KMITL Innovation Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

แบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอทสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน

แบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอทสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน

รายละเอียด

เป็นการนำวัสดุ“กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท ที่สังเคราะห์จากวัสดุตั้งต้นกราฟีนออกไซด์ มาผลิตเป็นวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท โดยทำการผลิตได้จากเครื่องผลิต “ต้นแบบเครื่องผลิต รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ ควอนตัมดอท สำหรับอุตสาหกรรม” ที่พัฒนาขึ้นโดย สจล. มาพัฒนาต่อยอดเป็นนวัตกรรม "แบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอท" สำหรับเชิงพานิชย์ เพื่อสนับสนุนในอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน

วัตถุประสงค์

โครงการวิจัยเป็นพัฒนาวัสดุในรูปแบบควอนตัมดอท คือ วัสดุ“รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท”(rGO-QDs) เป็นการสังเคราะห์จากวัสดุตั้งต้นกราฟีนออกไซด์ ได้ผลผลิตเป็นวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท โดยได้มีการพัฒนาเครื่อง “ต้นแบบเครื่องผลิต รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ ควอนตัมดอท สำหรับอุตสาหกรรม” ซึ่งได้เข้ารับพระราชทานรางวัลการวิจัยแห่งชาติ รางวัลระดับเกียรติคุณ ใน ผลงานประดิษฐ์คิดค้น ประจำปี 2568 วัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท จากวัสดุดังกล่าวได้มีการพัฒนาต่อยอดนำวัสดุรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอทเป็นอิเล็กโตรไลต์สำหรับตัวเก็บประจุยิ่งยวด พัฒนาเป็นนวัตกรรม ต้นแบบ “เซลล์ไฮบริดคาปาซิเตอร์แบบกึ่งของแข็งรีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอทอิเล็กโทรไลต์และแผ่นกั้นขั้วยางพาราไทยผสมนาโนกราฟีนออกไซด์” ซึ่งได้รับพระราชทานรางวัลการวิจัยแห่งชาติ จากผลงานประดิษฐ์คิดค้น ประจำปี 2566 และวัสดุ รีดิวซ์กราฟีนออกไซด์ควอนตัมดอท นำถูกนำมาพัฒนาเป็นแบตเตอรี่กราฟีนควอนตัมดอทสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้าและการกักเก็บพลังงาน

นวัตกรรมอื่น ๆ

นิยมไทย

คณะศิลปศาสตร์

นิยมไทย

นิยมไทย ขอนำเสนอรองเท้าเพื่อสุขภาพลวดลายไทยกับแนวคิดเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการพัฒนานวัตกรรมให้มีความยั่งยืน ร่วมสมัยแก่คนในท้องถิ่น ตัวรองเท้ามาพร้อมวัสดุธรรมชาติที่ช่วยบรรเทาอาการปวดเมื่อย และผสานเทคโนโลยีด้านความปลอดภัย อาทิเช่น การระบุพิกัดผ่านแอพพลิเคชั่นและสามารถจับชีพจรได้ ตอบโจทย์ให้กับการท่องเที่ยวและการดูแลสุขภาพที่สะดวกสบายในชีวิตประจำวัน

