1,429 research outputs found

    2007 GREAT Day Program

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    SUNY Geneseo’s First Annual G.R.E.A.T. Day.https://knightscholar.geneseo.edu/program-2007/1001/thumbnail.jp

    The 2023 wearable photoplethysmography roadmap

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    Photoplethysmography is a key sensing technology which is used in wearable devices such as smartwatches and fitness trackers. Currently, photoplethysmography sensors are used to monitor physiological parameters including heart rate and heart rhythm, and to track activities like sleep and exercise. Yet, wearable photoplethysmography has potential to provide much more information on health and wellbeing, which could inform clinical decision making. This Roadmap outlines directions for research and development to realise the full potential of wearable photoplethysmography. Experts discuss key topics within the areas of sensor design, signal processing, clinical applications, and research directions. Their perspectives provide valuable guidance to researchers developing wearable photoplethysmography technology

    Radiofrequency and Gaseous Technologies for Enhancing the Microbiological Safety of Low Moisture Food Ingredients

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    High heat resistance and long survival of Salmonella in low moisture food ingredients (LMFIs) such as spices and seeds are concerning as they are typically consumed without cooking. Therefore, it is challenging to effectively inactivate pathogenic bacteria without negatively impacting the quality of the treated product. This dissertation aimed to develop and evaluate novel intervention technologies: in-package radiofrequency steaming and non-thermal gaseous technologies to improve the microbial safety of LMFIs. The dissertation can be divided into three parts. The first part of this dissertation on the thermal inactivation kinetics of Salmonella and a surrogate, Enterococcus faecium NRRL B-2354on black pepper powder indicated that microbial inactivation increased with increasing treatment temperature and water activity. Inoculation protocol also influenced the heat resistance of Salmonella where inoculation of black peppercorns pre-grinding had higher D-values compared to those inoculated post-grinding. The second part of this dissertation aimed at developing an in-package pasteurization process to inactivate Salmonella enterica in spices (black peppercorn) and herbs (dried basil leaves). During RF heating, the one-way steam vent enabled the accumulation of steam inside the package improving the heating uniformity before venting off excess steam. In-package radiofrequency steaming reduced Salmonella below detection levels on dried basil leaves within 35 s in a bottle sealed with a steam vent and 40 s in polymer packages with steam-vent and on black peppercorns within 155 s in a polymer package. A single intervention technology is not fit for all LMF matrices. Thermal processing would not be feasible for chia seeds due to the potential oxidation of fats and gelling in the presence of moisture. Therefore, the third part of the study explored non-thermal antimicrobial gaseous technologies, such as chlorine dioxide (ClO2), and ethylene oxide (EtO) gas on the decontamination of chia seeds. The developed response surface model suggested that an increase in gas concentration, relative humidity, and treatment time enhanced the microbial reduction on chia seeds. At gas concentration of 10 mg/L and 80% RH over a 5 h exposure period; Salmonella and E. faecium populations were reduced by 3.7 ± 0.2 and 3.2 ± 0.3 log CFU/g, respectively. Mild heating at 60 °C after ClO2 (90 %RH, 3 mg/L for 2 h) followed by ambient storage for seven days enhanced the inactivation to achieve 5-log reduction. The quality of treated products was not significantly impacted except for an increase in peroxide value after ClO2 treatment. EtO inactivation was faster than ClO2 treatment on chia seeds providing more than 5 log reduction of Salmonella within 10 minutes at 50% RH and 60 °C without significantly affecting its quality. E. faecium was a suitable surrogate for Salmonella in all intervention technologies investigated in this study. The developed predictive models would benefit food industries in identifying the process parameters for improving LMFIs safety without altering the nutritional and sensorial qualities of food

    Experimental investigation of the interface and wetting characteristics of rock-H2-brine systems for H2 geological storage

