Measurement of concentration and size distribution of TSP, ammonium, nitrate and sulfate were made from Mar., 1991. to June., 1992 in Seoul. The seasonal variation of concentration and size distribution of aerosols has been investiated. Aerosol were collected and size frationated by Andersen air sampler. Size classified samples were extrated with deionized water and analyzed for ammonium, nitrate and sulfate by ion chromatography. As the results of measurement, the average of concentration and MMAD(mass median aerodynamic diameter) were $118.58 \mu g/m^3$, and $2.77 \mu m$ for TSP, $1.92 \mu g/m^3$ and $1.35 \mu m$ for ammonium, $1.34 \mu g/m^3$ and $1.58 \mu m$ for nitrate, $8.52 \mu g/m^3$ and $2.15 \mu m$ for sulfate. The Seasonal variation of concentration and size distribution was observed for ammonium, nitrate and sulfate. The concentration peak of TSP was observed in coarse particles in spring and observed in fine particles in winter. The concentration's distribution of TSP, ammonium, nitrate and sulfate was observed bimodal type during all season.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.30
no.2
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pp.204-209
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2001
The effects of size distribution of oil particles on the emulsion stability of mayonnaise were studied as follows; The stability of mayonnaise has concerned closely with the viscosity and the size distribution of oil particles. Mostly, if the viscosity was increased, the stability was improved, and the distribution of oil particles was uniform and the less the variation, the more the stability. 75% of oil concentration of sample showed the highest viscosity, also the size of sample was the most uniform, compared to other concentration. Mayonnaise prepared with whole egg was unstable, and the size of oil particles was double larger than the case prepared with only the yolk. Addition of xanthan gum increased, the viscosity and the stability by centrifuge so that the more stable mayonnaise could be prepared. The result of using log-normal density function by Heldmann represented that the normal size of sample adding 0.6%-soluble starch and sample N in non-adding control was increased, while those of sample adding xanthan gum and soluble starch at the same time didn't change.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.08a
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pp.390-390
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2011
The size distribution of gold nanoparticles (NPs) is an important factor in their application to various fields of nanotechnology such as nanodevice fabrication, nanobio measurements, medical diagnosis, and so on, since the properties of nanoparticles depend on the size. As the pH of the reaction mixture was increased, the size distribution of gold NPs synthesized via sodium citrate reduction method was getting narrower and it finally became quite mono-dispersive when the pH was higher than ca. 7. 0.1M NaOH solution was used in controlling the pH, while the ratio between sodium citrate and HAuCl4 was fixed to 3:1 whose initial pH was about 5. Scanning and tunneling electron microscopy and UV/Vis spectrometry were used to characterize the resulting Au NPs. The change of the size distribution of the NPs was discussed with the change of the reaction rate related to the change of hydroxyl ion concentration.
Over the past decades, a flocculation and/or sedimentation process have been adopted to remove pollutants from CSOs. It has been learned that major factors affecting settlement of pollutants are the particle size distribution, their settling velocities and their specific gravity. It is, therefore, a good idea to analyze the particle size distribution and settleability of CSOs pollutants in order to develop details in designing a process. Discussed in this study are pollutant characteristics of CSOs such as particle size distribution and settleability of pollutants. The power law function is applied and is found to be an effective and reliable index for expressing the particle size distribution of pollutants in CSOs. Based on the regression analysis it is observed that the derived constants of curves representing settling velocity profile are proportional to the initial concentration of particles and to the ${\beta}$-values of power law distributions.
Hwang and Powers (2003) developed a simple model for estimating water retention characteristic (WRC) directly from particle-size distribution (PSD) data, by applying a lognormal distribution law to both PSD and pore-size distribution. The objective of this work was to determine if the performance of the model developed by Hwang and Powers (2003) would be affected by soil texture. The results of this research proved that the performance of the model was indeed affected by soil texture. In particular, its performance diminished with increases in the fine particle fractions. Also, the nonlinear model, which assumes a nonlinear relation between particle-size and pore-size, performed better than the linear model, regardless of soil texture classes.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.27
no.3
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pp.326-333
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2003
In the measurement using DMA and CPC in series, there is some time delay for particles classified in DMA to detect in CPC. During this time, the DMA time-response changes due to the velocity profile of sampling tube and the diffusion of particles in the volume that exists between the DMA exit and the detector of ultra-fine CPC. This is called mixing effect. In the accelerated measurement methods like the TSI -SMPS, the size distribution is obtained from the correlation between the time-varying electrical potential of the DMA and the corresponding particle concentrations sampled in DMA. If the DMA time -response changes during this delay time, this can cause the error of a size distribution measured by this accelerated technique. The kernel function considering this mixing effect using the residence time distribution is proposed by Russell et al. In this study, we obtained a size distribution using this kernel to compare to the result obtained by the commercial accelerated measurement system, TSI -SMPS for verification and considered the errors that result from the mixing effect with the geometric mean diameters of originally sampled particles, using virtually calculated responses obtained with this kernel as input data.
