1711 편의 논문
본 논문은 ZnO가 변형된 Fe₂O₃ 나노입자의 녹색 합성을 최적화하고 환경 정화를 위한 이들의 광촉매 및 흡착 성능을 고정밀도로 예측하기 위해 계층적 인지 신경 예측(HCNFF)과 적응형 양자 자동화 지능(AQAI-Net)을 통합한 새로운 프레임워크를 제시한다.
본 연구는 황 변성 그래핀 나노시트(S-GNS)가 액상 헥산 내에서 시너지 효과를 내는 π–π 적층 및 공여체-수용체 상호작용을 통해 방향족 황 화합물을 효과적으로 제거함으로써 석유 탈황을 위한 매우 선택적이고 재생 가능한 흡착제 역할을 한다는 것을 입증하며, 용이한 기상 재생을 허용한다.
본 연구는 금속 분말/레진 복합재의 인장 강도를 예측하고 최적화하며 기계적 성능을 극대화하는 핵심 공정 변수를 식별하기 위해, 유전 알고리즘으로 최적화된 서포트 벡터 회귀(GA-SVR) 모델을 포함한 머신러닝 알고리즘을 활용한다.
본 연구는 다방향성 p-알콕시 치환된 레조르신[4]아렌이 연장된 소수성 알킬 사슬을 통해 이산화탄소가 포화된 염수 매질 내 탄소강 부식을 효과적으로 억제하며, 가장 긴 사슬의 유도체에서 최대 94.7%의 최대 억제 효율을 달성함을 입증한다.
본 연구는 α-ZrP/인-질소 공동 도핑 중공 탄소 구체 복합체에 기반한 모시플록사신 검출용 고감도 전기화학 센서를 보고하며, 여기서 밀도범함수이론(DFT) 계산과 실험 데이터는 인 도핑이 우수한 센싱 성능을 달성하기 위해 피리디닉-N 함량과 흡착 에너지를 최적화함을 밝히고 있다.
본 연구는 글루타르알데히드로 기능화된 벤토나이트 점토 나노입자 위에 β-갈락토시다아제를 고정하는 것이 유리 효소와 비교하여 갈락토올리고당의 생산을 증가시키는 동시에 효소의 안정성과 저장 수명을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증하였으나, 재사용성을 최적화하기 위해서는 추가적인 개선이 필요하다.
본 연구는 폐수로부터 방사성 요오드를 효과적으로 제거하는 새로운 설포 및 아민 기능화 폴리염화비닐 흡착제의 합성과 특성 분석을 입증하며, 해당 흡착제는 랭뮤어 등온 흡착 모델과 유사 2차 반응 속도 모델로 가장 잘 설명되는 과정을 통해 705 mg/g의 최대 흡착 용량을 달성하였다.
본 논문은 주기적 기술자 기반 템플릿 검색과 공간군 확률 예측 및 화학 양론 인식 치환 엔진을 결합함으로써 벤치마크 데이터베이스에서의 공간군 일치율을 크게 향상시킨, 화학식으로부터 결정 구조를 예측하는 자동화되고 해석 가능한 워크플로를 제시한다.
본 연구는 입방 구조의 CeO₂에 담지된 네 가지 서로 다른 이종 금속 촉매의 CO₂ 수소화에 대한 예비 성능 스크리닝을 제시하며, CuNi/CeO₂를 CO₂ 전환율 측면에서, FeCu/CeO₂를 CO 생성 측면에서 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 식별하는 동시에, 해당 결과가 금속 조성, 비율 및 합성 경로의 변화로 인한 내재적 메커니즘 효과보다는 제형 수준의 경향성을 반영한다는 점을 명시적으로 언급한다.
본 연구는 최적화된 이소부탄올/인산칼륨 수계 이상 추출 시스템과 증류를 결합하여 복잡한 배양액으로부터 2,3-부탄디올을 효율적으로 분리 및 정제하는 통합적이고 경제적으로 실행 가능한 공정을 입증하였으며, 98% 이상의 회수율을 달성하고 용매와 염의 효과적인 재순환을 가능하게 하였다.