• 에너지공학
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• 제19권4호
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• pp.215-220
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• 2010

근래의 무분별한 화석연료의 사용은 에너지자원의 고갈과 환경오염의 문제를 야기하여 이의 해결을 위한 청정신에너지에 대한 연구가 전 세계적으로 집중되고 있다. 이 중 바이오매스는 화석연료보다 비교적 높은 H/C비를 갖기 때문에 신에너지인 수소 또는 Syngas를 생산하기 위한 가스화 특성이 우수한 특징을 가지고 있으며, 구성성분 내 중금속, 타르 질소를 거의 함유하지 않는 점에서 환경오염 저감과 동시에 대체 신에너지로써 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 목질계 바이오매스인 Wood pellet에 대하여 고정층 반응기를 이용하여 질소 분위기하에서 온도 및 Steam/Biomass Ratio(SBR)조건 변화에 따른 가스화 특성으로 고찰하는데 그 목적을 둔다. 온도의 영향에 대하여, 높은 온도 범위에서 수소 수율이 증가함을 알 수 있었다. SBR에 대한 영향으로서, 상대적 저온 조건에서는 SBR이 1 이상인 조건에서는 수소 수율이 거의 일정한 경향을 보였고, $900^{\circ}C$의 고온에서는 SBR 증가에 따라 증가하는 결과를 얻었다. 또한 $H_2$/CO ratio에 비하여 $H_2/CH_4$ ratio의 변화가 더 큰 결과로부터, 본 실험 조건에서의 반응은 Steam reforming이 Water gas shift reaction 보다 더욱 지배적임을 확인하였다. 최적의 $H_2$ 수율 생산 조건은 열분해의 경우 $800^{\circ}C$이며, 저온 스팀가스화의 경우에는 SBR=1, $900^{\circ}C$의 고온인 경우에는 SBR=3 이었으며, 최대 수소 수율은 $900^{\circ}C$, SBR=3의 조건에서 38.5 vol.%(56.01 L/min kg) 이었다.

• 공업화학
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• 제23권4호
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• pp.399-404
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• 2012

비식량 농업부산물인 왕겨로부터 에탄올 생산을 위한 효율적인 바이오매스 전처리 방법을 탐색하였다. 고온 고압 조건의 회분식 반응기에서 알칼리 용매는 암모니아와 가성소다, 산 용매는 희황산을 사용하였다. 가성소다 용액 처리 후 희황산 용액으로 복합처리한 시료의 효소 당화효율이 82.8%로 가장 높게 나타났고 이때 약 94.7%의 회분 성분 제거율을 보였다. 전처리 왕겨 시료의 효소 당화효율과 회분 성분 제거율 추세가 거의 비슷하게 나타나 왕겨의 효소당화 최대 저해요인이 회분(규산염) 성분임을 알 수 있었다. 따라서 규산염 함량이 높은 바이오매스는 고온 고압 조건하에서 가성소다-희황산 복합 처리법을 적용하는 것이 효소 당화효율 증진에 매우 유리함을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권10호
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• pp.583-589
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• 2015

본 연구에서는 슬러지 케이크를 열수분해한 탈리액을 대상으로 혐기소화특성을 평가하였으며, 슬러지 탈수케이크의 열수분해후 성상변화 및 열수분해 탈리액의 MAP결정화, MAP결정화 상등액을 이용한 혐기소화공정효율을 고찰하였다. 탈리액의 MAP결정화는 Mg:P의 비가 1.5:1, pH가 9.5인 조건이 최적이었으며, 이때 MAP생성으로 인해 열수분해 탈리액의 암모니아성 질소는 50%, 인산염은 97%가 제거되어 열수분해 탈리액의 혐기소화 전처리 시 효과적임을 알 수 있었다. 기질 대 미생물비(S/I) 0.5 조건에서 중온 회분식 혐기소화조 운전결과 MAP 결정화를 거친 열수분해 탈리액의 최종생분해도는 63%였으며, 분해속도상수 $k_1$은 $0.207day^{-1}$로 17일 동안 이분해성 기질비율($S_1$)이 90% 분해되었고, 나머지 10% ($S_2$)는 $k_2$ ($0.024day^{-1}$)의 느린 속도로 분해되어 열수분해로 인해 슬러지의 생분해성이 높아짐을 알 수 있다. 열수분해 탈리액을 MAP결정화한 후, 탈리액을 대상으로 SCFMR형태의 혐기조를 운전한 결과 HRT 20일(OLR 1.43 g VS/L-d)에서 평균 0.45 v/v-d의 Biogas가 발생하였으며, TVS제거효율은 37~41% 범위로 우수한 혐기소화효율을 나타내었다.

