This research focuses on the development of mango powder using the foam-mat drying method, which is an effective technique for preserving the quality of fruit and vegetable products. Hydroxypropyl Methylcellulose (HPMC) was used as a foaming agent. The study evaluated the effects of HPMC on the chemical and physical properties, antioxidant activity, and shelf life of mango powder. The findings indicated that HPMC plays a crucial role in improving the foam stability before drying and enhancing the quality of the dried powder. This research provides a valuable approach to adding value to substandard mango yields and reducing agricultural waste. It also contributes to the development of high-nutritional processed food products with extended shelf life.
มะม่วงเป็นผลไม้ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายและมีการปลูกอย่างกว้างขวางในประเทศไทย อย่างไรก็ตาม ผลผลิตมะม่วงในบางช่วงมีปริมาณมากเกินความต้องการของตลาด ส่งผลให้เกิดปัญหามะม่วงล้นตลาดและราคาตกต่ำ นอกจากนี้ มะม่วงสดยังมีอายุการเก็บรักษาสั้นและเน่าเสียได้ง่าย การแปรรูปมะม่วงให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีอายุการเก็บรักษานานขึ้นจึงเป็นแนวทางหนึ่งที่ช่วยเพิ่มมูลค่าและลดการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร การอบแห้งแบบโฟม-แมท (Foam-mat drying) เป็นหนึ่งในเทคนิคการแปรรูปที่สามารถรักษาคุณค่าทางโภชนาการ สี กลิ่น และรสชาติของผลไม้ได้ดี การใช้ไฮดรอกซีโพรพิลเมทิลเซลลูโลส (Hydroxypropyl Methylcellulose, HPMC) เป็นสารก่อโฟมช่วยให้โฟมมีความคงตัวมากขึ้น ทำให้กระบวนการอบแห้งมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น งานวิจัยนี้จึงมีความสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์มะม่วงผงที่มีคุณภาพดี เก็บรักษาได้นาน และมีคุณสมบัติต้านอนุมูลอิสระ ซึ่งสามารถตอบสนองต่อความต้องการของตลาดและสนับสนุนการใช้ทรัพยากรทางการเกษตรอย่างยั่งยืน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.
คณะวิทยาศาสตร์
Nowadays, automobiles are the most widely used form of transportation. This increases the risk of accidents. Therefore, car users prefer to get insurance to reduce the risk in the event of an accident. As for the insurance company, the company will be responsible for damages according to the conditions of the policy. One of the duties of a company's claims department is to procure spare parts to control costs. However, in the case of compensation, there may be erroneous operations, such as ordering the wrong parts or ordering more than necessary. Currently, insurance companies do not have a very efficient management system. This research aims to develop a system for managing and storing automobile parts for insurance companies. The system is designed to be able to track the status of spare parts from storage to disbursement. It uses barcode technology to increase accuracy and reduce errors in data recording. Such a system will help insurance companies manage spare parts systematically, reduce unnecessary costs, and increase efficiency in providing services.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This cooperative education project aims to enhance the efficiency of Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) by using AVEVA Pro/II process modeling and a Machine Learning model for process simulation. The study found that the AVEVA Pro/II model predicted outcomes with deviations ranging from 0–35%, including a hydrogen flow rate deviation from the PSA unit of 12%, exceeding the company’s acceptable limit of 10%. To address this, a Machine Learning model based on the Random Forest algorithm was developed with hyperparameter tuning. The Machine Learning model demonstrated high accuracy, achieving Mean Squared Errors (MSE) of 8.48 and 0.18 for process and laboratory data, respectively, and R-squared values of 0.98 and 0.88 for the same datasets. It outperformed the AVEVA Pro/II model in predicting all variables and reduced the hydrogen flow rate deviation to 4.75% and 1.35% for production rates of 180 and 220 tons per day, respectively. Optimization using the model provided recommendations for process adjustments, increasing hydrogen production by 7.8 tons per day and generating an additional annual profit of 850,966.23 Baht.