bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Natural rubber films reinforced with cellulose and chitosan prepared by latex aqueous microdispersion
Authors:   , Sutipanwihan Naipaporn
Published: June 2024

Plastics are one of the derived products from petroleum material, which have been used in many applications worldwide, because of their various properties. However, plastic wastes create toxic environmental pollutions and problems because of their toxic constituents and non-biodegradability. Accordingly, nature materials have been proposed as a substitute for petroleum materials for bioplastic production. Natural rubber (NR) is a product from natural, which is well-known for its high elasticity. However, there are some drawbacks such as low tensile strength and low abrasion resistance. Moreover, its applications are also limited because of its poor resistance to oil and solvents. Therefore, the improvement of physical properties such as hardness, Young’s modulus, or abrasion resistance is required to improve the properties of NR.

            In this study, In order to improve mechanical, chemical, and biological properties, natural rubber (NR) films were reinforced with cellulose (CE) and chitosan (CH). Chitosan powders at a molecular weight of 30,000 g/mol (CHS) and 500,000 g/mol (CHL) were used for the study. The CE/CH/NR composite films were successfully prepared via a latex aqueous microdispersion method with a different weight ratio of NR: CE: CHS/CHL. The CE/CH/NR composite films were characterized for physical, chemical, and biological properties. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) results demonstrated strong interactions of hydrogen bonds between CE and CHS/CHL in the composite films. The tensile strength and the modulus of the composite films in dried forms were found to increase with the reinforcement of CE and CHS/CHL. The maximum tensile strength (13.8 MPa), Young’s modulus (12.74 MPa) were obtained from the composite films reinforced with CE at 10 wt% and CHS at 10 wt%. The maximum elongation at 526% was obtained from the composite films reinforced with CE at 10 wt% and CHL at 5.0 wt%. The addition of CE and CHS/CHL could also promote antimicrobial activities (100% for E. coli and 99% for S. aureus) and chemical resistance against non-polar solvents of the composite films. The NR composites films have potential uses as high elasticity NR products and green-polymer packaging.
Using deep learning technique for price action analysis in gold trading
Authors:   , Boon-long Kwan
Published: June 2024

We introduce a new structural deep learning model purposing is to be able to learn price action trading features that subjective traders are using to make trading decisions based on the visual recent and actual price movements, rather than relying solely on technical indicators. The model combines convolutional neural networks (CNN) and long short-term memory (LSTM) to improve the trend forecasting of gold prices for better trading signals compared to traditional strategies. As the gold price is a time series data, it is appropriate to apply CNN and LSTM for forecasting. The concept of our model is that CNN could detect price action features or patterns in different locations of time series data; while, LSTM could maintain both short-term and long-term memory as a sequence along with time series data. The collaboration of their abilities could help the neural network model understand complex relationships between recent and actual price movements and trends in gold prices. Our study found that the combining of CNN and LSTM with price action trading features could significantly enhance trading performance in the long run.
Photocatalytic films for efficient gas phase CO2 reduction into value-added chemicals
Authors:   , Fereidooni Mohammad
Published: June 2024

A viable method to lower the atmospheric CO2 concentration is artificial photosynthesis, which converts CO2 and H2O into products with added value. Herein, the catalytic activity of thin photocatalytic films was examined in water vapor, batch, and flow reactor configurations for CO2 reduction. In addition to the experimental study, a theoretical analysis of the reaction mechanism over silica-modified amorphous TiO2 (AM-TiO2-SiO2) and indium tin oxide (ITO) photocatalysts is conducted.  In the case of AM-TiO2-SiO2, the research shows that surfaces with low loading of SiO2 groups have a higher affinity for certain target molecules (T-M). This affinity accelerates adsorption and reaction but it may hinder the proceed of the reaction and lead to the deactivation of the catalyst. The oxygen vacancy (Ov) was identified as the primary reaction site for CO2 reduction to CO with a production rate of 2760±10% μmol.gcat-1.hr-1 and high selectivity in the DFT modeling of the reaction mechanism for ITO catalyst. According to the proposed reaction mechanism, the loss of Ov could be one of the causes of the ITO catalyst's deactivation. Furthermore, the effect of three different substrates with various conductivities on charge transfer and activity in the photocatalytic CO2 reduction was investigated using density functional theory (DFT) calculations, and optical and photo-electrochemical analyses. We demonstrated that a conductive substrate could enhance the photocatalytic activity of multielectron transfer reduction reactions such as CO2 reduction. Our research has implications for the design of an efficient and effective photocatalyst for gas-phase CO2 reduction.
Fatty acid methyl ester production by transesterification of refined palm oil with methanol catalysed by anion-exchange resin with tetrahydrofuran as a co-solvent
Authors:   , Ammara Zargul
Published: June 2024

Alkaline anion exchange resins, specifically dense AmberLiteTM IRA402 and porous AmberLystTM A26, are used to study the transesterification of palm oil and methanol. A common industrial process for creating biodiesel or green solvents is transesterification. While homogeneous catalysts like sodium methoxide and sodium hydroxide are used in most transesterification facilities, heterogeneous catalysts have the benefit of being simpler to separate from the finished product. The goal of this study was to better understand how palm oil and methanol combine to produce fatty acid methyl ester (FAME), a prevalent kind of biodiesel. Previous studies mainly investigated the production of fatty acid ethyl ester (FAEE) by trans esterifying palm oil with ethanol. However, the goal of this research was to examine the utilization of alkaline anion exchange resins for the transesterification of palm oil and methanol with addition of THF as co-solvent. Transesterification from IRA402, which is a dense catalyst, suggested that rate of FAME production is linearly dependent of concentration of oil. While the methanol does not affect the FAME content much. By varying the basic sites of resin, the yield also gets affected which means external mass transfer is ruled out for controlling reaction. The rate determining step for IRA402 is most likely the reaction of acylglycerol and methoxide at the surface of resin. In case of A26, the reaction was controlled by external mass transfer as yield did not get affected by changing the basic sites at the surface. But the reaction fell after some time due to the formation of secondary phase that eventually blocks the pores of resins. The secondary phase is triggered by presence of glycerol which was confirmed when glycerol was added at the start of transesterification reaction. Reaction rate modelling has been done for both resins. The reaction rate constants obtained through data fitting.
Electrocatalytic hydrogenation of Nitrobenzene on high entropy materials (HEMs)
Authors:   , Espinoza Victor
Published: June 2024

Global warming and environmental pollution are two of the major challenges currently in the spotlight of the research community. Nitrobenzene electrocatalytic hydrogenation could simultaneously tackle two problems. In the first place, as an option to replace the resource-inefficient and non-environmentally friendly processes for aniline production used nowadays. Also, as a viable and applicable process to enhance the degradation efficiency for wastewater treatment rising technologies, using nitrobenzene as a model pollutant. Herein, We present a comprehensive study of the nitrobenzene catalytic hydrogenation using high entropy materials (HEMs) as electrode materials. Different synthesis methods were used to produce high entropy alloys (HEAs) and high entropy oxides (HEOs), and extensive physical and electrochemical characterization was performed to establish correlations between the catalyst’s properties and the hydrogenation catalytic activity. The effect of the applied potential (0.0 - -2.0 V) was evaluated in different solution pH (5 and 14) using a concentration of 400 μM, and the selectivity of the reaction was found to be dependent on the surface concentration of hydrogen produced. A study on the effect of the annealing temperature revealed different morphological properties which were reflected in the hydrogenation performance of the HEOs, showing a clear correlation between the oxygen vacancies concentration, the redox properties of the catalysts, and the hydrogenation activity. Finally, a selected material heat treated at 500 °C (HEO500) was used to evaluate the nitrobenzene degradation in aqueous media, with concentrations ranging from 100 to 1000 μM, with outstanding results above 90% degradation (Eapp = 1.7 V vs Ag/AgCl in aerated condition), showing the important role played by the superoxide radical (O2*-) in the extensive mineralization mechanism. Several deactivation mechanisms were observed where the mechanical failure of the electrode was the most important one, followed by the potential-promoted surface transformations.
Computational modeling of benzyl alcohol oxidation coupled with hydrogen production in a photoelectrochemical reactor
Authors:   , Hanamorn Thorfhan
Published: June 2024