ลักษณะและคุณค่าทางโภชนาการของธัญพืชอัดแท่งเสริมผงไบโอแคลเซียมจากกระดูกปลากะพงขาว

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

ลักษณะและคุณค่าทางโภชนาการของธัญพืชอัดแท่งเสริมผงไบโอแคลเซียมจากกระดูกปลากะพงขาว

ผงไบโอแคลเซียมถูกสกัดจากกระดูกปลากะพงเอเชียด้วยวิธีเสริมด้วยด่างที่ให้ความร้อนพร้อมการกำจัดไขมันและการฟอกสี ธัญพืชอัดแท่ง (CBs) ได้รับการเสริมด้วยไบโอแคลเซียมที่ผลิตขึ้นใน 3 ระดับ: (1) แคลเซียมที่เพิ่มขึ้น (IS-Ca; แคลเซียม ≥10% RDI ของไทย), (2) แหล่งแคลเซียมที่ดี (GS-Ca; แคลเซียม ≥15% RDI ของไทย) และ (3) แคลเซียมสูง (H-Ca; แคลเซียม ≥30% RDI ของไทย) ซึ่งสอดคล้องกับประกาศกระทรวงสาธารณสุขของประเทศไทย: ฉบับที่ 445; การเรียกร้องคุณค่าทางโภชนาการที่ออกในปี พ.ศ. 2566 วัดปริมาณความชื้น แอคติวิตี้ของน้ำ สี ปริมาณแคลเซียม และการวิเคราะห์ FTIR ของผงไบโอแคลเซียม ขนาด สี แอคติวิตี้ของน้ำ ค่า pH และเนื้อสัมผัสของ CBs ที่เสริมได้รับการกำหนด ไบโอแคลเซียมที่ผลิตได้สามารถจำแนกได้ว่าเป็นอาหารแห้งที่มีสีเหลืองอ่อนอมขาว ปริมาณแคลเซียมในผงแคลเซียมชีวภาพอยู่ที่ 23.4% (w/w) ขนาด น้ำหนัก และสี ยกเว้นค่า b* และ ΔE* ของ CB ที่เสริมสารไม่แตกต่างกัน (P > 0.05) จาก CB ในกลุ่มควบคุม การเสริมสารแคลเซียมชีวภาพทำให้ CB มีเนื้อสัมผัสที่แข็งขึ้น การเพิ่มปริมาณแคลเซียมชีวภาพที่เสริมสารทำให้คาร์โบไฮเดรตและไขมันลดลง แต่โปรตีน เถ้า และแคลเซียมใน CB ที่เสริมสารเพิ่มขึ้น อายุการเก็บรักษาของ CB จะสั้นลงโดยการเสริมผงแคลเซียมชีวภาพเนื่องจากความชื้น กิจกรรมของน้ำ และค่า pH ที่เพิ่มขึ้น ผลผลิตของ CB ชีวภาพอยู่ที่ 40.30% ต้นทุนการผลิตแคลเซียมชีวภาพอยู่ที่ประมาณ 7,416 Bth/kg ในขณะที่ต้นทุนของ CB ที่เสริมสารเพิ่มขึ้นเกือบ 2-3 เท่าเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม ปริมาณแคลเซียมในธัญพืชอัดแท่งที่มีแคลเซียมสูง (IS-Ca) (921.12 มก./100 ก.) แคลเซียมสูง (GS-Ca) (1,287.10 มก./100 ก.) และแคลเซียมสูง (H-Ca) (2,639.70 มก./100 ก.) สามารถอ้างได้ว่าเป็นแหล่งแคลเซียมที่ดี และแคลเซียมสูงตามลำดับ สรุปได้ว่าการผลิตธัญพืชอัดแท่งที่เสริมด้วยผงแคลเซียมจากกระดูกปลากะพงขาวเป็นอาหารเสริมนั้นเป็นไปได้ อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องตรวจสอบสารเคมีอันตรายที่เหลืออยู่ในผงแคลเซียมก่อนนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์อาหาร และควรวิเคราะห์ความสามารถในการดูดซึมแคลเซียม การยอมรับทางประสาทสัมผัส และอายุการเก็บรักษาของผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาขึ้นในการศึกษาเพิ่มเติม

อุปกรณ์สำหรับช่วยเหลือผู้มีความบกพร่องทางสายตา ในการใช้ชีวิตภายในอาคาร

คณะวิศวกรรมศาสตร์

อุปกรณ์สำหรับช่วยเหลือผู้มีความบกพร่องทางสายตา ในการใช้ชีวิตภายในอาคาร

ปริญญานิพนธ์นี้นำเสนอการใช้การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการจำแนกวัตถุ โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกมีโครงสร้างที่เลือกศึกษา ได้แก่ Convolution Neural Network (CNN) และ ResNet18 รวมถึงการเตรียมข้อมูล การดึงคุณลักษณะ การปรับพารามิเตอร์เพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำ และการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่เลือก เพื่อนำเสนอโมเดลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานกับอุปกรณ์ช่วยเหลือผู้มีความบกพร่องทางสายตาในการจำแนกวัตถุภายในอาคารและส่งเสียงเตือน