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    The projected rise in demand for hydrogen (H2) production is a response to several factors, including greenhouse gas emissions caused by burning fossil fuels, depletion of fossil fuel reserves, and their uneven distribution around the earth. Thus, increased requirement for large-scale hydrogen storage solutions is anticipated to overcome imbalance between energy demand and supply. Deep underground formations such as salt caverns and porous reservoir rocks (e.g., depleted hydrocarbon reservoirs and deep saline aquifers) are necessary to achieve such volumes in practice. This process is known as underground hydrogen storage (UHS) which is technically very similar to underground natural gas storage. Although these two gas types have similar storage mechanisms, their behavior underground differs significantly, and this divergence could affect the efficiency, sustainability, safety, and commercial feasibility of deploying and operating gas storage systems. The interface and wetting characteristics of the various rock/H2/brine systems are significant physicochemical factors in controlling containment security and storage capacity. These factors demand a thorough assessment. Nevertheless, there exists a literature gap concerning these aspects under diverse geological conditions, encompassing variations in pressure, temperature, organic matter, and salinity. This study presents experimental data on interfacial tension (IFT) values between H2 and brine as well as the wettability of different rock/H2/brine systems under reservoir conditions. The wettability measurements are taken by directly observing the advancing and receding contact angles of water using the pendant drop tilted-plate technique. The experiments are conducted at high pressures (up to 20 MPa), elevated temperatures (up to 353 K) and brine salinities (up to 4.95 mol.kg-1 ) to simulate subsurface conditions commonly encountered in such systems. For the investigation of wettability, various rocks were selected: calcite and Indiana limestone (which are representative of carbonate rocks); shales and evaporate (which are representative of caprocks), and basalt (which is representative of volcanic rocks). The effects of other rock surface properties such as surface roughness by atomic force microscopy (AFM) and organic matter concentration of shale by total organic content (TOC) analyzer on wettability were also investigated in this study. The study employed several other methods to characterize the composition of the rock and fluid samples, which included: 1) energy dispersive spectroscopy (EDS) to determine the elemental composition of the rock surface, 2) x-ray diffraction (XRD) to identify the mineral composition of the rock sample, and 3) inductively coupled plasma (ICP) to determine the elemental composition of the brine sample. The obtained IFT and contact angle data were utilized to theoretically calculate the IFT of various rock-hydrogen and rock-water systems by the combination of Young’s equation and Neumann’s equation of state. Additionally, the electrochemical mechanisms controlling the wetting behavior of basalt under various geological conditions were investigated via streaming zeta potential core flooding system. The results of H2-brine interfacial tension indicate a linear decrease with increasing pressure and temperature, but a linear increase with increasing salinity over the entire range studied. The findings of the study reveal that in the majority of the rock/H2/brine systems analyzed, the water advancing and receding contact angles exhibited an increase (more H2-wet) with increasing pressure, salinity, and organic matter concentration but a decrease (more water-wet) with increasing temperature. Moreover, the samples with a high organic acid concentration showed a decrease in hydrophobicity following treatment with the nanofluid. The rock-hydrogen interfacial tension in shale, evaporite and basaltic rocks decreased with increasing pressure, temperature, and organic matter concentration. Also, the rock-water interfacial tension in these rocks decreased with increasing temperature but increased with increasing organic matter concentration. On the other hand, the calcite-hydrogen interfacial tension decreased with increasing pressure, salinity, and organic acid concentration, while it increased with increasing temperature. The calcite-water interfacial tension showed only minor variations with these parameters. Additionally, according to the findings, the zeta potential of basalt remained stable in response to pressure but showed an increase (less negative) trend as temperature and salinity increased. Conversely, the zeta potential of basalt exhibited a decrease (more negative) trend as the pH level increased. This thesis offers valuable insights for evaluating the potential of different minerals composing the geological formations as H2 storage options. The outcomes of this study are especially useful for analyzing the capillary sealing efficiency of caprocks, which can help in identifying the factors that contribute to the leakage of H2. Furthermore, the information presented can be utilized as a valuable input in the development of H2/brine flow simulations, which have the potential to provide more accurate predictions and, therefore, reduce the uncertainty associated with H2 geostorage projects

    Numerical Analysis of Lithium-ion Battery Thermal Management System Towards Fire Safety Improvement