In photoelectrochemical (PEC) cells, hydrogen production at the cathode must be coupled with the oxidation reaction at the anode. Selective oxidation of benzyl alcohol into benzaldehyde is an attractive alternative pathway due to its lower overpotential than the traditional oxygen evolution reaction (OER). In this work, simulation of selective oxidation of benzyl alcohol into benzaldehyde paired with hydrogen production in 2 chambers of 2-dimensional PEC reactor was studied using COMSOL Multiphysics (5.6). Charge transport and electrochemical kinetics were simulated using Nernst Planck’s and Butler Volmer's equations, respectively. The results have showed that hydrogen and benzaldehyde concentrations on electrode surfaces increased with the direction of electrolyte flow to the posterior end of the reactor. Moreover, the accumulation of hydrogen and benzaldehyde concentration on electrode surfaces decreased significantly with an increase of electrolyte velocity due to the higher shear force. In addition, the 3-dimensional PEC reactor model was also simulated to obtain the optimal design with the best orientation. The results for all PEC reactor model show streamline as a uniform linear motion which is a characterization of a laminar flow. The horizontal PEC reactor model has shown the best choice for fabrication because of lower pressure drop compared to that of the one with vertical orientation.
Photoelectrochemical oxidation of benzyl alcohol in a continuous-flow microchannel reactor using titanium dioxide photoanode
Authors:   , Sattayarak Sirachat
Published: June 2024

Fossil fuel, a primary energy source of humans, emits carbon dioxide and other greenhouse gases which have a high impact on the environment. Renewable energy development has been promised to solve the problem. Solar light, a renewable energy with an unlimited energy source, has gained attention to develop in various applications including energy production and catalytic chemical reactions. The photoelectrochemical process is a chemical catalysis technique that combines electrochemical and photocatalysis and has an advantage of low energy consumption due to solar energy support. In this work, the continuous-flow photoelectrochemical reactor was fabricated to undergo the oxidation reaction of benzyl alcohol into benzaldehyde. This work investigated the effects of electrolyte flow rate ranging from 0.05 to 0.20 ml/min on the percentage conversion of benzyl alcohol and the percentage selectivity of benzaldehyde. The most important part of a photoelectrochemical cell is photoelectrode for catalysis of the chemical reaction. Two different morphologies of TiO2, which are compact and mesoporous films were used as photoanodes for the photoelectrochemical reaction. The results showed that when the electrolyte flow rate was increased, the conversion was decreased, while the selectivity was increased. At the optimal conditions, the benzaldehyde selectivity of 43.11% was obtained when using the compact TiO2 film with the electrolyte flow rate of 0.1 ml/min (where the conversion is 55.98%). While for the mesoporous TiO2 film, 50.59% selectivity of benzaldehyde and 42.20% conversion was obtained at the electrolyte flow rate of 0.15 ml/min.
Assessment of macro models of masonry infilled RC frames with opening
Authors:   , Lath Sreyneth
Published: June 2024

This study aims to investigate the behavior of masonry infilled reinforced concrete structures in the presence of central windows and doors under lateral seismic loading through macro-modeling simulations. The primary objective is to assess and evaluate three macro models, including the multiple equivalent strut method, discretized macro element method, and reduction factor method, in the seismic performance evaluation of masonry-infilled RC frames with central window and door openings. To achieve this, a nonlinear push-over analysis will be conducted using the software SAP 2000. The results were compared with a recent experimental study on a single-story, on-bay masonry-infilled RC frame with central window and door openings. From the comparison of the initial stiffness, the reduction factor method fits well with the masonry-infilled RC frame with the window and door opening. In terms of lateral strength, the discretized macro element method provides the best agreement.
A comparative study of sustainable aviation fuel production from hydroprocessing process between hydrogen recovery unit from steam reforming and hydrogen generation unit from biomass gasification
Authors:   , Pongsripipat Praeva
Published: June 2024

Sustainable aviation fuel (SAF) can be generated using various processes. Among the well-established approaches, one that stands out is the hydrotreating of esters and fatty acids (HEFA). However, the HEFA process requires a source of hydrogen for the hydroprocessing reactions. Hydrogen is often considered as an expensive component, and its cost can have a significant impact on the overall economic viability of renewable aviation fuel production. In this work, the SAF process is developed using Aspen Plus simulation. There are 2 scenarios to be considered. Scenario 1 involves a plant in which the hydrotreating of palm oil is performed to recover hydrogen from the hydrocarbon gas and other byproducts directed to a steam reformer. In scenario 2, palm oil hydrotreatment is combined with hydrogen production through biomass gasification. The results show that scenario 2 is superior to the scenario 1 in both terms of performance and economics. This is attributed to its substantial SAF yield, resulting in higher revenue from product sales, as well as a shorter payback period.
Prediction models for beauty products monthly sales with price promotion
Authors:   , Phupaichitkun Nichakan
Published: June 2024

Promotional pricing strategy is a major marketing tool for most retails. However, predicting sales when discount is offered can be difficult since there are other factors causing demand to be uncertain or highly fluctuating. The objective of this research is to identify the most suitable prediction models for beauty product unit sales in retail and capture the effects of factors impacting sales. The dataset provided by the case study retail company was available from January 2020 to December 2022 (36 months). The prediction models, including linear regression, random forest, XGBoost, artificial neural networks (ANN), and hybrid models, are constructed and evaluated using the mean absolute percentage error (MAPE). Then, to select the most appropriate model, the weighted MAPE was calculated and compared for overall performance. Moreover, factors used in machine learning models are either using all the independent variables or using significant factors from the stepwise method, and either considering or not considering factors of exogenous products in the same cluster grouped by category, subcategory, or K-means method. The result shows that the series hybrid model of random forest and XGBoost outperformed with a weighed MAPE of 27.65%, which had 0.5% lower weighted MAPE and around 5 times longer runtime than the random forest model. Thus, the most suitable model is the random forest model. Considering factors affecting sales, it was found that the promotion period factor was the most important, followed by discount percentage and price factors.
Predicting newcomer’s turnover using predictive analytics : A case study of Thai financial firm in Bangkok, Thailand
Authors:   , Kittikunsiri Meena
Published: June 2024

