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비누화반응의 메커니즘 : 트리글리세리드는 KOH 또는 NaOH와 함께 가열하면, 가수 분해되어 지방산염과 글리세린으로 된다. 비누화값은 시료유지 1g을 완전히 비누화하는데 요하는 KOH mg수로 표시한다. 비누화값은 유지를 구성하는 지방산의 분
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과 강력한 효과를 입증할 수 있었다.
7-2. 오차의 원인 분석
- 세제 만들기 실험은 성공적이었지만 비누화반응은 한번의 실험실패가 있었으므로 바누화반응에 대한 오차의 원인을 고찰해보았다.
1) 너무 높은 온도로 실험을 진행하였다. 실험방
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비누화반응이 일어나지 않으므로 주의해야 한다.
이번 실험의 오차의 원인은 열의 가함 정도가 불규칙했고, 열을 가하며 저어주는 시간이 더 길었으면 좀 더 점성이 생겼을 텐데 처음의 실수를 범한 탓에 실험시간에 쫓겨 허겁지겁 하고 말았
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누가 잘 나오지 않아서 그런 것 같다. 너무 많이 저어서 그런지, 너무 늦게 꺼내서 그런지 잘 모르겠지만 앞에 조가 완성할 때는 좀 더 묽을 때 틀에 담으라고 말해주었다. 하지만 끈적끈적한 덕분에 하트모양을 만들 수 있었다.
<참고 문헌&g
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값을 대입하면,
0.009008 x 42.916 x 100/0.5 = 77.32
∴ 77.32
4. 총젖산%
각각 A, B, S값을 대입하면,
0.009008 x (42.916 + 8.6785) x 100/0.5 = 92.95
∴ 92.95 1.Title
2.Abstract
3.Introduction
① 실험목표
② 젖산(lactic acid)
③ 역적정(Back titration)
④ 비누화반응
⑤
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값[계수]이 1보다 작을 때 곧, 비탄력적일 경우에는 임대료의 상승으로 전체 수입은 증가한다.
(7) 수요는 소득의 변화에도 반응한다. 고로, 소득의 변화율에 대한 수요량의 변화율을 수요의 소득탄력성이라고 한다. 즉, 소득이 1% 증가하였을때
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반응성 이온 식각 공정을 적용, 종횡비가 1.32인 실리콘 주형을 제작하였다. 이 실리콘 주형을 사용해 제작한 광 투과성 분광기는 광학 소자로서 기능성이 있는지 실험을 통해 확인하였으며, 이론값과 일치하는 결과를 보였다.
식(2.12)에서 알
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값을 80KL(80%)로 잡았다. Glycerol을 비롯한 반응물들이 유입되어 목적물을 생산하는데 fermentor가 넘치지 않도록 하는 최대 값을 잡았다. Eq. 1의 반응 계수를 구하기 위하여 각 물질의 분자식을 기초로 하여 양론식을 세워 아래와 같이 각 물질의
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값이 높으므로 대규모의 분양지광고나 기업광고의 매체로서 이용할 때가 많다. 스파트 방송(Spot Announcement)이 주가 되나 방송자의 음성ㆍ이미지ㆍ음악 기타의 효과에 대하여 검토를 요하며, 문안은 반드시 읽어보아 청각에서 받는 인상을 확
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값이 비싸고 시간이 걸리는 유도체화가 없이 분석할 수 있다. 종류로는 Stabilwax-DA, DB-FFAP, Nukol, 007-FFAP, BP21, OV-351 의 CP-WAX 58 (FFAP), AT-1000, CP-FFAP-CB가 있다. 정지상으로 사용되는 Nitroterephthalic acid는 높은 극성을 띠며, 휘발성 지방산 및 석탄산의
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반응할 때 발화 위험O
◆4류 위험물: 인화성액체, 대부분 유기화합물로, 물에 녹지 않습니다.
◆5류 위험물: 자기반응성물질, 물에 녹지 않고, 물과 반응하지도 않습니다.
◆6류 위험물: 산화성 액체
◆오일오버
- 4류 위험물의 양이 1/2이하가 되
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반응할 때
가연성가스를 발생하며 발화위험이 있다.
4류 인화성액체:대부분 유기화합물, 물에 녹지 않고, 부도체입니다.
5류 자기반응성물질: 물에 녹지않고 물과 반응하지 않습니다.
분자 내 산소를 함유하고 있어서 스스로 연소 가능합니
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반응기 활성화에 필요한 모든 factor를 논문 15종을 조사하며 찾았습니다. 그리고 pH, DO, 암모니아 농도 등의 최적 범위와 변수의 중요도를 판단하기 위해 일일이 변경해보며 값을 설정했습니다. 둘째, 적극적으로 문의했습니다. 환경공단과 컨
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최적값을 찾았고 매일 조금씩 값을 변경하며 활성화를 끌어내고자 했습니다. 둘째, 담당 환경공단과 컨택하여 기술 조언을 받았습니다. 이를 통해 온도, 습도 등 추가로 고려할 수 있는 Factor를 파악했고 반응조에 적용했습니다.
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어려움을 초래하여 초기 시뮬레이션 예측값과 실제 실험 결과 간 오차가 발생했고, 전환율 90%는 달성했으나 그 이상으로 끌어올리는 데 한계에 봉착했습니다. 당시 저는 단일 실험실 반응기의 스케일업 시 복합적인 열역학적 변수 제어가 어
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