
This study presents the development of carbon-based multiphase metal oxide nanocomposites (CNF@MOx; M = Ag, Mn, Bi, Fe) incorporating silver, manganese, bismuth, and iron nanoparticles within polyacrylonitrile (PAN)-derived carbon nanofibers. These nanocomposites were fabricated via the electrospinning technique followed by annealing in an argon atmosphere. The resulting nanofibers exhibited a uniform structure, with diameters ranging from 559 to 830 nm and embedded nanoparticles of 9-21 nm. Structural characterization confirmed the presence of various oxidation states of metal oxides, which play a crucial role in charge storage mechanisms. Electrochemical performance testing demonstrated that CNF@Ag/Mn/Bi/Fe-20 achieved the highest specific capacitance of 156 F g⁻¹ at a scan rate of 2 mV s⁻¹ and exhibited excellent cycling stability, retaining over 96% of its capacitance after 1400 charge-discharge cycles. The synergistic combination of electric double-layer capacitance and redox-based charge storage enhances the performance of these nanofibers as promising electrode materials for supercapacitor applications.
ในปัจจุบัน ความต้องการใช้พลังงานสะอาดและเทคโนโลยีการเก็บพลังงานที่มีประสิทธิภาพสูงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากแหล่งพลังงานดั้งเดิม เช่น น้ำมันและถ่านหิน มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรและก่อให้เกิดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ตัวเก็บประจุยิ่งยวด (Supercapacitor) ได้รับความสนใจอย่างมากในฐานะอุปกรณ์เก็บพลังงานที่มีความสามารถในการชาร์จ-คายประจุได้อย่างรวดเร็ว อายุการใช้งานยาวนาน และมีเสถียรภาพสูง อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดหลักของตัวเก็บประจุยิ่งยวดในปัจจุบันคือความสามารถในการเก็บพลังงานที่ต่ำเมื่อเทียบกับแบตเตอรี่ ทำให้เกิดความจำเป็นในการพัฒนาวัสดุอิเล็กโทรดที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น โครงงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนา เส้นใยนาโนคาร์บอนผสมออกไซด์ของโลหะหลายเฟส (CNF@MOx; M = Ag, Mn, Bi, Fe) โดยใช้เทคนิคอิเล็กโทรสปินนิ่งและกระบวนการแคลไซน์ เพื่อเพิ่มความสามารถในการเก็บประจุของตัวเก็บประจุยิ่งยวด วัสดุที่ได้มีศักยภาพในการรวมกลไกการเก็บพลังงานแบบชั้นคู่ไฟฟ้า (Electric Double Layer Capacitance; EDLC) และกระบวนการรีดอกซ์ (Pseudocapacitance) ซึ่งช่วยเพิ่มค่าความจุจำเพาะและประสิทธิภาพของตัวเก็บประจุ เหตุผลที่ทำโครงการนี้ 1. ตอบสนองต่อความต้องการเทคโนโลยีการเก็บพลังงานที่มีประสิทธิภาพสูง – การพัฒนาตัวเก็บประจุยิ่งยวดที่สามารถเก็บพลังงานได้มากขึ้น จะช่วยให้สามารถนำไปใช้งานในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และระบบพลังงานหมุนเวียนได้ดีขึ้น 2. การพัฒนาวัสดุอิเล็กโทรดที่มีต้นทุนต่ำและมีประสิทธิภาพสูง – วัสดุที่พัฒนาขึ้นในโครงการนี้ใช้เส้นใยนาโนคาร์บอนร่วมกับโลหะออกไซด์ ซึ่งเป็นวัสดุที่มีต้นทุนต่ำและสามารถผลิตได้ในปริมาณมาก 3. เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของเทคโนโลยีตัวเก็บประจุยิ่งยวด – การปรับปรุงคุณสมบัติของวัสดุอิเล็กโทรดจะช่วยให้ตัวเก็บประจุยิ่งยวดสามารถแข่งขันกับแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนได้ดีขึ้นในแง่ของประสิทธิภาพและอายุการใช้งาน 4. มีศักยภาพในการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมพลังงานและอิเล็กทรอนิกส์ – วัสดุที่พัฒนาขึ้นสามารถนำไปใช้ในระบบกักเก็บพลังงาน หม้อแปลงไฟฟ้า อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ และยานยนต์ไฟฟ้า โครงการนี้จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยพัฒนาเทคโนโลยีตัวเก็บประจุยิ่งยวดและส่งเสริมการใช้พลังงานสะอาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

คณะวิศวกรรมศาสตร์
Freshwater scarcity is a global crisis due to limited accessible freshwater resources and rising demand. Seawater desalination is a key solution but is energy-intensive and reliant on fossil fuels, leading to high costs and environmental impacts. This study aims to investigate the use of solar thermal energy from an evacuated tube collector for freshwater production via evaporation and condensation. The focus is on analyzing system efficiency by comparing freshwater yield with energy input. The findings may contribute to the development of sustainable desalination technologies suitable for freshwater-scarce regions.

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents a deep learning method for generating automatic captions from the segmentation of car part damage. It analyzes car images using a Unified Framework to accurately and quickly identify and describe the damage. The development is based on the research "GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding," which has been adapted for car image analysis. The improvement aims to make the model generate precise descriptions for different areas of the car, from damaged parts to identifying various components. The researchers focuses on developing deep learning techniques for automatic caption generation and damage segmentation in car damage analysis. The aim is to enable precise identification and description of damages on vehicles, there by increasing speed and reducing the work load of experts in damage assessment. Traditionally, damage assessment relies solely on expert evaluations, which are costly and time-consuming. To address this issue, we propose utilizing data generation for training, automatic caption creation, and damage segmentation using an integrated framework. The researchers created a new dataset from CarDD, which is specifically designed for cardamage detection. This dataset includes labeled damages on vehicles, and the researchers have used it to feed into models for segmenting car parts and accurately labeling each part and damage category. Preliminary results from the model demonstrate its capability in automatic caption generation and damage segmentation for car damage analysis to be satisfactory. With these results, the model serves as an essential foundation for future development. This advancement aims not only to enhance performance in damage segmentation and caption generation but also to improve the model’s adaptability to a diversity of damages occurring on various surfaces and parts of vehicles. This will allow the system to be applied more broadly to different vehicle types and conditions of damage inthe future

คณะวิทยาศาสตร์
This research aims to select the location of the beverage distribution center of Thai Spirit Industry Co., Ltd. with the lowest total cost of transportation. using a mathematical model by considering the Muang districts of all 76 provinces, excluding Chachoengsao Province, where the factory is located. In the present study, four scenarios were divided: 1) when only one distribution center was required; 2) when more than one distribution center was established; 3) when it was divided into 4 regions. There can only be one distribution center in one region, and 4) when it is divided into four regions, where more than one distribution center can be established in one region. When processed with the program IBM ILOG CPLEX Optimization Studio, the results are summarized as follows: Scenario 1, when only one distribution center is assigned. The total transportation cost is 786,107.75 baht/month. Scenario 2, when more than one distribution center can be established. The total transportation cost is 252,338.98 baht/month. Scenario 3, when divided into 4 regions by requiring only one distribution center in one region. The total transportation cost is 401,499.61 baht/month. Scenario 4, when divided into 4 regions by requiring that there is more than one distribution center in each region. The total transportation cost is 258,666.22 baht/month.