Employee turnover, a critical issue impacting workplace productivity, has prompted organizations to leverage machine learning techniques for predictive analysis. This study specifically targets the prediction of turnover among new employees, utilizing data obtained from a survey conducted at a Thai financial firm in Bangkok, Thailand. Through an evaluation of various machine learning models, the results indicate that the Random Forest model surpasses others. Furthermore, this research highlights crucial factors influencing newcomer turnover, such as comfort with workplace culture, work-from-home policies, onboarding programs, and satisfaction with the recruitment process. These findings offer actionable insights for HR professionals to focus on these specific areas and improve the experience for new employees, thereby enhancing their retention within the organization.
Radiomics-based prediction of radiation-induced hypothyroidism in nasopharyngeal cancer patients
Authors:   , Ritlumlert Napat
Published: June 2024

When planning radiation therapy, late-effect complications due to radiotherapy should be considered. One of the most common complications of head and neck radiotherapy is hypothyroidism. Although clinical and dosimetry data are usually used to assess the risk of hypothyroidism after radiation for nasopharyngeal cancer, the outcome is still unsatisfactory. Medical imaging can provide additional information and increase prediction accuracy. The aim of this study was to predict hypothyroidism in patients with nasopharyngeal cancer using CT radiomics combined with clinical and dosimetric data. The study included 220 participants who were diagnosed with hypothyroidism within 2 years after radiotherapy. Manual segmentation covered the thyroid gland, and feature extractions were performed from pretreatment CT images. All radiomics features were analyzed with clinical and dosimetry information, and the model was constructed using logistic regression, random forest, and gradient boosting. In addition to the radiomics model, conventional, and combined models were built based on the tree-based predictive algorithms. The findings of the study demonstrated that the combined model had the highest validation performance, as indicated by AUCs of 0.80 ± 0.06 and 0.81 ± 0.06 in logistic regression and random forest, respectively, which were greater than the conventional mode with the AUCs of 0.68 ± 0.07 and 0.71 ± 0.06 (p-value < 0.05). The combined model used in this study used radiomics features, with the majority of these features coming from texture-based classes and filtered-based classes, while the important clinical and dose factors were bilateral neck metastasis, pretreatment TSH level, age, TR V40, and TR mean. In conclusion, the combination of CT radiomics with clinical and dose information can predict the RIH in nasopharyngeal cancers and significantly improve the performance of prediction models compared to the conventional method. We contend that pretreatment thyroid images contain valuable information that can be used to predict the risk of hypothyroidism after nasopharyngeal radiotherapy.
การวางแผนและจัดตารางการทำงานสำหรับการทดสอบความคงตัวของผลิตภัณฑ์ยา ด้วยเทคนิคการหาค่าเหมาะสมที่สุด
Authors:   , วรฤทัย วริศรา
Published: June 2024

งานวิจัยนี้ศึกษาการวางแผนและจัดตารางการทำงานสำหรับการทดสอบความคงตัวของยา โดยมีแนวคิดในการแบ่งการทำงานออกเป็น 2 ส่วน ส่วนที่ 1 การหารูปแบบมอบหมายงานให้กับพนักงานและเครื่องทดสอบ ในการแก้ปัญหาดังกล่าวแบบจำลองกำหนดการเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสมได้ถูกนำมาใช้ในการหาคำตอบของปัญหา แต่เนื่องจากมีหลายวัตถุประสงค์ที่ใช้ในการตัดสินใจ อีกทั้งแต่ละวัตถุประสงค์มีหน่วยที่ต่างกัน ทำให้แก้ปัญหาด้วยแบบจำลองคณิตศาสตร์เดียวทำได้ยาก จึงได้มีการพัฒนาแบบจำลองคณิตศาสตร์จำนวน 2 โมเดลเพื่อใช้ในการแก้ปัญหาดังกล่าว โมเดลที่ 1 มีวัตถุประสงค์เพื่อการลดความแตกต่างของภาระงานสูงสุด และต่ำที่สุด และการทำงานล่วงเวลาของพนักงานให้น้อยที่สุด ในขณะที่โมเดลที่ 2 มีวัตถุประสงค์เพื่อพิจารณาลำดับความสำคัญของการทดสอบยา ส่วนที่ 2 เป็นการจัดตารางการทำงานของพนักงานและเครื่องทดสอบด้วยวิธีการฮิวริสติก โดยมีข้อมูลนำเข้าจากผลคำตอบที่ได้รับในงานส่วนที่ 1 และได้นำกฎการจัดลำดับความสำคัญ จำนวน 2 วิธี ได้แก่ กฎการเลือกงานที่ใช้เวลาน้อยที่สุดทำก่อน และกฎการเลือกงานที่ใช้เวลาทำนานที่สุดทำก่อน มาใช้ในการเรียงลำดับงานจำนวน 3 รูปแบบ ได้แก่ เวลาปฏิบัติงานรวมของการทดสอบ เวลาปฏิบัติงานเวลาในขั้นตอนแรกของการทดสอบ และเวลาปฏิบัติงานตามหัวข้อทดสอบ

ผลการวิจัยจากงานส่วนที่ 1 พบว่ารูปแบบการการมอบหมายงานให้พนักงานและเครื่องทดสอบจากแบบจำลองคณิตศาสตร์ทั้ง 2 โมเดลให้ค่าคำตอบที่เหมือนกัน โดยยาแต่ละชนิดมีการเลื่อนทดสอบไปในเดือนถัด ๆ ไปมากขึ้น ภายใต้เงื่อนไขยาแต่ละชนิดต้องทดสอบภายใน 4 เดือน โดยมีจำนวนยาที่เลื่อนการทดสอบออกไปจำนวน 2,013 ล็อต ในส่วนของภาระงานที่พนักงานได้รับพบว่ามีสัดส่วนที่ใกล้เคียงกัน และในเดือนที่ 4 มีจำนวนภาระงานเกิดขึ้นสูงสุด ซึ่งทำให้เกิดการทำงานล่วงเวลาทั้งเภสัชกรและนักวิทยาศาสตร์ จากการจัดตารางการทำงานและวัดผลด้วยตัวชี้วัดประสิทธิภาพ พบว่าการจัดตารางการทำงานจากเวลาปฏิบัติงานเวลาในขั้นตอนแรกของการทดสอบ ด้วยวิธี SPT ให้ผลเฉลยที่ดีที่สุดตามวัตถุประสงค์ โดยไม่จำเป็นต้องทำงานล่วงเวลา โดยผลการศึกษานี้เป็นเพียงทางเลือกหนึ่งที่ใช้ในการจัดตารางการทำงานของพนักงานและเครื่องทดสอบ
การศึกษาการตรวจหาเชื้อวัณโรคจากภาพย้อมสีทนกรดโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกด้วยเทคนิคการจำแนกและการตรวจจับวัตถุ
Authors:   , มิคาระเศรษฐ์ ธีริศรา
Published: June 2024

