Currently, casting pulleys are inexpensive because they are produced in small quantities. However, they produce complications during the manufacturing process, are very unreasonable for mass production, and are disadvantageous in cost competitiveness. Pulleys are divided into hundreds of kinds and thousands of kinds, so the production methods vary. As these pulleys are made of a single material by a casting and welding method, they are not manufactured using injection molds consisting of different materials. In this research, pulleys, shafts, and reinforced plastic materials were incorporated using ANSYS software, and a low-cost, lightweight technology was applied for trial production with optimum design and extrusion technology.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.6
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pp.88-95
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2020
Currently, Fiber-Reinforced Plastic (FRP) composite materials are used in many industrial fields, owing to their superior stiffness and specific strength compared to metals. However, there are issues with FRP inefficiency, due to low productivity of such materials, environmental problems they pose and long curing times needed. Trying to address these issues, research was conducted towards the development of a FRP composite material with excellent properties and short production time, introducing a curing method using a UV lamp. Four types of composite materials were prepared, cured with catalyst or UV (CZ: Catalyst + ZNT 6345, CR: Catalyst + RF 1001 MV, UVZ: Photoinitiator + ZNT 6345, and UVR: Photoinitiator + RF 1001 MV). Examination of the chemical and mechanical properties of these composites showed that UV-cured materials performed better than the catalyst-cured ones. These results indicate that the production process of FRP composite materials can be simplified by using a UV lamp for curing, resulting in composite materials with the same quality, but reduced production time by about 70% compared to currently used practices. This advancement will contribute greatly to the composite material industry.
The properties of ideal retrograde filling materials include the ability to seal the root canal system in three dimensions and well tolerated by periradicular tissues. Biocompatibility testing has been done mainly with cytotoxicity tests using cell culture. Little attention has been paid to the potential adverse influence on the inflammatory and immune reaction in the periapical tissue. The purpose of this study was to investigate the effects of retrograde filling materials on human mononuclear cells in vitro. Freshly mixed and set specimens from six materials (Z100, Tetric Ceram, Fuji II, Fuji II LC, F2000, Compoglass Flow, and ZOE) were eluated with cell culture medium for 24 hours. Cytotoxic effects of these extracts were evaluated by determining cell viability and enzyme activity using MTT and lactate dehydrogenase (LD). The production of inflammatoy bone resorptive cytokine, TNF-${\alpha}$ was measured from human peripheral blood mononuclear cells (PBMC) exposed to the extracts by means of Endogen Human TNF-${\alpha}$ ELISA kit (Wobrun, MA, U.S.A.). Eluates and diluted (1 : 10) eluates with cell culture medium from freshly mixed Fuji IT had cytotoxic effects on mononuclear cells using MTT and LD. However, eluates from set Fuji II were not cytotoxic. Eluates form set ZOE exhibited cytotoxicity with LD test. TNF-${\alpha}$ levels were high in eluates from freshly mixed Fuji II and Z100. Diluted eluates from freshly mixed Z100 and F2000 stimulated the production of TNF-${\alpha}$. However, there were no significant difference in TNF-${\alpha}$ levels compared to controls. These results indicate that some materials could possibly stimulate bone resorption in the periapical tissue by means of the production of bone resorptive cytokine.
Xu, Xiaoli;Feng, Lei;Han, Zhenya;Luo, Sishi;Wu, Ai'min;Xie, Jun
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.26
no.9
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pp.1570-1578
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2016
Commercial application of laccase is often hampered by insufficient enzyme stocks, with very low yields obtained from natural sources. This study aimed to improve laccase production by mutation of a Coriolopsis gallica strain and to determine the biological properties of the mutant. The high-yield laccase strain C. gallica TCK was treated with N-methyl-N-nitro-N-nitrosoguanidine and ultraviolet light. Among the mutants isolated, T906 was found to be a high-production strain of laccases. The mutant strain T906 was stabilized via dozens of passages, and the selected ones were further processed for optimization of metallic ion, inducers, and nutritional requirements, which resulted in the optimized liquid fermentation medium MF9. The incubation temperature and pH were optimized to be 30℃ and 4.5, respectively. The mutant strain T906 showed 3-times higher laccase activity than the original strain TCK under optimized conditions, and the maximum laccase production (303 U/ml) was accomplished after 13 days. The extracellular laccase isoenzyme 1 was purified and characterized from the two strains, respectively, and their cDNA sequence was determined. Of note, the laccase isoenzyme 1 transcription levels were overtly increased in T906 mycelia compared with values obtained for strain TCK. These findings provide a basis for C. gallica modification for the production of high laccase amounts.
In this study, we developed a machine learning-based model for predicting the production stage temperature of distillation process. It is necessary to predict an accurate temperature for control because the control of the distillation process is done through the production stage temperature. The temperature in distillation process has a nonlinear complex relationship with other variables and time series data, so we used the recurrent neural network algorithms to predict temperature. In the model development process, by adjusting three recurrent neural network based algorithms, and batch size, we selected the most appropriate model for predicting the production stage temperature. LSTM128 was selected as the most appropriate model for predicting the production stage temperature. The prediction performance of selected model for the actual temperature is RMSE of 0.0791 and R2 of 0.924.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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