The research on improving the strength of solid electrolytes aims to enhance the properties of solid electrolyte materials produced from cement and additives that help develop the cement structure to generate electricity. The main components include sodium chloride (NaCl) and graphite, which contribute to the material’s ability to generate a weak electrical current. The objective is to develop an electricity-generating flooring material. This study involves preparing a mixture of cement, water, sodium chloride (NaCl), and graphite to enhance the material’s electrical conductivity. It is highly anticipated that this research will lead to the development of concrete flooring capable of generating electricity and can be further expanded for future applications.
ในปัจจุบัน ความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าเพิ่มขึ้นนอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรมใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มแหล่งพลังงานทางเลือกที่มีความยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม หนึ่งในแนวทางที่ได้รับความสนใจ คือการพัฒนาวัสดุที่สามารถผลิตและกักเก็บพลังงานไฟฟ้าได้ในตัวเอง ซึ่งสามารถนำไปใช้ในโครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆเช่น พื้นทางเดิน อาคาร หรือพื้นที่สาธารณะ ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาและปรับปรุงคุณสมบัติของเซลล์อิเล็กโทรไลต์ชนิดแข็งที่มีโครงสร้างพื้นฐานจากซีเมนต์ โดยมุ่งเน้นการเพิ่มความแข็งแรงของวัสดุควบคู่ไปกับการรักษาคุณสมบัติการนำไฟฟ้า เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานเป็นวัสดุปูพื้นที่สามารถผลิตกระแสไฟฟ้าได้ งานวิจัยนี้คาดหวังว่าจะเป็นแนวทางสำคัญในการ พัฒนาวัสดุก่อสร้างสามารถต่อยอดไปสู่การประยุกต์ใช้ในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
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.
คณะวิทยาศาสตร์
Efficient logistics management requires the development of advanced tools to streamline delivery operations. This study aims to optimize vehicle routes for an animal feed store and develop a web-based application for route planning. The research compares two optimization methods: the Branch and Bound Method and Clustering with the Branch and Bound Method. These methods are evaluated against the store’s existing delivery route by analyzing differences in average travel distance across three dependent groups using Repeated Measures ANOVA. The findings reveal a statistically significant difference in average daily travel distances among the three methods at a 0.05 significance level. The Branch and Bound Method yields the shortest average daily travel distance. Additionally, pairwise comparisons of total daily travel distances using the Paired t-test confirm that the Branch and Bound Method produces the most efficient route with statistical significance at 0.05 level. Implementing this method can reduce total travel distance by 957.51, representing a 30.88% reduction, which translates into fuel cost savings of 2,579.45 THB per month. Based on these results, the Branch and Bound Method was selected for implementation in a web-based application. The application features an intuitive user interface, product inventory management, and optimized daily delivery route recommendations for the case study store. Following development, the web application was deployed and tested in real-world operations. The results demonstrate that it effectively provides map-based route recommendations, ensuring ease of use and accessibility on standard mobile devices.
คณะวิทยาศาสตร์
Recruitment is a crucial process that enables organizations to select candidates whose qualifications match the requirements of a given position. However, this process often faces challenges related to data management, delays, and human bias. This research aims to design and develop an intelligent web application for employee recruitment using artificial intelligence (AI) technology to evaluate and score candidates' suitability for job positions. The system leverages data analysis techniques on resumes and a qualification-matching process based on predefined criteria. Developed using Agile principles, the system employs Natural Language Processing (NLP) to analyze resumes, assess candidates’ qualifications, skills, and experience, and utilizes Machine Learning to predict and rank suitability. The system consolidates data from multiple sources into a unified database to reduce redundancy and input errors. Additionally, it presents insights through a dashboard, enabling HR teams to make more effective hiring decisions.