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    The development of alternative energy sources aims to tackle the energy crisis and climate change. Due to the intermittent nature of renewable energy, energy storage systems find antidotes to the current flaws for ensuring a stable and consistent power supply and reducing our reliance on fossil fuels. Lithium-ion batteries are the most used energy storage unit and have been applied in many fields, such as portable devices, building infrastructure, automotive industries, etc. Nevertheless, there remain significant safety concerns and fire risks. Thus, this has created much interest particularly in developing a comprehensive numerical tool to effectively assess the thermal behaviour and safety performance of battery thermal management systems (BTMs). In this thesis, a modelling framework was built by integrating the artificial neural network model with the computational fluid dynamics analysis. This includes (i) a comparison of natural ventilation and forced air cooling under various ambient pressures; (ii) an analysis of thermal behaviour and cooling performance with different ambient temperatures and ventilation velocities; and (iii) optimisation of battery pack layout for enhancing the cooling efficiency and reducing the risks of thermal runaway and fire outbreak. The optimal battery design achieved a 1.9% decrease in maximum temperature and a 4.5% drop in temperature difference. Moreover, this thesis delivered an overall review of BTMs employing machine learning (ML) techniques and the application of various ML models in battery fire diagnosis and early warning, which brings new insights into BTMs design and anticipates further smart battery systems. In addition, the battery thermal propagation effect under various abnormal heat generation locations was demonstrated to investigate several stipulating thermal propagation scenarios for enhancing battery thermal performances. The results indicated that various abnormal heat locations disperse heat to the surrounding coolant and other cells, affecting the cooling performance of the battery pack. The feasibility of compiling all pertinent information, including battery parameters and operation conditions, was studied in this thesis since ML models can build non-related factors relationships. The integrated numerical model offers a promising and efficient tool for simultaneously optimising multiple factors in battery design and facilitates a constructive understanding of battery performance and potential risks

    GAC-MAC-SGA 2023 Sudbury Meeting: Abstracts, Volume 46

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    Caractérisation minéralogique quantitative automatisée en microscopie optique et applications à l’étude de minerais dans le cadre d’une approche géométallurgique.