การศึกษานี้เป็นการวิเคราะห์ Deep Learning สำหรับตรวจหาเชื้อวัณโรคด้วยวิธีการ Modified Classification และ Object Detection โดยใช้ Pre-Trained Model คือ Enhanced ResNet50 และ AlexNet ในการวิเคราะห์ ซึ่งวิธี Modified Classification มีการนำ Image Processing มาประยุกต์ใช้กับการทดลอง เมื่อ Training ข้อมูล พบว่า ResNet50 เป็น Model ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้ค่า Accuracy เท่ากับ 92.71% และ Precision เท่ากับ 92.7% เมื่อจัดกลุ่มใหม่สำหรับการวิเคราะห์ แบบ Suspected Positive Low Confidence และ Suspected Positive High Confidence ผลการทดลองพบว่า ResNet50 ยังคงมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด มีค่า Accuracy เท่ากับ 98.06% ค่า Precision เท่ากับ 98.59% ส่วน Suspected Positive High Confidence มีค่า Accuracy เท่ากับ 94.38% และค่า Precision เท่ากับ 91.41% และในการวิเคราะห์ Deep Learning วิธี Object Detection ได้ค่า Precision เท่ากับ 82.81% และ Mean AP เท่ากับ 36.79% จากการเปรียบเทียบการวิเคราะห์ทั้ง 2 Models พบว่า วิธีวิเคาระห์แบบ Modified Classification ได้ผลลัพทธ์ดีกว่า จึงนำไปตรวจร่วมกับวิธีการตรวจของแพทย์ (Doctor Screening with Suspected Positive High Confidence) เพื่อเปรียบเทียบกับ การตรวจด้วย Light Microscopy พบว่าข้อมูลในกลุ่ม Positive เคส วิธี Doctor Screening with Suspected Positive High Confidence มีความถูกต้องมากกว่า Light Microscopy
การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับทำนายกำลังรับแรงอัดประลัยของเสาท่อเหล็กคู่หล่อคอนกรีตด้านใน
Authors:   , บุญเลิศนิรันดร์ ปิยวัฒน์
Published: June 2024

งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการทำนายกำลังรับแรงอัดประลัยของเสาวัสดุผสมท่อเหล็กคู่หล่อคอนกรีตด้านใน ( Concrete Filled Double Skin Steel Tube Columns ) หรือ CFDST โดยใช้ความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และค้นหาอัลกอริทึมที่ให้ความแม่นยำมากที่สุดนำมาสร้างโมเดลในการทำนายและเปรียบเทียบความแม่นยำกับการออกแบบมาตรฐาน (Standard Design Code) โดยงานวิจัยนี้จะเลือกใช้กระบวนการถดถอยแบบเกาส์เซียน (GPR : Gaussian Process Regression ) และเอกตรีมกาเดียนบูสติ่ง (XGBoost : Extreme Gradient Boosting)  เป็นอัลกอริทึมหลักและใช้ข้อมูลจากการทดสอบจริงในอดีตและจากการจำลองด้วยโปรแกรม ABAQUS มาเป็นชุดข้อมูลในการฝึกฝนโมเดล โดยข้อมูลนำเข้าประกอบไปด้วย เส้นผ่าศูนย์กลางด้านนอกและด้านใน ความหนาท่อเหล็กด้านนอกและด้านใน กำลังรับแรงอัดของคอนกรีตที่ 28 วันจากการทดสอบโดยกดลูกปูนรูปทรงกระบอกขนาดเส้นผ่าศูนย์กลาง 150 มิลลิเมตร ความสูง 300 มิลลิเมตร กำลังครากของท่อเหล็กด้านนอกและด้านใน และ ความสูงของเสาวัสดุผสม ข้อมูลนำออกคือ กำลังรับแรงอัดประลัยตามแนวแกนของเสาวัสดุผสม โดยการสร้างโมเดลสำหรับทำนายกำลังจะแบ่งออกเป็น 2 โมเดลคือโมเดลเสาสั้นและโมเดลเสายาวเนื่องจากพฤติกรรมการวิบัตินั้นแตกต่างกันและเกณฑ์ที่ใช้แบ่งคืออัตราส่วนความชะลูด ผลการทดสอบพบว่าโมเดลเสาสั้นที่ใช้ข้อมูลทั้งหมด 122 ชุดข้อมูล อัลกอริทึมเอกตรีมกาเดียนบูสติ่งให้ความแม่นยำมากกว่ากระบวนการถดถอยแบบเกาส์เซียนและการออกแบบมาตรฐาน ขณะที่โมเดลเสายาวที่ใช้ชุดข้อมูลทั้งหมด 181 ชุดข้อมูล ผลการทดสอบพบว่า เอกตรีมการ์เดียนบูสยังคงให้ความแม่นยำมากกว่ากระบวนการถดถอยแบบเกาส์เซียนและการออกแบบมาตรฐานเช่นกัน
เทคนิคการเรียกคืนระดับตัวอักษรของศิลาจารึกสุโขทัยด้วยโมเดลภาษาแบบถูกปิด
Authors:   , ทองขำ สุจิตรา
Published: June 2024

ศิลาจารึกจัดเป็นหนึ่งในวรรณกรรมชนิดลายลักษณ์อักษรที่บันทึกเรื่องราวทางประวัติศาสตร์และแสดงเอกลักษณ์ของวัฒนธรรมในช่วงเวลานั้น ๆ ผ่านวิธีการสลักตัวอักษรลงบนแผ่นหินด้วยวัสดุโลหะแหลมคมทีละตัวอักษรจนกลายเป็นประโยคที่สามารถสื่อใจความให้ผู้อ่านสามารถเข้าใจความหมายดังนั้นความสมบูรณ์ของประโยคนั้นมีความสำคัญเป็นอย่างมากในงานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการถอดความศิลาจารึกและพบว่าศิลาจารึกบางส่วนไม่สามารถถอดความได้อันเป็นเหตุเนื่องมาจากช่วงของระยะเวลาผ่านไปจารึกเหล่านั้นอาจเกิดการเสื่อมสภาพจากหลายสาเหตุจนเป็นรอยขีดข่วนทับข้อความหรือตัวอักษรจนเลือนลาง, ถูกทำลายจากภัยธรรมชาติจนไม่สามารถวิเคราะห์ได้ว่าตัวอักษรที่ชำรุดคือตัวอักษรใด ๆ เพื่อเพิ่มความสมบูรณ์ให้กับประโยคที่ขาดหายไปงานวิจัยนี้จึงใช้วิธีการสร้างโมเดลทำนายอักขระของตัวอักษรที่ขาดหายไปจากข้อความโดยการใช้เทคนิคโมเดลภาษาแบบมาสก์เข้ามาช่วยในการประมวลผลการทดลองโดยใช้เป็นพรีเทรนโมเดลหลากหลายภาษา (multilingual pre-train model) 3 ประเภทดังต่อไปนี้ (1) โมเดลเอ็กซ์แอลเอ็ม-โรเบอตา (2) โมเดลเบิร์ต-เบส-หลายภาษา-เคสด์ (3) โมเดลดิสทิลเบิร์ต-เบส-หลายภาษา-เคสด์  และการใช้โมเดลในกลุ่มแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึกแบบเรียนรู้สองทิศทางได้แก่ (4) โมเดลหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาวแบบสองทิศทาง โดยในแต่ละรอบของการเทรนจะทำการสุ่มปิดอักขระด้วยมาสก์โทเคน “” หรือ “[MASK]” ให้โมเดลทำนายคำที่ขาดหายไปตรงจุดที่ถูกมาสก์โทเคนและจากผลการทดลองพบว่าความถูกต้องของการทำนายจากพรีเทรนโมเดลทั้ง 4 ประเภท คือ (1) 42 % (2) 53 %  (3) 50 % และ (4) 36 % ตามลำดับ ในงานวิจัยฉบับนี้ได้นำเสนอวิธีการปรับปรุงความสามารถในการทำนายของโมเดลโดยใช้คลังคำศัพท์เฉพาะทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพในการทำนายความถูกต้องได้แม่นยำมากขึ้น
การควบคุมกำลังไฟฟ้าไหลย้อนอย่างเหมาะที่สุดสำหรับโพรซูเมอร์ด้วยพีวีอินเวอร์เตอร์
Authors:   , ราชฉวาง กานตนาถ
Published: June 2024