• 한국수산과학회지
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• 제32권2호
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• pp.127-133
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• 1999

참치 자숙액 중에 함유되어 단백질을 효율적으로 이용하고자 막반응기에서 연속적으로 효소적 가수분해를 수행하기 위한 최적 조건을 검토하였다. 회분식에서 TPCCE를 이용한 자숙액의 최적 가수분해조건은 pH 9.0, 반응온도는 $40^{\circ}C$, 기질인 자숙액에 대한 효소비 50(w/w) 및 기질농도 $1\%$ (w/v)였으며, 이 때 6시간의 반응시간에 의해 약$70\%$의 가수분해도를 나타내었다. 그리고 TPCCE를 이용하는 것이 시판 단백질 분해효소보다 효과적이었다. 막반응기에서 자숙액을 연속적으로 효소적 가수분해를 수행하기 위한 막반응기의 작동조건의 검토에서, 기질용액을 pH 9 및 $40^{\circ}C$로 조절한 후 자숙액의 반응시간에 따른 가수분해도는 3시간, $1\%$ (w/v) 자숙액에 대한 효소농도는 0,1 g/$\ell$, 자숙액 대 효소비는 100 (w/w), 그리고 기질농도는 $5\%$ (w/v)였으며, 이 때 가수분해도는 약 $60\%$를 나타내었다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제31권5호
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• pp.565-573
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• 2015

항산화 활성을 갖는 렌틸(0%, 5%, 10%)과 백년초(0%, 3%)의 첨가로 인해 나타나는 소시지의 저장 기간 중 안정성을 알아보기 위해 발색과 Clostridium Botulinum 증식 억제 등을 위해 첨가하는 아질산염을 첨가하지 않았으며 총 폴리페놀, DPPH 라디칼 소거능, pH, 산가, 과산화물가, VBN, 총균수를 측정하였다. 1. 렌틸과 백년초는 첨가량 증가에 따라 소시지의 총 폴리페놀과 DPPH 라디칼 소거능은 유의적으로 높아졌다. 백년초 보다 렌틸에 의한 효과가 더 크게 나타났으며 혼합첨가에 의해 효과가 상승하였다. 저장기간이 경과함에 따라 총 폴리페놀과 DPPH 라디칼 소거능은 유의적으로 감소하였다. 2. 렌틸과 백년초 첨가에 의한 지방산패 억제효과는 렌틸과 백년초 첨가량 증가에 따라 유의적으로 높아졌다. 저장기간이 경과함에 따라 산가와 과산화물가는 증가하였으나 대조군에 비해 첨가군의 지방산패 억제효과는 크게 나타났다. 3. 단백질 변패여부를 알 수 있는 VBN은 저장기간이 경과함에 따라 VBN 함량이 증가하였으나 대조군에 비해 첨가군의 증식이 억제되었다. 렌틸과 백년초는 지방산패 억제효과와 마찬가지로 단백질 변패 억제효과도 나타났다. 4. 렌틸과 백년초 첨가에 따른 일반세균에 대한 유의차가 없었다. 저장기간이 경과함에 따라 일반세균은 유의적으로 증가하였으나 백년초 첨가군의 세균증식이 적게 나타나 백년초 에탄올 추출물이 항균효과가 있음을 알 수 있었다. 따라서 렌틸과 백년초의 첨가는 소시지의 지방산패 및 단백질 변패 억제, 미생물 증식 억제 등의 효과를 나타내어 30일 저장 기간 중 안정성을 확보할 수 있었으며 첨가량이 많을수록 효과는 크게 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권1호
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• pp.194-199
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• 2008

본 연구에서는 자트로파 오일로부터 바이오디젤을 생산하는데 적합한 유리지방산의 에스테르화 조건을 검토하였다. 자트로파 오일의 초기 산가는 11.5 mg KOH/g으로, 알칼리 촉매를 적용한 직접 전이에스테르화 공정은 바이오디젤 수율이 낮은 문제가 있어 유리지방산을 산촉매를 사용하여 에스테르화 후 전이에스테르화하는 2단계 반응공정의 적용이 필요하였다. 전처리 공정에 적합한 고체 산 촉매를 도출하기 위해 4가지 고체 산 촉매에 대한 성능 비교 연구를 수행하였으며 Amberlyst-15를 최적 촉매로 선정하였다. Amberlyst-15를 사용한 반응표면분석법(response surface method, RSM)에 의해 구한 최적 전처리 반응조건은 메탄올 6.79%, 촉매 17.14%로, 산가가 0.7 mgKOH/g으로 감소하였다. 전처리 후 알칼리 촉매 KOH를 이용한 전이에스테르화 반응을 가압 회분식 반응기에서 수행하여 바이오디젤을 생산하였다. 그 결과 지방산 메틸 에스터(fatty acid methyl ester, FAME) 함량 97.35%를 비롯하여 산화 안정성 8.17 h, 총 글리세롤 함량 0.125%, 저온필터막힘점(cold filter plugging point, CFPP) $0^{\circ}C$ 등으로 나타났으며 주요 바이오디젤 품질규격을 모두 만족하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제34권1호
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• pp.55-62
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• 2012