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    La caractérisation minéralogique est essentielle pour la caractérisation des différents produits d’un gisement (lithologie, minerai, stérile, résidu, etc.). Elle peut procurer énormément d’informations pertinentes pour les différents aspects de la mine (exploration, traitement minéral, gestion environnementale des rejets miniers). Cependant, la caractérisation minéralogique souffre aujourd’hui d’une réputation à la fois longue, fastidieuse et couteuse de la part de l’industrie minière. Cette industrie s’est ainsi vue progressivement abandonner l’approche minéralogique pour la caractérisation de leurs gisements. Avec les nouveaux défis technico-économiques apparaissant au sein des gisements (teneurs de plus en plus faibles, extraction de plus en plus profonde, gestion intégrée des rejets miniers et valorisation de nouveaux types de gisement), une nouvelle approche géométallurgique s’est alors développée dans l’industrie. Cette nouvelle vision de la mine consiste à intégrer les variabilités, notamment minéralogiques, des gisements afin de l’intégrer le plus en amont possible dans le développement du projet minier. Le but est de quitter l’approche en silo qu’effectue l’industrie pour permettre plus de communication entre les différents départements d’une mine (exploration, ingénierie, production, environnement) et ainsi permettre une optimisation technico-économique de l’exploitation tout en réduisant les risques techniques et opérationnels. Il s’avère que la caractérisation minéralogique est redevenue une caractérisation indispensable pour cette nouvelle vision géométallurgique de la mine, notamment parce qu’elle peut constituer un langage commun entre les différents départements de la mine. La caractérisation minéralogique permet effectivement de fournir des quantifications de paramètres, notamment de texture (comprenant la granulo-minéralogie, degré de libération/d’exposition et association), sur les différents produits de la mine qui constituent très souvent les variables critiques régissant la modélisation géométallurgique d’un gisement. La géométallurgie met ainsi en avant la pertinence des outils de caractérisations minéralogiques automatisées de type microscope électronique à balayage associé à la spectroscopie en énergie dispersive (MEB-EDS), comme le système QEMSCAN®. Cependant, ces outils, bien que récemment démocratisés, restent encore très dispendieux et contraignants pour l’industrie minière. De plus, ils nécessitent une expertise poussée pour leur utilisation au quotidien au sein de la mine. Par conséquent, la caractérisation minéralogique automatisée reste encore relativement anecdotique au sein des différentes opérations de développement d’une exploitation minière, alors qu’elle reste très souvent indispensable pour l’approche géométallurgique de la mine. Le microscope optique automatisée (MOA) représente quant à lui un outil alternatif plus accessible financièrement que les systèmes types MEB-EDS et permet une caractérisation des minéraux opaques très souvent valorisables (sulfures, oxydes, éléments natifs, alliages) moins contraignante, nécessitant une expertise moins poussée que son homologue électronique. C’est dans ce contexte que les travaux de cette présente thèse se sont développés. L’objectif général a ainsi été de développer et d’améliorer des approches et techniques de caractérisation minéralogique abordables, fiables et précises via l’outil de MOA. Le but était de proposer une caractérisation minéralogique automatisée plus accessible pour l’industrie minière, selon une approche géométallurgique. Cette présente thèse s’est ainsi construite autour de trois axes de recherche : le développement de protocoles de préparations de section polie représentatifs, l’amélioration de techniques d’imagerie optique sous MOA et l’étude comparative et cas d’applications en contexte géométallurgique de l’outil afin de prouver sa fiabilité et sa pertinence. Une nouvelle méthode d’échantillonnage a ainsi été développée afin de décider du nombre approprié de sections polies qui doivent être préparées en fonction de la classe granulométrique considérée. Le but est d’obtenir une représentativité suffisante pour les analyses de minéralogie automatisée. Pour illustrer cette méthode, deux protocoles d'échantillonnage (sous forme de grain à des fins de caractérisation texturales et sous forme de poudre) d'un minerai sulfuré typique théorique, incluant une préparation granulométrique (sizing), sont présentés. Une nouvelle méthode de calcul de la variance de l'erreur fondamentale liée à l'échantillonnage a ainsi été proposée. Ces protocoles d'échantillonnage sont une adaptation de la ligne de sécurité dérivée de la théorie d'échantillonnage de Pierre Gy et sont à ajuster en fonction de la connaissance des propriétés intrinsèques du matériau considéré. La méthode peut être très utile pour mieux anticiper le manque de représentativité des données minéralogiques fournies par les outils de minéralogie automatisé liées à la préparation d’échantillonnage. Au cours de ces travaux de doctorat, une nouvelle résine a été aussi découverte pour la préparation de section polie : la résine acrylique. Cette nouvelle résine a été comparée aux autres résines communément utilisées pour la préparation de section polie : la résine époxy et la résine dite carbon black (assimilé à la résine époxy mélangé avec du graphite). Cette comparaison a compris des mesures rhéologiques ainsi que des analyses par MOA. L’objectif a été de vérifier si une composition minéralogique fiable et sans biais est possible sous MOA avec cette nouvelle résine, attestant que les particules minérales n’ont pas subi une ségrégation préférentielle au sein de la section polie. Pour ce faire, des mélanges de poudres minérales standard ont été préparées en utilisant différents minéraux opaques purs à une fraction granulométrique calibrée entre 25 et 75 μm. Les résultats indiquent que le comportement rhéologique de la résine acrylique à durcissement rapide permet d'obtenir une composition minérale précise tout en évitant toute sédimentation préférentielle des particules par rapport aux autres résines étudiées. La caractérisation minéralogique automatisée nécessite d’obtenir des résultats de quantification non biaisés. Cependant, le