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอการจัดการพลังงานเพื่อควบคุมกำลังไฟฟ้าไหลย้อนอย่างเหมาะที่สุดด้วยพีวีอินเวอร์เตอร์ของโพรซูเมอร์ กำลังไฟฟ้าไหลย้อนที่เกิดขึ้นจะถูกจำกัดปริมาณด้วยแนวคิดการพิจารณาโครงข่ายไฟฟ้าทำหน้าที่เป็นระบบกักเก็บพลังงานเสมือน แนวคิดดังกล่าวจะสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับปริมาณไฟฟ้าไหลย้อนของโพรซูเมอร์ อีกทั้งสร้างรายได้ให้แก่ผู้ดูแลโครงข่ายระบบจำหน่าย ผ่านทางอัตรารับซื้อพลังงานไฟฟ้าไหลย้อนที่ต่ำกว่าอัตราค่าไฟฟ้า โดยส่วนต่างของอัตราถือเป็นค่าบริการฝากพลังงาน ผลการศึกษา กรณีระบบการจัดการพลังงานที่นำเสนอควบคุมพีวีอินเวอร์เตอร์ของโพรซูเมอร์เพียงอย่างเดียว โดยอนุญาตให้มีกำลังไฟฟ้าไหลย้อนที่จำกัด พบว่า จะช่วยลดค่าไฟฟ้าสุทธิ ลดการจำกัดปริมาณการผลิตไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์ และช่วยลดปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้าสุทธิ โดยมีพารามิเตอร์ที่ส่งผลต่อสมรรถนะของระบบการจัดการพลังงาน คือ อัตราค่าบริการฝากพลังงาน และขีดจำกัดกำลังไฟฟ้าไหลย้อน เมื่อทดสอบในกรณีที่กำหนดขีดจำกัดกำลังไฟฟ้าไหลย้อนมีค่าเท่ากับร้อยละ 10 ของความต้องการใช้ไฟฟ้าสูงสุดของโพรซูเมอร์ เพื่อหลีกเลี่ยงโอกาสที่จะเกิดผลกระทบแรงดันเกินในระบบจำหน่าย พบว่า ระบบจัดการพลังงานที่สามารถสั่งการโหลดที่ควบคุมได้ ร่วมกับการควบคุมพีวีอินเวอร์เตอร์ จะยิ่งส่งผลต่อการช่วยลดค่าไฟฟ้าสุทธิลงได้อีกอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ทดลองใช้งานฟังก์ชันการช่วยรักษาแรงดันของอินเวอร์เตอร์โดยเลือกใช้แบบปรับค่าตัวประกอบกำลังตามกำลังไฟฟ้าจริงที่ไหลผ่านจุดเชื่อมต่อ โดยให้การควบคุมค่าตัวประกอบกำลังมีค่าอยู่ในช่วง 0.9 นำหน้า ถึง 0.9 ล้าหลัง  ผลลัพธ์จากการทดสอบแสดงให้เห็นว่าการใช้งานฟังก์ชันดังกล่าวมีส่วนช่วยให้ขนาดของแรงดันกระจายตัวอยู่ในเกณฑ์ที่กำหนดได้ดียิ่งขึ้น ลดการปรับแท็ปของหม้อแปลงรักษาแรงดัน จากโดยเฉลี่ยวันละประมาณ 10 เหลือ 6 ครั้งต่อวัน ขณะที่ พลังงานสูญเสียในระบบจำหน่ายแรงดันปานกลางมีค่าเพิ่มขึ้นประมาณร้อยละ 0.03 เมื่อเทียบกับกรณีไม่ใช้งานฟังก์ชันรักษาแรงดันของพีวีอินเวอร์เตอร์ อย่างไรก็ดี ผลกระทบดังกล่าวสามารถละเลยได้
การวิเคราะห์เชิงเทคนิคและเศรษฐศาสตร์ของการเปลี่ยน คาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอล และเปลี่ยนเมทานอล เป็นโอเลฟินส์จากโรงไฟฟ้า
Authors:   , ชาติชำนิ ภูพรพงศ์
Published: June 2024

ปัจจุบันปัญหาภาวะโลกร้อนนั้นกำลังเป็นปัญหาสำคัญกับโลกอย่างมาก โดยสาเหตุหลักจากการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์อย่างต่อเนื่อง โดยในปี พ.ศ.2565 ประเทศไทยนั้นมีการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์จากการใช้พลังงานที่มากที่สุดคือ ภาคส่วนของการผลิตไฟฟ้า ดังนั้น เพื่อป้องกันไม่ให้ภาวะโลกร้อนทวีความรุนแรงมากขึ้นจึงจำเป็นต้องมีการลดการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์หรือเปลี่ยนคาร์บอนไดออกไซด์ไปเป็นสารเคมีที่มูลค่า (Carbon Capture and Utilization) โดยการเปลี่ยนคาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอลผ่านกระบวนการไฮโดรจีเนชัน (CO2 hydrogenation) เป็นกระบวนการหนึ่งที่มีแนวโน้มที่มีศักยภาพสูงเนื่องจากกระบวนการมีความซับซ้อนน้อยและเหมาะสมสำหรับการติดตั้งที่ตำแหน่งของการปลดปล่อยแก๊สได้โดยตรง งานวิจัยนี้จึงได้จำลองกระบวนการไฮโดรจีเนชันของคาร์บอนไดออกไซด์ผ่านตัวเร่งปฏิกิริยา Cu/Zn/Al/Zr โดยศึกษา 9 สภาวะที่แตกต่างกัน และทำการวิเคราะห์ผลต่อประสิทธิภาพการผลิตของกระบวนการ ผลกระทบทางเศรษฐศาสตร์ และผลกระทบทางด้านสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้ยังศึกษาการเปลี่ยนเมทานอลเป็นโอเลฟินส์ (MTO) โดยศึกษาผ่านตัวเร่งปฏิกิริยา SAPO-34 ในสภาวะการดำเนินการที่อุณหภูมิ 470 องศาเซลเซียส ความดัน 2 บาร์ และ WHSV 5 h-1 พร้อมทั้งทำการเปรียบเทียบผลของการรวมและแยกกระบวนการ CO2 hydrogenation และ MTO ออกจากกันเพื่อความสะดวกในการก่อสร้างในพื้นที่หน้างานจริง โดยจากการศึกษาพบว่าสภาวะที่ดีที่สุดของกระบวนการเปลี่ยนคาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอล ผ่านกระบวนการไฮโดรจีเนชันผ่านตัวเร่งปฏิกิริยา Cu/Zn/Al/Zr คือ สภาวะการดำเนินการที่เหมาะสมกับกระบวนการไฮโดรจีเนชันในการเปลี่ยนคาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอล คือ สภาวะการดำเนินการที่อุณหภูมิ 250 องศาเซลเซียส ความดัน 70 บาร์ space velocity 6,000 l/kgcath และอัตราส่วนโดยโมลระหว่างไฮโดรเจนและคาร์บอนไดออกไซด์เป็น 3 ต่อ 1 โดยมี %conversion ของคาร์บอนไดออกไซด์และ %yield ของเมทานอลสูง ส่วนกระบวนการเปลี่ยนเมทานอลเป็นโอเลฟินส์นั้นมีผลทางเศรษฐศาสตร์ติดลบอย่างมาก โดยมี NPV อยู่ที่ -4,137.91 ล้านดอลลาร์ แต่เมื่อนำกระบวนการทั้งสองมารวมเป็นกระบวนการเดียวจะพบว่ามีผลทางเศรษฐศาสตร์ที่ดีกว่าการแยกกระบวนการทั้งสองออกจากกัน และหากกระบวนการคำนึงถึงคาร์บอนเครดิตในทางด้านเศรษฐศาสตร์จะได้ว่า กระบวนการคาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอลและการรวมกระบวนการทั้งสองมารวมเป็นกระบวนการเดียวจะส่งผลบวกทางเศรษฐกิจมากกว่ากระบวนการแยกการเปลี่ยนคาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอลและกระบวนการการเปลี่ยนเมทานอลเป็นโอเลฟินส์เป็นคนละกระบวนการ
การยับยั้งการเจริญเติบโตของเดนไดรต์สังกะสีโดยตัวคั่นเซลลูโลสนาโนไฟเบอร์/ทังสเตนคาร์ไบด์สำหรับแบตเตอรี่สังกะสีไอออน
Authors:   , วุฒาพาณิชย์ ภัทรพร
Published: June 2024

