The petroleum sector generates significant amounts of oily wastewater requiring proper treatment before being released into the environment. The high stability, hydrophilicity, and large surface areas of membranes provide great opportunities for treating oily wastewater. For this work, electrospun nanofiber (ESNF) membranes of polyacrylonitrile (PAN) and polysulfone (PSU) were manufactured and evaluated for their separation capabilities. Multiple concentrations of the PAN and PSU polymers were used to optimize the copolymer nanofiber (NF) membranes. The water flux, oil rejection, and porosity evaluation of the membranes were compared. In addition, the surface and profile of the ESNF membranes were evaluated in terms of morphology and roughness, wettability, and tensile strength, and the results of scanning electron microscopy, atomic force microscopy, contact angle, and tensile tests were incorporated. The ESNF membranes provided positive results in the separation of oily wastewater. In particular, the best results were observed for the membranes composed of 75% PAN and 25% PSU, which reached 99.7% oil rejection, a maximum water flux of 400 L/m2.h, and 96% porosity, demonstrating great potential for wastewater treatment on an industrial scale. However, this study focused primarily on short-term performance evaluation. The long-term mechanical and chemical stability of ESNF membranes under continuous operational conditions remains to be examined.

This paper presents an in-depth review of supply chain resilience in the context of global production and logistics, considering the immediate need for adaptive and robust systems in the growing global scenario of uncertainties. This study aims to investigate the needs and strategy of SCR for global production and logistics. First, 39 articles focusing on SCR in the context of global production and logistics are selected. The articles are then classified according to the resilience strategy proposed by the authors. From the selected works published, the study unravels the key themes, such as definitions of resilience, disruption drivers, integration of digital technologies (e.g. digital twins) and the importance of cybersecurity. The paper further discusses the drawbacks of lean manufacturing, resilience metrics and its industrial applications during momentous events such as COVID-19. The findings demonstrate that although applications of technology, such as AI and predictive analytics, have reinforced the resilience of production planning and control, many issues remain unaddressed in terms of the standardisation of metrics and coordinating sustainability with resilience. The paper presents recommendations endorsing hybrid resilience-efficiency models, cyber-resilience frameworks and multi-industry strategies to enable supply chains to face future disruptions.

New azo-Schiff base compounds were prepared by different processes using (p-fluorophenyl)-1,3,4-thiadiazoles, and their role as corrosion inhibitors for carbon steel alloy in acidic media such as 0.1 M HCl at 298 K was investigated. Spectroscopic methods such as FT-IR and NMR were used to characterise the compounds, and potentiodynamic polarization curves were employed to evaluate their corrosion inhibition. p-Aminoacetophenone was react withed 2-(5-(4-fluorophenyl)-1,3,4-thiadiazol-2-yl) acetohydrazide (A1) to prepare N ′-(1-(4-aminophenyl) ethylidene)-2-(5-(4-fluorophenyl)-1,3,4-thiadiazol-2-yl) acetohydrazide (A2). Azo-Schiff bases (A3-A6) were synthesised by combining the prepared diazonium salts with different phenols. These compounds’ structures were changed to improve their ability to prevent corrosion in a range of industrial settings, especially for metals exposed to acidic environments. The inhibitory efficiency percentage was between 76% and 90%. At 90%, the synthetic medication (A6) obtained the highest value. The formed protective adsorption coating on the steel surface was the reason for the improved inhibitor activity. These findings imply that the artificial Azo-Schiff bases show promising application as corrosion inhibitors for carbon steel in acidic settings. Applications in sectors where corrosion resistance is crucial may benefit from this knowledge.

يعد النظام المائي ثنائي الطور (ATPS) بديلاً نظيفًا لأنظمة استخلاص مذيبات المياه العضوية التقليدية. أثبتت هذه التقنية فعاليتها العالية في استخلاص وفصل مخاليط الجزيئات الحيوية. تضمن البحث الحالي استخلاص إنزيم الإنفرتيز من درنات البطاطس باستخدام ATPS . النظام المطبق هو: البولي إيثيلين جلايكول 8000 مع ثنائي فوسفات البوتاسيوم (PEG8000/PPH) . بحثت الدراسة في تأثير خمسة عوامل وهي درجة الحرارة، وتركيز PEG8000، وتركيز فوسفات ثنائي البوتاسيوم، والأس الهيدروجيني، وإضافة كلوريد الصوديوم (NaCl) أو كبريتات المغنيسيوم (MgSO4) كمحفز، على نسبة الاسترداد (%Rec) ومعاملال الفصل (KE) لإنزيم الإنفرتيز في ATPS . خلال فترة الدراسة حقق النظام اعلى قدر من الأسترجاع (%Rec) بنسبة 87.52% واعلى معامل فصل (KE) قدره 7.01 عند درجة حرارة 10 درجات مئوية، مع تركيز PEG8000 قدره 1.5 جم/10 مل، وتركيز فوسفات ثنائي البوتاسيوم 2.4 جم/ 10 مل، ودرجة حموضة 10. بعد إضافة الأملاح المحايدة، حقق النظام اعلى نسبة استرداد %Rec وقدره 91.9% واعلى قيمة لمعامل الفصل KE وقدره 11.34 في ظل نفس الظروف المثالية، وتركيز MgSO4 قدره 1 جم/10 مل.