This paper reviews various bulk-type cloud microphysics parameterizations (BCMPs). BCMP, predicting the moments of size distribution of hydrometeors, parameterizes the grid-resolved cloud and precipitation processes in atmospheric models. The generalized gamma distribution is mainly applied to represent the hydrometeors size distribution in BCMPs. BCMP can be divided in three different methods such as single-moment, double-moment, and triple-moment approaches depending on the number of prognostic variables. Single-moment approach only predicts the hydrometeors mixing ratio. Double-moment approach predicts not only the hydrometeors mixing ratio but also the hydrometeors number concentration. Triple-moment approach predicts the dispersion parameter of hydrometeors size distribution through the prognostic reflectivity, together with the number concentrations and mixing ratios of hydrometeors. Triple-moment approach is the most time expensive method because it has the most number of prognostic variables. However, this approach can allow more flexibility in representing hydrometeors size distribution relative to single-moment and double-moment approaches. At the early stage of the development of BMCPs, warm rain processes were only included. Ice-phase categories such as cloud ice, snow, graupel, and hail were included in BCMPs with prescribed properties for densities and sedimentation velocities of ice-phase hydrometeors since 1980s. Recently, to avoid fixed properties for ice-phase hydrometeors and ad-hoc category conversion, the new approach was proposed in which rimed ice and deposition ice mixing ratios are predicted with total ice number concentration and volume.
The effect of reaction conditions on the size and size distribution of superparamagnetic iron oxide coated with siloxane was big investigated by using dynamic light scattering. The hydrogen bond between the hydroxyl groups on tile surface of the magnetite and silanol was confirmed by FT-IR. The size of nanoparticles increased with the reaction temperature, but decreased with monomer contents and agitation speeds. There was not a big difference in size of nanoparticles, prepared by different reaction conditions, but its distribution was in the range of 14∼41nm. All samples exhibited the superparamagnetic nature. The magnetic susceptibility of the nanoparticles increased with the reaction temperature while it decreased with the monomer content and agitation speed.
Ogana, Friday Nwabueze;Chukwu, Onyekachi;Ajayi, Samuel
Journal of Forest and Environmental Science
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v.36
no.1
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pp.7-16
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2020
Tree size distribution modelling is an integral part of forest management. Most distribution yield systems rely on some flexible probability models. In this study, a simple finite mixture of two components two-parameter Weibull distribution was compared with complex four-parameter distributions in terms of their fitness to predict tree size distribution of teak (Tectona grandis Linn f) plantations. Also, a system of equation was developed using Seemingly Unrelated Regression wherein the size distributions of the stand were predicted. Generalized beta, Johnson's SB, Logit-Logistic and generalized Weibull distributions were the four-parameter distributions considered. The Kolmogorov-Smirnov test and negative log-likelihood value were used to assess the distributions. The results show that the simple finite mixture outperformed the four-parameter distributions especially in stands that are bimodal and heavily skewed. Twelve models were developed in the system of equation-one for predicting mean diameter, seven for predicting percentiles and four for predicting the parameters of the finite mixture distribution. Predictions from the system of equation are reasonable and compare well with observed distributions of the stand. This simplified mixture would allow for wider application in distribution modelling and can also be integrated as component model in stand density management diagram.
In this paper we have studied the effect of water droplet size on nano-particle size distribution using SMPS(Scanning Mobility Particle Sizer)system. It can be seen that the unknown peak at >100 nm was caused by water droplets which did not dry completely when DI water was used as a solvent in the SMPS system. Therefore, it is important to dry water droplets generated from atomizer in the SMPS system when measuring the particle size distribution using less than 100 nm nano-particles in diameter. From this study, It can be concluded that the napion was a useful material as dryer ones and using EAG(Electro Aerosol Generator) as a particle generator was the most effective in reducing the effect of water droplets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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