The objective of this research is to utilize waste slag in industrial applications and help mitigate flooding, water accumulation, and ponding issues. Currently, slag from the steel smelting or refining process is commonly used as a component in construction materials, such as road surfaces. However, slag has properties that make it difficult for water to permeate, leading to poor drainage and increased flooding problems. This study focuses on improving the properties of pavement materials to enhance their strength and water permeability. This can be achieved through physical structural modifications or the addition of chemical agents such as HPMC, which increases void spaces to facilitate water absorption and drainage according to required standards. The utilization of waste slag not only helps reduce production costs and improve material performance but also minimizes environmental impacts and promotes the sustainable use of resources.
ในปัจจุบันตะกรันที่เหลือจากการถลุงเหล็กหรือหลอมเหล็กนั้นมีอยู่เป็นจำนวนมากส่วนใหญ่จะใช้ในการนำไปเป็นส่วนผสมของการทำถนนแต่ยังไม่สามารถทำให้น้ำซึมผ่านถนนไปได้ จึงเกิดเป็นแรง บันดาลใจที่จะนำตะกรันมาทำเป็นวัสดุปูพื้นระบายน้ำ เพื่อแก้ปัญหาน้ำท่วมหรือน้ำขังเป็นแอ่งมีความแข็งแรง ทนทาน สามารถรับน้ำหนักของสิ่งที่มีน้ำหนักมากๆและมีระยะเวลาในการใช้งานได้นานโดยโครงการนี้จะมุ่งเน้นในการศึกษาและปรับปรุงคุณสมบัติวัสดุปูพื้นให้มีความแข็งแรงและระบายน้ำได้ดี เช่น การปรับโครงสร้างด้านกายภาพ หรือทางเคมี เช่น การใส่ส่วนผสมของ เถ้าลอยแคลเซียมคาร์บอเนต เพื่อเพิ่มความแข็งแรงให้กับวัสดุปูพื้น จากนั้นนำ HPMC มาใส่เพื่อให้ซีเมนต์ไม่จับตัวเป็นก้อนจนไม่สามารถให้น้ำไหลผ่าน การที่ใส่ HPMC จะช่วยเพิ่มช่องว่างในการซึมผ่านหรือระบายน้ำได้ได้ดีขึ้นตามอัตราส่วนที่ต้องการหรือได้ตามมาตรฐาน การนำตะกรันเหลือทิ้งมาใช้จะไม่เพียงแค่ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประโยชน์การใช้งานเท่านั้น แต่ยังช่วยส่งเสริมการใช้ทรัพยากรให้มีค่าทุกๆสัดส่วน แม้กระทั่งตะกรันเหลือทิ้งจากการถลุงเหล็ก และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในกระบวนการผลิตและการใช้งาน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This research suggested natural hemp fiber-reinforced ropes (FRR) polymer usage to reinforce recycled aggregate square concrete columns that contain fired-clay solid brick aggregates in order to reduce the high costs associated with synthetic fiber-reinforced polymers (FRPs). A total of 24 square columns of concrete were fabricated to conduct this study. The samples were tested under a monotonic axial compression load. The variables of interest were the strength of unconfined concrete and the number of FRRlayers. According to the results, the strengthened specimens demonstrated an increased compressive strength and ductility. Notably, the specimens with the smallest unconfined strength demonstrated the largest improvement in compressive strength and ductility. Particularly, the compressive strength and strain were enhanced by up to 181% and 564%, respectively. In order to predict the ultimate confined compressive stress and strain, this study investigated a number of analytical stress–strain models. A comparison of experimental and theoretical findings deduced that only a limited number of strength models resulted in close predictions, whereas an even larger scatter was observed for strain prediction. Machine learning was employed by using neural networks to predict the compressive strength. A dataset comprising 142 specimens strengthened with hemp FRP was extracted from the literature. The neural network was trained on the extracted dataset, and its performance was evaluated for the experimental results of this study, which demonstrated a close agreement.
คณะวิทยาศาสตร์
In today’s rapidly expanding e-commerce environment, the massive volume of product reviews makes it crucial to summarize user opinions in a way that is both comprehensible and practically applicable. This research presents a system for analyzing product reviews using Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), a Natural Language Processing (NLP) technique that identifies key aspects of a review (such as shipping, product quality, and packaging) and evaluates the sentiment (positive, negative, or neutral) associated with each aspect, allowing both consumers and merchants to gain more efficient access to in-depth insights. This project focuses on developing AI for Thai-language ABSA by utilizing WangchanBERTa, a model trained on Thai data, and comparing it with various standard approaches such as TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, and Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) to assess their performance in terms of accuracy, speed, and resource usage. Additionally, a dashboard visualization is provided to help users quickly grasp review trends. The expected outcome is to create an AI tool that can be practically employed in the e-commerce industry, enabling consumers to make easier purchasing decisions and assisting merchants in effectively improving their products and services.
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
A child manikin for Cardiopulmonary Resuscitation (CPR) training includes the trachea mechanism, neck mechanism, lung mechanism, heart pump mechanism, artificial skin, and sensor system. All components work together to function similar to a real child. It can be used to practice heart pumping and resuscitation. The manikin has been designed and verified by resuscitation experts. It has a system to evaluate the accuracy of the training and display the results on the computer for real-time monitoring.