MOA ne permet pas de détecter les minéraux transparents (ou de gangue) lors d'une analyse par microscopie optique en lumière réfléchie, car les réflectances de la résine et des minéraux de gangue sont très proches. De nouveaux travaux se sont alors concentrés à proposer une nouvelle méthode innovante pour détecter automatiquement toutes les particules minérales (y compris les particules transparentes) sur une section polie en résine acrylique par imagerie optique réfléchie en utilisant un algorithme d'apprentissage profond (deep learning). Pour ce faire, plusieurs poudres de minerai et de mélanges de standards de minéraux ont été montées en sections polies avec résine acrylique à deux tailles de particules différentes : < 1mm et P80~75 μm. Un maximum d'images optiques a été acquis avec un MOA sur ces sections polies pour entraîner et tester l'algorithme d'apprentissage profond à détecter les particules minérales. Les résultats montrent que l'algorithme d'apprentissage profond détecte facilement toutes les particules minérales dans le motif bullé caractéristique de la matrice de la résine acrylique, ce qui permet de bien différencier les minéraux de gangue sous microscopie optique réfléchie pour la détermination de la composition modale fiable des échantillons étudiés. De plus, les travaux ont pu permettre le développement de l’imagerie hyperspectrale optique afin de permettre une identification minéralogique plus efficace en MOA comparé à ce que proposent les systèmes actuels utilisant l’analyse multispectrale. La synchronisation entre une caméra hyperspectrale et un système de MOA a pu permettre l’acquisition linéaire de cubes hyperspectraux sur différents minéraux opaques. À l’aide de ces mesures brutes hyperspectrales, une base de données de réflectances hyperspectrales a pu être établie. À partir de cette base de données, une procédure supervisée de classification a été exécutée sur différents cubes hyperspectraux issus de l’analyse sur différents échantillons de minerais et standards minéralogiques (mise en section polie) par le dispositif expérimental. La procédure consistait à extraire des images monochromatiques à des longueurs d’onde judicieusement choisies sur ces cubes hyperspectraux bruts afin d’y exécuter des analyses d’images basiques associées à une méthode de classification booléenne pour obtenir des images classifiées minéralogiquement. Les résultats indiquent que cette procédure basique permet une classification minéralogique des images optiques propres et efficaces à partir de mesures hyperspectrales optiques. Les travaux de ce présent doctorat se sont ensuite focalisés sur différentes études comparatives et études de cas d’applications en contexte géométallurgique de la MOA, des études encore manquantes dans le domaine. Le projet Dumont Nickel a ainsi été particulièrement étudié, notamment parce que le gisement nécessite une approche géométallurgique du fait de sa métallogénie particulière. Le défi de développement d’un projet tel que Dumont Nickel consiste à pouvoir quantifier le nickel dit métallurgiquement récupérable à l’aide d’une méthode de quantification minéralogique abordable. Ces travaux proposent de pouvoir quantifier la minéralogie des minerais du gisement pour les futures opérations minières en utilisant le MOA. L’objectif a été de caractériser quatre échantillons de minerais représentatifs des quatre domaines géométallurgiques du gisement par MOA. Ces résultats ont été comparés aux données de quantification minéralogique existantes pour les mêmes échantillons acquis par QEMSCAN®. Les résultats de quantifications minéralogiques obtenus avec les deux techniques ont été comparés en mettant l'accent sur la distribution minéralogique du nickel dans les minéraux opaques. Cette étude comparative prouve l'efficacité de la MOA à des fins de quantification minéralogique telle qu'appliquée aux échantillons étudiés du projet Dumont Nickel. Cette procédure de quantification minéralogique des minéraux opaques a été ensuite poursuivie sur 12 autres échantillons du gisement. Le but a été de vérifier si le MOA attribue les mêmes domaines géométallurgiques que les analyses QEMSCAN® sur ces mêmes échantillons, selon la quantification des minéraux opaques qu’il permet. Les résultats montrent que le MOA est une alternative fiable au QEMSCAN® et peut être utilisé pour l'attribution de domaine pour le projet Dumont Nickel. Néanmoins, ces études comparatives en contexte géométallurgique ont permis de mettre en exergue les limites du système de MOA utilisé au cours du doctorat. Ces limites sont l’impossibilité pour le système de pouvoir détecter les particules transparentes (limite qui a fait l’objet de travaux au cours du doctorat) et de pouvoir les identifier, mais aussi d’autres limites de l’analyse multispectrale optique que propose le système (aberration chromatique). Une troisième étude comparative sur les différents concentrés de flottations du concentrateur LaRonde a aussi pu prouver que le système de MOA utilisé donne des résultats de quantification minéralogique proche du système QEMSCAN®. Cette dernière étude a aussi mis un avant une des limites de l’analyse multispectrale du système : le phénomène d’effet de bordure, expliquant les différences de quantification obtenue entre les deux techniques homologues. Enfin, afin de répondre aux manques d’études de cas d’applications de la MOA, le doctorat a recommandé plusieurs méthodologies d’intégration de la MOA à des fins géométallurgiques dans un contexte général d'un gisement de sulfure polymétallique/aurifère. Les principales étapes des projets miniers (exploration/géologie, faisabilité/programme géométallurgique, exploitation/production et gestion des rejets miniers) ont été utilisées pour illustrer les différentes méthodes proposées. La MOA permet ainsi d'obtenir des données minéralogiques pertinentes dès les premières étapes d'un projet minier et d'intégrer la minéralogie opérationnelle dans les processus de développement d’un circuit de traitement. De nombreux exemples illustrant la quantification minéralogique par MOA ont ainsi été fournis pour chaque étape du cycle minier, ce qui permet d'étayer la définition de différents domaines géométallurgique et géoenvironnementale d'un gisement
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