ตัวคั่นวัสดุผสมทังสเตนคาร์ไบด์-เซลลูโลสนาโนไฟเบอร์ (CNFs/WC separator) มีข้อดี คือประหยัดต้นทุนและการเตรียมที่ง่ายขึ้น โดยตัวคั่นที่ประดิษฐ์ขึ้นนี้สามารถลดศักยภาพของนิวเคลียสสังกะสีที่มากเกินไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ตำแหน่งนิวเคลียสสังกะสีเป็นระเบียบ ลดการกัดกร่อนบนพื้นผิว และส่งเสริมการสะสมของสังกะสีที่สม่ำเสมอ จึงทำให้แอโนดสังกะสีมีประสิทธิภาพสูง ดังนั้นเมื่อเปรียบเทียบกับตัวคั่น เซลลูโลสนาโนไฟเบอร์บริสุทธิ์ (CNFs separator) ตัวคั่น CNFs/WC จะยืดอายุรอบการใช้งานของแบตเตอรี่สมมาตรเป็น 1,200 ชั่วโมง ภายใต้ความหนาแน่นกระแส  1 มิลลิแอมป์ต่อตารางเซนติเมตร และเป็น 1,000 ชั่วโมงที่ 5 มิลลิแอมป์ต่อตารางเซนติเมตร นอกจากนี้การใช้ (NH4)2V10O25·8H2O (NVO) เป็นวัสดุแคโทด ทำให้มีความสามารถในการอัด-คายประจุเหนือกว่าที่ 132 มิลลิแอมป์ชั่วโมงต่อกรัม คงความสามารถในการกักเก็บความจุที่ 85.2% หลังจากผ่านไป 500 รอบ ภายใต้ความหนาแน่นกระแส 3 แอมป์ต่อกรัม โดยในขณะที่แบตเตอรี่ที่ใช้ตัวคั่น CNFs ลดความจุลงอย่างรวดเร็วไปที่ 30 มิลลิแอมป์ชั่วโมงต่อกรัม ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถในการกลับตัวของวงจรและความเสถียรที่ยอดเยี่ยมของแอโนด โดยตัวคั่น CNFs/WC
การศึกษาเปรียบเทียบตัวเร่งปฏิกิริยาโมลิบดีนัมบนแร่ดินขาวที่ต่างกันเพื่อใช้ในปฏิกิริยาการขจัดน้ำของเอทานอลไปเป็นเอทิลีน
Authors:   , ห่างภัย ณัฐธิดา
Published: June 2024

งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเปรียบเทียบตัวเร่งปฏิกิริยาโมลิบดีนัมบนแร่ดินขาวที่ต่างกันเพื่อใช้ในปฏิกิริยาการขจัดน้ำของเอทานอลไปเป็นเอทิลีนทั้งหมด 3 ชนิด ได้แก่ เคโอลิไนต์ มอนต์มอริลโลไนต์และอะลูมินัม พิลลาร์  มอนต์มอริลโลไนต์  โดยมีการใส่โมลิบดีนัมลงไปในตัวเร่งปฏิกิริยาให้มีความปริมาณของโมลิบดีนัมเปอร์เซ็นต์โดยน้ำหนักที่ต่าง คือ 2 5 และ 10 ซึ่งสามารถอภิปรายผลจากการวิเคราะห์ได้ว่า ปฏิกิริยาการขจัดน้ำด้วยเอทานอลไปเป็นเอทิลีน ที่อุณหภูมิประมาณ 200 ถึง 250 องศาเซลเซียส ได้ผลิตภัณฑ์หลักเป็นไดเอทิลอีเทอร์ และ อะซีตัลดีไฮด์ และที่อุณหภูมิประมาณ 300 ถึง 400 องศาเซลเซียสได้ผลิตภัณฑ์หลักเป็นเอทิลีน กลุ่มของตัวเร่งปฏิกิริยาในกลุ่มตัวรองรับเคโอลิไนต์ เมื่อมีการปรับปรุงด้วยโมลิบดีนัมทำให้พื้นที่ผิวนั้นมีค่าลดลง แต่ความเป็นกรดนั้นสูงขึ้น ส่งผลให้ร้อยละการใช้ของเอทานอลและร้อยละผลได้ของผลิตภัณฑ์เอทิลีนเพิ่มขึ้นขาก 42.9 และ 10.0 เป็น 57.4 และ 44.2 ตามลำดับ ที่ปริมาณโมลิบดีนัม 10 เปอร์เซ็นต์โดยน้ำหนัก ส่วนของกลุ่มตัวเร่งปฏิกิริยากลุ่มรองรับมอนต์มอริลโลไนต์ซึ่งมีพื้นผิวที่สูง และความเป็นกรดที่สูง เมื่อมีการปรับปรุงด้วยโมลิบดีนัมแล้วทำให้ค่าความเป็นกรดเพิ่ม ทำให้ร้อยละการใช้ของเอทานอลและร้อยละผลได้ของผลิตภัณฑ์เอทิลีนปริมาณสูงสุดอยู่ที่ปริมาณโมลิบดีนัมที่ 10 เปอร์เซ็นต์โดยน้ำหนักอยู่ที่ 96.8 และ 89.1 เพิ่มขึ้นเป็น 99.4 และ 86.8 ตามลำดับ และในกลุ่มตัวเร่งปฏิกิริยาตัวรองรับอะลูมินัม พิลลาร์  มอนต์มอริลโลไนต์เดิมทีตัวเร่งปฎิกิริยารองรับอะลูมินัม พิลลาร์  มอนต์มอริลโลไนต์มีค่าความเป็นกรดที่อยู่ระดับที่ดีอยู่แล้ว เมื่อมีการปรับปรุงด้วยโมลิบดีนัมแล้วไม่เป็นผลดีต่อการเพิ่มค่าคอนเวอร์ชันของเอทานอลและค่าการเลือกเกิดของเอทิลีน และจากการศึกษาการเปรียบเทียบการเสื่อมสภาพของตัวเร่งปฏิกิริยาพบว่าตัวเร่งปฏิกิริยาที่ถูกปรับปรุงด้วยโมลิบดีนัมเกิดการเสื่อมภาพของตัวเร่งปฏิกิริยามากกว่าตัวเร่งปฏิกิริยาที่ยังไม่ถูกปรับปรุงด้วยโมลิบดีนัม
การจำแนกเซลล์เม็ดเลือดแดงและเซลล์เม็ดเลือดขาวด้วยแบบจำลองทรานฟอร์มเมอร์สำหรับวิธีการแบ่งภาพเชิงความหมายร่วมกับการตรวจจับวัตถุ
Authors:   , เจริญธนานุวัฒน์ ภูมิพัฒน์
Published: June 2024