In this study, the photocatalytic degradation of tetracycline (TC), which is responsible for water pollution, was investigated in an aqueous solution by using two types of nanoparticles (NPs) based on green synthesis of ZnO NPs and CuO NPs as photocatalysts. Eucalyptus plant extract was chosen as a good reductant and capping agent because of its cost-effectiveness, nontoxic characteristics and ease of usage. Different molar ratios of Cu:Zn (1:3, 1:6, 1:9 and 1:12) were prepared, and then these ratios were evaluated to select the effective ratio for removing TC. The 1:6 ratio demonstrated the best photocatalytic performance, degrading 72.15% of TC at the ZnO/CuO nanocomposite (NC) dose of 0.5 g/L, an initial concentration of 10 mg/L, pH 7, an agitation speed of 300 rpm, a temperature of 25 °C, UV intensities of 15 W/m2 and a contact time of 180 min. The synthesis of NCs was characterised using different analysis methods. CuO/ZnO characteristics were investigated using several analytical techniques, including FTIR, FESEM, EDAX, AFM, BET and zeta potential analysis. The NP’s structure, morphology, thermal behaviour, chemical composition and optical properties were analysed. The FESEM images verified that the (1:6) CuO/ZnO NPs calcined and not calcined, with sizes of 13.92 and 26.73 nm, respectively, were crystalline and spherical. The quantity of TC degradation by metal oxide NCs was investigated using UV–Vis spectroscopy. This method is sustainable and environmentally benign because it synthesises both NPs from plant sources. These hybrid nanoparticles may be used to treat other pharmaceuticals that are hazardous to reduce pollution in water.

من المتوقع للروبوتات ذات القدمين ان يكون لها دور فعال في حياتنا اليومية وايضا الدخول في المجلات الصناعية والطبية وان يكون لها دور في عملية البحث والانقاذ التي تتم في اماكن خطرة على البشر. من اهم العوائق التي تواجه هذا النوع من الروبوتات هو قدرتها على ان تبقى متوازنة ومستقرة في حالة وجود مؤثرات خارجية كالارض الغير مستوية او تعرضها الى اصطدام مع البيئة المحيطة وهذا مايعيق قدرتها على التفاعل مع المحيط. لذلك من الضروري جدا تصيميم انظمة سيطرة فعالة قادرة على مساعدة هذه الروبوتات بان تبقى متوازنة اثناء تفاعلها مع البيئة المحيطة. هذه الدراسة تقدم مراجعة ادبية للبحوث السابقة الي عملت على فكرة ابقاء الروبوتات ذات القدمين مستقرة عندما تكون واقفة او متحركة (المشي) واثناء وجود قوة خارجية تحاول ان تجعل الروبوتات غير متوازنة. بالاضافة الى ذلك، هذه الورقة تقدم تصنيف واضح للدراسات السابقة بالاعتماد على ثلاثة معايير(التمثيل الرياضي للروبوت والطريقة المستخدمة للسيطرة والمتحسسات المطلوبة). هذا التصنيف سوف يساعد الباحثين على فهم وتحليل الطرق المستخدمة بطريقة سريعة وفعالة.

واحدة من أكثر مواد السيراميك الهيكلية الواعدة هي كربيد السيليكون(SiC) ، حيث له خصائص حرارية وكهروميكانيكية ممتازة. هذه الخصائص مفيدة ل CMC لتعزيز أداء المركب خاصة عند إضافات النانو المتكاملة. في هذا البحث, تم تصنيع مركب SiC من SiC بثلاثة تركيزات مع ZnO و Si. تم اختبار الخواص المغناطيسية لجميع المخاليط باستخدام مراقبة العينة الاهتزازية (VSM). تم تلبيد العينات الخضراء في فرن التلبيد عند 1600 درجة مئوية في بيئة النيتروجين. تم اختبار جميع المركبات التي تم الحصول عليها وتوصيفها باستخدام تقنيات و توصيفات مختلفة مثل حيود الأشعة السينية، ومورفولوجيا السطح تمت باستخدام FESEM، ومحلل الشبكة لاختبار الخصائص العازلة للعينات. بناء على بيئة التلبيد، تم اكتشاف نيتريد السيليكون في المركب بسبب عملية النتردة على طول المركب. من ناحية أخرى، تم حساب الخصائص المغناطيسية والامتصاصية لجميع مركبات SiC. تعتبر الخصائص العازلة عالية حيث يميل المركب إلى أن يكون عاكسا في نطاق التردد المنخفض و نافذ كلما زاد التردد على طول نطاق التردد.