수산화칼륨(KOH) 수용액을 이용한 $CO_2$ 포집에 관한 연구를 수행한 결과 $K_2CO_3$ 생성 및 $KHCO_3$가 생성되는 화학흡수 반응이 순차적으로 일어났고 그 후 $CO_2$ 물리흡수가 일어남으로써 전 반응이 종료되었다. KOH가 한계 반응물인 회분식 흡수에서 $K_2CO_3$의 생성 속도는 $OH^-$ 농도에 관해 1차 반응이며 $KHCO_3$ 생성 속도는 $CO_3^{2-}$ 농도에 0차 반응으로 흡수 속도는 $0.18gCO_2/mi$n으로 계산되었고 이 값은 $K_2CO_3$ 수용액에서의 흡수 속도와 일치한다. 5% KOH 흡수제의 $CO_2$ 포집율의 경우 1구간에서 57%, 2구간에서 12% 이었으며 전체 19%로 측정되었다. KOH 흡수제의 $CO_2$ 포집양은 이론값보다 2~3% 정도 작았는데 그 이유는 $KHCO_3$ 이외 $K_2CO_3{\cdot}KHCO_3{\cdot}1.5H_2O$가 생성되는 부 반응이 동반되기 때문으로 판단된다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권6호
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• pp.329-333
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• 2016

전기분해에 의한 소독은 소규모 하수처리장, 강우월류수, 선박평형수, 수영장, 양식장 등 염소의 운송, 보관, 사용에 어려움이 있는 곳에 활용될 가능성이 높다. 본 연구에서는 전압(2-5 V), 반응시간(1-10 min), 전해질농도(HCl 0.4-2.2% (w/v), NaCl 5-20 g/L)가 전기분해 산화제(HOCl, $O_3$, $H_2O_2$) 생성 효율에 미치는 영향을 고찰하였다. 회분식 실험 시 투입 전자 대비산화제 전환율(전류 효율)이 가장 높은 최적 조건은 HCl 2.2%, 3 V, 반응 시간 5분이었으며, 이 때의 전류 효율은 99.3%였다. HCl 2.2%, 3 V에서 수행한 연속식 전기분해실험에서는 전류 효율이 97.4% 이상이었으며, NaCl 농도(0-20 g/L) 증가에 따라 주요 산화제인 HOCl의 농도가 비례하여 증가하여 최대 99.8%의 결과를 보였다. 연속식 실험에서 얻은 전기분해수를 이용한 살균실험 결과 5분 안에 92.2% 이상의 총대장균군이 제거되어, 전기분해가 병원성 미생물 소독에 유효하게 사용될 수 있을 것으로 확인되었다.

• 자원리싸이클링
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• 제28권3호
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• pp.15-20
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• 2019

폐수내 질소와 인을 이용한 struvite 회수는 수계 부영양화 방지 및 비료자원화에 효과적인 기술이나, 해결해야 할 이론 및 기술적 문제점이 있다. 본 연구에서는, 기존 문헌의 상세한 검토를 통하여, 이론적 측면에서 적절한 반응식 선정 및 이론적 고찰을 이용한 struvite 생성 반응예측 가능성을 논의하고, 기술적 측면에서는 struvite 생성의 대표적인 저해물질인 Ca의 배제를 통해 struvite 결정의 순도를 높일 수 있는 효과적인 방법을 소개하려 한다. 반응예측 측면에서는 중성~염기성 pH 영역에서 효과적인 struvite 반응식 및 반응계수를 이용, 정량적 모델을 구축할 수 있다. 이러한 모델은 실제 회분식 실험결과와 잘 일치하며 특히 이온들의 charge balance도 함께 고려하여 struvite 생성시 희석된 수용액에서 흔히 동반되는 pH 저하를 합리적으로 예측할 수 있다. 한편, Ca의 배제를 통한 struvite 순도 향상은 ${HPO_4}^{2-}-P$ 대비 고농도의 ${NH_4}^+-N$을 조성하여 해결할 수 있는데, 이는 고농도 암모늄 이온의 존재가 struvite 생성 관련 열역학적 구동력을 강화시켜 인산염이 Ca 대신 고농도 암모니아와 용이하게 반응하여 struvite 생성에 유리한 이온환경을 조성하기 때문이다. 즉 인산염이 $Ca^{2+}$과 빠르게 반응하여 이미 침전물이 형성하였을지라도, 고동도 암모늄으로 인한 열역학적 구동력으로 인산-칼슘 침전물이 재용해 되어 struvite를 생성시킬 수 있다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.