การตรวจเซลล์ลิมโฟบลาสติกเฉียบพลันในภาพฟิล์มเลือดเป็นวิธีการวินิจฉัยโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาว การใช้การแบ่งภาพเชิงความหมายของเซลล์เม็ดเลือดขาวเฉียบพลันสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาระบบการวิเคราะห์โดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย ในขอบเขตของการวิเคราะห์ฟิล์มส่วนปลาย วิธีการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันมักถูกนำมาใช้ ปัจจุบัน โมเดลที่ใช้ทรานฟอร์มเมอร์สำหรับงานแบ่งภาพความหมายส่วนใหญ่ให้ผลลัพธ์ในเชิงความแม่นยำที่สูง ในการศึกษานี้ SegFormer ซึ่งเป็นแบบจำลองที่ใช้ทรานฟอร์มเมอร์สำหรับการแบ่งภาพความหมาย ถูกนำมาใช้เพื่อแบ่งส่วนและจำแนกเซลล์เม็ดเลือดขาวเฉียบพลันโดยใช้กลยุทธ์การฝึกอบรมที่แตกต่างกันสี่แบบ ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเกิดขึ้นได้โดยมีค่าเฉลี่ยของจุดตัด-โอเวอร์-ยูเนี่ยน (IoU) เท่ากับ 0.821 และความแม่นเฉลี่ย 0.917
การดูดซับสารไซโปรฟลอกซาซินโดยไบโอชาร์ที่ได้จากเศษ แผ่นเยื่อไม้อัดแข็งในระบบการดูดซับแบบตรึงในคอลัมน์
Authors:   , ตันฑวณิชย์ ศุภณัฐ
Published: June 2024

วิทยานิพนธ์นี้ได้ทำการศึกษาการนำแผ่นเยื่อไม้อัดแข็งที่เป็นวัสดุเหลือทิ้งทางอุตสาหกรรมมาใช้เป็นวัสดุตั้งต้นในการสังเคราะห์ไบโอชาร์ เพื่อนำไปใช้ในการกำจัดยาปฏิชีวนะไซโปรฟลอกซาซินในระบบการดูดซับแบบตรึงในคอลัมน์ โดยวัสดุดูดซับที่ใช้ Fe(NO3)3 เป็นตัวกระตุ้นนั้นจะถูกทดสอบด้วยวิธีการต่างๆ เช่น การดูดซับและการคายการดูดซับไนโตรเจนที่อุณหภูมิ 77 K กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนแบบส่องกราด และการวิเคราะห์สมบัติทางความร้อน ซึ่งการมีอยู่ของสารละลาย Fe(NO3)3 นั้นส่งเสริมให้เกิดรูพรุนขนาดมีโซ โดยแผ่นเยื่อไม้อัดแข็งที่ผ่านการกระตุ้นด้วย Fe(NO3)3 0.1 M แล้วคาร์บอไนเซชันภายใต้ N2 ที่อุณหภูมิ 800°C (HC-BI-800) มีปริมาตรรูพรุนมีโซเท่ากับ 0.34 cm3/g และพื้นที่ผิวจำเพราะเท่ากับ 530 m2/g โดยจากนั้นไบโอชาร์จะถูกนำไปใช้ในการดูดซับไซโปรฟลอกซาซินด้วยกระบวนการดูดซับแบบกะและกระบวนการดูดซับแบบตรึงในคอลัมน์ โดยเมื่อทำการศึกษาแบบจำลองการดูดซับพบว่ามีความสอดคล้องกับแบบจำลองของ Langmuir และยังสอดคล้องกับแบบจำลองทางจลน์พลศาสตร์แบบ PSO และในการศึกษากระบวนการดูดซับไซโปรฟลอกซาซินแบบตรึงในคอลัมน์ พบว่าประสิทธิภาพการดูดซับสูงสุด (qTH) เท่ากับ 59.20 mg/g ที่ความเข้มเริ่มต้น 80 mg/L อัตราการไหล 10 mL/min และความสูงของคอลัมน์ 15 cm และเมื่อทำการศึกษาแบบจำลองการดูดซับในระบบการดูดซับแบบตรึงในคอลัมน์ พบว่ามีความสอดคล้องกับแบบจำลองของ Thomas และ Yoon-Nelson
การเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการตรวจคะแนนเรียงความภาษาไทยอัตโนมัติ
Authors:   , สุริยสัตย์ สุทธิชาย
Published: June 2024

ตัวแทนนักเรียนไทยได้คะแนนการประเมินด้านการอ่านค่อนข้างตํ่า ในการสอบประเมินสมรรถนะนักเรียนมาตรฐานสากล (Programme for International Student Assessment PISA) หลายงานวิจัยพบว่าทักษะด้านการอ่านสามารถถูกพัฒนาผ่านการเขียนเช่น การเขียนเรียงความได้ แต่การตรวจเรียงความนั้นใช้เวลาค่อนข้างนาน ระบบการตรวจคะแนนเรียงความโดยอัตโนมัติได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยเหลือผู้ตรวจเรียงความ อีกทั้งยังสามารถแสดงผลการทำนายคะแนนให้กับผู้เขียนเรียงความได้ทันทีด้วย เนื่องจากงานวิจัยด้านการตรวจคะแนนเรียงความภาษาไทยโดยอัตโนมัติมีน้อยมาก งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การเปรียบเทียบแบบจำลองการให้คะแนนภาษาไทยโดยอัตโนมัติ ที่ใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ที่ได้ถูกรายงานว่ามีประสิทธิภาพที่ดีในการทำนายคะแนนเรียงในความภาษาอังกฤษ งานวิจัยนี้พบว่าแบบจำลอง XGBoost มีประสิทธิภาพดีที่สุดในหลายสถานการณ์ที่ถูกพิจารณา และ แบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาวที่ใช้ฟีเจอร์ที่สกัดจากข้อความโดยอัตโนมัติ มีประสิทธิภาพดีที่สุดในกลุ่มแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก
A communication system to support evacuation route in the building construction project
Authors:   , Kanangkaew Somjintana
Published: June 2024