يقدم هذا العمل دراسة شاملة عن تقييم أداء خوارزميات التعلم الآلي المختلفة للصيانة التنبؤية في سياق مراقبة حالة محرك التيار المتردد. يركز البحث على سيناريوهات واقعية لتقييم قدرات الخوارزميات المختلفة في التنبؤ بكل من حدوث الأعطال ونوع الفشل المحدد في محركات التيار المتردد. يتم استخدام خمس خوارزميات بارزة للتعلم الآلي، وهي Random Forest (RFC)، وSupport Vector Machine (SVM)، وK-Nearest Neighbors (KNN)، والانحدار اللوجستي (LR)، وXGBoost (XGB)، في هذا العمل. يتضمن التقييم تحليلًا مقارنًا لهذه الخوارزميات بناءً على دقتها التنبؤية، مع مجموعات تدريب بأحجام مختلفة. قبل تطوير النموذج، يتم تطبيق تقنيات معالجة مسبقة صارمة للبيانات لضمان صحة افتراضات النموذج وتحسين الأداء. تتضمن مرحلة المعالجة المسبقة إزالة العينات الغامضة، وترميز الأعمدة الفئوية باستخدام ترميز الملصقات، وقياس الأعمدة. ومن المثير للاهتمام، إعادة النظر في تحديد نقاط البيانات التي تبدو غريبة، مما يكشف عن دورها الأساسي في التقاط التباين الطبيعي لمجموعة البيانات وتعزيز مهام التصنيف. لوحظ أن هذه الميزات المحددة هي مساهمات محورية في النماذج التنبؤية. يوضح العمل أنه بالنسبة للتنبؤ بفشل الآلة وتحديد أنواع الفشل، فإن الخوارزميات تظهر أداءً مشابهًا. الفرق الأساسي يكمن في وقت التدريب. تبرز خوارزمية K-Nearest Neighbors (KNN) باستمرار باعتبارها النموذج الأفضل أداءً لكلتا المهمتين، في حين تؤدي آلة Support Vector Machine (SVM) أداءً دون المستوى الأمثل في مهام التنبؤ بالفشل الثنائي، وXGBoost (XGB) في مهام التنبؤ بالفشل متعددة الفئات، بسبب أوقات استجابتهم. في الختام، تؤكد هذه الورقة على أهمية اختيار نماذج التعلم الآلي المناسبة للصيانة التنبؤية، مع الأخذ في الاعتبار المفاضلة بين الدقة ووقت التدريب. توفر النتائج رؤى قيمة للشركات التي تهدف إلى تنفيذ استراتيجيات صيانة تنبؤية تتسم بالكفاءة والفعالية، مع ظهور KNN كخيار مثالي للتطبيق السريع.

Implantation via an intercalary prosthetic method is a reliable solution for reconstructing a long defect in bones that has been damaged by severe disease or accidents. In the current study, using data from computed tomography (CT) scans, a novel costumed intercalary prosthesis design has been created. To achieve this purpose, the CT scan data of a patient in (DICOM) file format was converted into computer-aided design models and saved in stereolithography (STL) format using the 3D slicer (5.0.3) software. The STL files were loaded into Meshmixer software to design the models of the intercalary prosthesis. Finite element analysis (FEA) was applied to validate the strength of the prosthesis with impact, tensile testing, and torsional testing. According to the results of the impact tests, the highest recorded deformation was 8.8485e-002 m in the area where the implant body interfaces with the bone intramedullary canal, due to the high-stress (Von Mises Stress) value of 3.78 E9 PA. In the torsional loaded the highest deformation recorded was 1.3871e-008 m when the Von Mises stress reached 49006 PA, and with the application of the tensile test the largest deformation measured as 1.0458e-006 m at maximum Von Mises stress seen was recorded as 6.6012e+006 PA which caused that. A solid rod of Ti6Al4V alloy was selected. Finally, the analysis proved that the implant had enhanced mechanical properties. Based on the findings, it can be inferred that the prosthesis was successfully implanted, and a satisfactory result was obtained by using this design method.

In recent years, robotic systems have been widely used in different applications, and this has motivated researchers to develop different control methods. A model-free, intelligent, robust control method for a nonlinear robotic manipulator system is proposed in this work. This paper presents a novel solution for the major drawbacks of the sliding mode control scheme, which are chattering. Prior knowledge is needed about the dynamic model of the controlled system and the upper bound of uncertainty. In this paper, a fuzzy-like PD controller with SMC (FLPDSM) is proposed. The fuzzy-like PD controller was designed according to fuzzy rules and membership functions based on the nominal model of the robot manipulator. A robust control term was added to the control signal to compensate for the system uncertainty, and external disturbances are compensated by adding an auxiliary robust term to the SMC control law. Two methods for designing robust control terms are proposed. The first proposed method assumes that the upper bound of system uncertainty is known although it cannot be exactly determined due to external disturbances and uncertainty. Hence, a second method was proposed that assumes this bound to be unknown, and an adaptive gain based on Lyapunov theory was used to derive the adaptation law. The Lyapunov second method was used to ensure the stability of the closed loop system. Performance tests on the proposed methods were implemented through simulation studies for the two-link robotic manipulator, and the test results were compared with the standard SMC to verify the effectiveness of the proposed method. A good trajectory tracking with a high robustness against parameter variations and external disturbances was observed under the presented control scheme.