著者
笠岡 成光 田中 栄治 阪田 祐作 内藤 龍之介
出版者
公益社団法人 日本化学会
雑誌
日本化学会誌(化学と工業化学) (ISSN:03694577)
巻号頁・発行日
vol.1987, no.12, pp.2267-2274, 1987-12-10 (Released:2011-05-30)
参考文献数
9
被引用文献数
1

フェノール樹脂系繊維状活性炭(ACF)の細孔特性ならびに分子ふるい吸着特性を明らかにし,種々の吸着質分子に適応するACFの至適な製造法確立の資とするために,重合度の大きく異なる(平均分子量:106~90万)8種のポリエチレングリコール(PEG)'の水溶液における吸着等温線(25℃)を測定した。ACFは賦活度の異なる9種を用い,また比較のために5種のヤシ殻系粒状活性炭(ACG)にっいても同様に検討した。ACFは,約4nm径以下のミクロ孔領域にのみ先鋭な単峰型細孔分布をもち,ACGは,ミクロ孔以外にトランジショナル孔およびマクロ轟の幅広い分布をもっている。これらの活性炭への特殊な分子構造をとりうるPEGの水溶液での吸着を試み,,各PEGの分子量と吸着可能な活性炭の細孔径との関係を検討し,分子ふるい吸着効果の顕著に現われる臨界細孔径(最小細孔径)と臨界賦活収率を評価した。得られたおもな結果おまび知見は,つぎのとおりである。,(1)PEGの活性炭への吸着は,ACGに対しても約4nm径以下のミクロ孔に対してのみ起こり,吸着形態は直鎖らせん状の結晶に近いと推定される。(2)活性炭に吸着されうるPEGの臨界分子寸法は,その短軸径によって決まり,約0.4nmである。また,'PEGの吸着可能な活性炭の臨界細孔径は分子量に無関係に約1.8nmである。
著者
塩見 一雄 田中 栄治 熊谷 純智 山中 英明 菊池 武昭 河端 俊治
出版者
公益社団法人 日本水産学会
雑誌
日本水産学会誌 (ISSN:00215392)
巻号頁・発行日
vol.50, no.2, pp.341-347, 1984-02-25 (Released:2008-02-29)
参考文献数
1
被引用文献数
6 7

It is said that, during the thawing of frozen puffer fish, muscle becomes toxic due to the migration of toxin (tetrodotoxin) from toxic viscera and skin. In this study, the extent of toxification of muscle after thawing at 4°C was examined using slowly or quickly frozen puffer fish Fugu niphobles. No significant difference in the extent of toxification of muscle was observed between slowly frozen specimens and quickly frozen ones. The muscle of most specimens was found to be toxic (up to 58 MU/g) even immediately after the first thawing. The migration of toxin into muscle from toxic tissues progressed gradually with the time elapsed after thawing; several specimens showed a strong toxicity of more than 100 MU/g after 24 and 48 h from the end point of thawing. The toxicity of muscle at the second thawing was failry low as compared with that at the first thawing probably because of the difference of muscle parts used for toxicity test. In the case of half-thawed specimens, the toxin did not migrate into muscle from toxic tissues.
著者
宮崎 哲夫 田中 栄治 古城 則道
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.53, pp.167-168, 1996-09-04
被引用文献数
4

最近、パソコンやネットワークの普及により、電子化された情報が大量に出回ってきている。現状ではこれらの情報は整理されているとは言い難い状態にある。このような未整理な情報源から何かの知識を取得したい場合、見当違いの方面を探索してしまい、目的である知識になかなか到達することができないことが多い。そこで、電子化された情報の効率的な検索支援のために、何らかの方法による整理・分類機能が必要になる。文書の自動分類には、文書に出現する単語パターンの類似性に基づく方法がある。通常は単語間の関係を考慮せずに、単語を含むか含まないかなどの情報のみで分類していることが多い。そこで本稿では、単語間の関連を考慮した文書分類のために、単語の共起関係データに対する主成分分析に基づく意味空間の生成、および、文書を意味空間へマッピングする方法について述べる。