In the past decade, emergencies have occurred in construction projects, directly influencing injuries and casualties due to the dynamic nature of construction. Currently, the practice of developing evacuation routes for most construction projects is presented in a static and non-interactive manner. This involves a two-dimensional evacuation plan that cannot provide a real-time evacuation route. Furthermore, some emergency signs are unclear and do not provide the correct evacuation routedue to construction activities not aligning with the construction progress. Therefore, conventional evacuation plans have limitations and require improvement. Building Information Modeling (BIM) and Augmented Reality (AR) can present the evacuation route position of exit in a three-dimensional and can update the construction work following the construction progress. The objective of this research is to develop a communication system to support the evacuation route in a dynamic nature to assist construction workers and staff in accessing evacuation information such as appropriate evacuation route exit voice and arrow direction distance from the current location to the exit and obstacle avoidance in the construction project. In addition, to validate the proposed system approach, the case study uses Building Information Modeling (BIM) and Augmented Reality (AR), and a real construction project is executed. Moreover, three engineers, four trainees, and five construction workers participated in evacuating the proposed system. The result indicated that the proposed system could provide the correct evacuation route following the dynamic nature of the construction project.
Effect of Dispersion of Carbon Nanotubes on Electrical Conductivity and Compressive Strength of CNT/Cement Composite
Authors:   , Wandaw Rittikiat
Published: June 2024

Carbon nanotubes (CNTs) are promising nanomaterials due to their exceptional properties, including high electrical, mechanical, and stability characteristics. These advantageous features position CNTs as suitable candidates for diverse applications, particularly in additive formulations designed to enhance overall performance. One notable application is their use in cement composites to improve mechanical and electrical properties. However, the hydrophobic property of CNTs presents challenges for dispersion within the hydrophilic cement matrix. Consequently, methods have been developed to aid CNT dispersion in both water and cement matrices. In this thesis, Triton X-100 employed as a surfactant, was used to disperse CNTs in water using various ratios (0.5:1, 1:1, 1.5:1, and 2:1) in a CNT suspension. The dispersion of CNTs in suspension was characterized using UV-vis spectroscopy to determine the optimal ratio between Triton X and CNTs. Subsequently, conditions demonstrating effective CNT dispersion with Triton X-100, as identified from the UV-vis spectroscopy results, were applied and mixed with cement to form CNT/cement composites. The properties of these composites were analyzed by varying the ratio of Triton X-100 to CNTs (1:1, 1.5:1, and 2:1) and the amount of CNTs in the cement ratio (0.1 – 0.4 wt%). The properties of composite were investigated, including flowability, porosity, compressive strength, and electrical conductivity. Additionally, morphology and dispersion of CNTs within composites were further examined using scanning electron microscopy (SEM). From the results, the condition involving an increase in Triton X-100 while controlling CNT content significantly improved CNT dispersion within the composite. Furthermore, an increase in the CNT content under appropriate conditions enhanced compressive strength. The highest compressive strength at a curing time of 28 days, with the highest CNT dispersion value within the composite, was achieved with 2 g of CNTs and 1 g of Triton X-100 condition. The compressive strength of this condition surpassed the control condition by 21.77%. Moreover, the highest electrical conductivity was achieved in the composite with 4 g of CNTs and 1 g of Triton X-100, marking the highest CNT content condition in this study. This represents a substantial 44.30% improvement compared to the control condition at a curing time of 28 days.
Carboxymethyl cellulose as artificial solid/electrolyte interphases and separator for Zn-based battery
Authors:   , Tangthuam Phonnapha
Published: June 2024

As the quest for robust large-scale energy storage systems (EESs) intensifies, aqueous rechargeable zinc-based batteries are gaining traction for grid-scale applications due to their high theoretical capacity and safety. Despite this, their practical application is compromised by several zinc anode issues, including hydrogen evolution, corrosion, dendritic growth, and passivation. An artificial solid electrolyte interphase (ASEI) using polyelectrolytes, such as carboxymethyl cellulose (CMC), is emerging as a solution, offering economic and environmental advantages. CMC's structure, enriched with carboxyl groups, allows for the refined management of zinc ion distribution at the electrode surface, promising enhanced surface stability. This study delves into CMC's role as ASEI in zinc-iodine batteries (ZIBs), examining its effect on both the zinc anode, fabricated from a zinc sheet, and a composite anode with integrated CMC in systems with a composite carbon-iodine cathode. A novel CMC and polyvinyl alcohol (PVA) polyelectrolyte membrane, trialed in an electrochemical H-cell configuration, and CMC-coated carbon felt (CF) in a Zn-iodine flow battery, are also presented, highlighting their potential in enhancing battery operation. Our results show that a uniform CMC-ASEI layer mitigates side reactions and improves zinc ion distribution, with a Zn-CMC//I2 cell maintaining over 98% capacity after 2000 cycles at 5 mA/cm². The CMC/PVA membrane successfully prevents iodine and polyiodide migration, evidenced by over 300 stable cycles at 10 mA/cm² in an H-cell setup. Moreover, CMC-coated CF in a flow battery enhances zinc deposition, yielding more than 90% efficiency after 100 cycles at 80 mA/cm² and a capacity of 120 mAh/cm². These findings affirm CMC's vital role in advancing zinc-based battery technology, marking it as a key player for the next generation of EESs.
Strategic distribution centres location for traffic safety products
Authors:   , Bunwit Pakaporn
Published: June 2024

This research aims to determine suitable locations to build distribution centers for a specific company that distributes traffic safety products to highway offices across every province in Thailand using strategic methods. In this problem set, the predetermined location of customers and each corresponding demand were given. With customer locations spreading widely across Thailand, this research aims to find locations of distribution centers, which will result in the lowest cost to travel from the company's headquarter to the distribution centers and the cost of travelling to and from customers from those distribution centers by considering the transportation cost, vehicle cost and distribution centre rental cost. The research aims to provide the company with a comprehensive decision-making solution in location to invest in distribution centers to minimise the company's logistic expenses. Compared to the company's current delivery strategy, investing in correct distribution center locations shall positively impact the company's profitability through cost savings and improve its competitiveness in the marketplace. 

The solution methodology was decomposed into two parts. The first part is clustering. This minimises the data size by grouping customers based on their geographical location through the k-mean clustering method via a GIS platform. The result obtained from this clustering process is then fed into the second part, CVRP optimisation. This optimisation method is used to find the optimal location for the distribution center and the optimal routes from that distribution center to all customers in each cluster. 

This research grouped customers into four and five clusters to determine the best investment location. It was calculated that four clusters would give the company a higher cost-saving benefit. The provinces with the lowest CVRP objective cost for four clusters are Phitsanulok, Pathumthani (the headquarter), Nakhon Ratchasrima, and Chumphon. This method will decrease the company's transportation cost by 40%.
The Rising Burden Of Inflammatory Bowel Disease In Canada
Authors: Kuenzig Ellen , Kaplan Gilaad , Benchimol Eric
Published: June 2024

The Impact of Inflammatory Bowel Disease report, produced by the Canadian Gastro-Intestinal Epidemiology Consortium (cangiec.ca) for Crohn’s and Colitis Canada is a serial policy report produced every 3–5 years that summarizes the existing literature on the epidemiology, burden, and impact of inflammatory bowel disease (IBD) in Canada and identifies knowledge gaps. Its goal is to inform people living with IBD and their caregivers, donors, physicians, researchers, policy makers, and other stakeholders about the current burden of IBD in Canada. It plays an integral role for Crohn’s and Colitis Canada’s advocacy efforts. In addition, the report informs the research funding policy of the health charity, which is the second largest non-governmental funder of IBD research in the world. The latest iteration of this report was released on June 1, 2023 and is available here. This article summarizes the current epidemiology of IBD in Canada and discusses its implications for clinical care in 2024 and beyond.