This study aims to investigate the encapsulation of anthocyanins in water-in-oil-in-water (W/O/W) emulsions and their spray-drying process to enhance anthocyanin stability against external factors such as light, temperature, and pH changes. The W/O/W emulsion was prepared using suitable surfactants and dried using a spray dryer at an inlet temperature of 120–140°C and an outlet temperature not lower than 80°C. The results showed that the composition ratios of water, oil, and surfactants significantly influenced the physical and chemical properties of the emulsion, as well as the encapsulation efficiency of anthocyanins. The spray-dried W/O/W emulsion demonstrated effective anthocyanin retention and improved long-term stability, making it applicable for food and health-related products.
แอนโธไซยานินเป็นสารประกอบที่มีคุณสมบัติเป็นสารต้านอนุมูลอิสระสูง และมีประโยชน์ต่อสุขภาพ เช่น ลดความเสี่ยงของโรคหัวใจ มะเร็ง และโรคเบาหวาน อย่างไรก็ตาม แอนโธไซยานินมีข้อจำกัดด้านความเสถียร เนื่องจากไวต่อแสง อุณหภูมิ และค่า pH ที่เปลี่ยนแปลงได้ง่าย ส่งผลให้เกิดการเสื่อมสภาพและลดคุณสมบัติทางชีวภาพ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ การนำเทคนิคอิมัลชันแบบน้ำในน้ำมันในน้ำ (W/O/W) มาประยุกต์ใช้ในการห่อหุ้มแอนโธไซยานิน สามารถช่วยเพิ่มความเสถียรของสารและควบคุมการปลดปล่อยสารออกฤทธิ์ได้ นอกจากนี้ กระบวนการทำแห้งแบบพ่นฝอย (Spray Drying) ยังเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเปลี่ยนอิมัลชันเป็นผงแห้ง ซึ่งช่วยให้การจัดเก็บและการนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์อาหารและสุขภาพเป็นไปอย่างสะดวกมากขึ้น ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นการศึกษาสัดส่วนขององค์ประกอบในอิมัลชัน W/O/W ที่เหมาะสม รวมถึงกระบวนการทำแห้งแบบพ่นฝอย เพื่อให้สามารถกักเก็บและรักษาคุณสมบัติของแอนโธไซยานินได้อย่างมีประสิทธิภาพ อันจะนำไปสู่การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอาหาร เครื่องดื่ม และผลิตภัณฑ์สุขภาพต่อไป
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
This project presents the development of an automatic recycling machine for plastic bottles and cans, utilizing Machine Learning for packaging classification through image processing, integrated with smart sensor systems for quality inspection and operation control. The system connects to a Web Application for real-time monitoring and control. Once the packaging type is verified, the system automatically calculates the refund value and processes payment through e-wallet or issues cash vouchers. The system can be installed in public spaces to promote waste segregation at source, reduce contamination, and increase recycling efficiency. It also provides financial incentives to encourage public participation in waste management. This project demonstrates the potential of combining Machine Learning and smart sensor systems in developing accurate, convenient, and sustainable waste management solutions.
คณะวิทยาศาสตร์
Metallic nanoparticles embedded in cellulose nanocrystal (MNPs/CNC) films were prepared by solution casting for antimicrobial and fungus in edible peel fruit. MNPs/CNC was synthesized by ultrasonic waves. The as-synthesized was characterized by the chemical characteristics by the transmission electron microscope (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), X-ray diffraction analysis (XRD), Fourier transform infrared spectrometer (FT-IR), zeta potential analyzer, and UV-visible spectrophotometer. MNPs/CNC films had high potential in antimicrobial and fungus. Therefore, MNPs/CNC can be used to wrap edible peeled fruit to inhibit the growth of microorganisms, which can effectively extend the shelf life of fruits.