The extreme weathers according to PM 2.5 is a global problem with out any borders. This pollutant can directly attack human health. The objective of the study was aimed to develop medicinal plant essential oil emulsions in order to use to decrease PM 2.5 based on chemical characterization of water-soluble anions and cations. A mount of 31 medicinal plant essential oil emulsions were prepared and then initially careened and tested for their efficiency in reducing PM 2.5 under test chamber by spraying method. It was found that spraying for 1 hr with kaffir lime essential oil emulsion at 0.025% concentration could reduce PM 2.5 obtained from engine exhaust pipe effectively when PM 2.5 of 24.7 µg/m3 was detected within 6 hrs, followed by kaffir lime essential oil emulsion at 0.05% and Eucalyptus essential oil emulsion at 0.05% and 0.025% concentration resulting in 27.3, 30.0 and 95.3 µg/m3, respectively. Whereas, water (blank) and control group (water and carboxymethylcellulose, CMC 0.2%) showed high revels of PM 2.5 with 126.4 and 157.3 µg/m3, respectively. This kaffir lime essential oil emulsion at 0.025% concentration showed 3-6 time decline of PM 2.5 upward 2 hrs compared with control group. Field experiment was performed at 3 Bangkok parks, namely, Suantaweewanarom, Suanbankharepirom and Suanthonbureerom. There were many factors affecting the decline of PM 2.5 caused by this essential oil emulsion, particularly, the windy as well as temperature and humidity. PM 2.5 level tended to be decreased after the beginning of spraying. In general, PM 2.5 levels appeared at those 3 parks were decreased rapidly within 1 hr as by average of 21.8 (7.7-27.3) µg/m3, Whereas, decline of only 6.4 (5.0-8.0) µg/m3 was observed in control (water). Incase of calm wind, (10-20 km/hr) this plant essential oil emulsion could even reduce PM 2.5 at 37.0-44.0 µg/m3 and reached to 13.5-16.5 µg/m3 within 3 hrs. As high level of PM 2.5 as 98.0-101.0 µg/m3 , it could reduce PM 2.5 to be an average of 23.0-26.5 µg/m3 within 3 hrs, Whereas, the use of water performed low capacity of PM 2.5 reduction found with only 31.0-40.0 µg/m3. However, windy condition (15-35 km/hr), the efficacy of this essential oil emulsion seem to be lower but tended to work better than using water alone
สถานการณ์มลพิษทางอากาศที่เกิดจากอนุภาคขนาดเล็ก (fine particulate matter) โดยเฉพาะอนุภาคหรือฝุ่นที่มีขนาดเล็กกว่า 2.5 µm (PM2.5) นับว่าเป็นปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมในระดับโลก ในสหรัฐอเมริกาและยุโรปหลายประเทศได้ศึกษาติดตามการเกิดการแพร่กระจาย และผลกระทบต่อบรรยากาศและมนุษย์มาตั้งแต่ปี ค.ศ. 1980 (Yang et al., 2000) ในปัจจุบัน PM2.5 ไม่ได้ส่งผลกระทบในด้านทัศนียภาพการมองเห็น (Buseck et al., 1999) แต่ยังส่งผลกระทบที่สำคัญต่อสุขภาพของมนุษย์ (Pope et al., 2006) สารมลพิษที่เป็นฝุ่นละอองขนาดเล็กนี้สามารถเข้าสู่อวัยวะระบบทางเดินหายใจ ได้โดยตรง และทะลุไปถึงถุงลมปอดได้ทันที่ (Chen et al., 2015) ทำให้เกิดการระคายเคืองหรือทำลายระบบทางเดินหายใจได้โดยตรง เช่น เกิดการระคายเคืองตา ผิวหนังอักเสบ ระคายคอ แน่นหน้าอก หายใจถี่ หลอดลมอักเสบ หอบหืด หรือถุงลมโป่งพอง รวมทั้งโรคระบบหัวใจ และหลอดเลือดได้ นอกจากนี้โลหะหนักต่างๆ (เช่น Cr, Mn, Ni, Cu, Zn, As, Cd และ Pb) ที่ปะปนอยู่ใน PM2.5 นั้น หลายชนิดยังเป็นสารก่อมะเร็ง และมีความเสี่ยงต่อการเสียชีวิต ที่เกิดจากมะเร็งในปอดผ่านการหายใจ โดยเฉพาะที่อาจจะเกิดขึ้นกับแรงงานในโรงงาน หรือเหมืองแร่ในประเทศต่างๆ (Jarup, 2003) ดังนั้นวัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้จึงเป็นการเสาะหาชนิดน้ำมันหอมระเหยจากพืชที่เหมาะสม โดยเฉพาะการเป็นประจุลบของสารในการจับกับประจุบวกและความสามารถในการละลายน้ำได้ดีของ PM 2.5 โดยจัดทำเป็นสูตรนาโนหรือไมโครอิมัลชันของน้ำมันหอมระเหยจากพืช และกำหนดแนวทางในการวางระบบฉีดพ่นเป็นละอองฝอยเพื่อลดปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 ทั้งระดับพื้นที่ชุมชน โรงแรมที่พัก หรือในโรงงานอุตสาหกรรมที่สามารถควบคุมคุณภาพและมีความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจ โดยการคาดว่าจะเป็นนวัตกรรมการลดฝุ่นละออง PM2.5 โดยใช้สารธรรมชาติที่ปลอดภัยต่อมนุษย์และสิ่งแวดล้อม
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.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Spent coffee grounds (SCG) are a byproduct of the coffee brewing process, and their quantity continues to increase due to the growing global coffee consumption. SCG contain beneficial compounds such as polysaccharides, dietary fibers, and antioxidants, which can be utilized in various applications, including prebiotic extraction. This study focuses on extracting prebiotics from SCG using acid hydrolysis and enzymatic hydrolysis methods to evaluate their potential in promoting the growth of beneficial gut microorganisms. The expected results of this research include adding value to coffee industry waste, reducing organic waste, and providing a sustainable approach to developing prebiotic products for use in the food and health industries. Furthermore, this study aligns with sustainable resource utilization and environmentally friendly practices.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.