Ullmann偶联反应催化剂研究进展

Ullmann偶联反应是典型的碳碳键偶联反应,反应合成的联苯类化合物是重要有机化工原料,应用前景广阔。初期采用均相Pd催化剂,不能重复利用,工业化生产受到限制。改用多相Pd催化剂催化反应,需要添加剂导致产物分离困难。多相Au催化剂适用性受到限制,反应底物局限于碘代芳烃,双金属催化剂在催化活性与选择性方面均有较好的优势。综述Ullmann-type偶联反应中均相Pd催化体系、多相Pd催化体系、多相Au催化体系以及多相双金属催化体系催化剂的研究进展,阐述反应机理,并对Ullmann偶联反应研究进行展望。     

负载纳米Au-Pd合金催化剂对苄胺氧化偶联合成亚胺的研究（英文）

采用浸渍还原法制备了Au/γ-Al_2O_3,Pd/γ-Al_2O_3和Au-Pd/γ-Al_2O_3系列纳米催化剂,考察了催化剂对无碱条件下苄胺自身氧化偶联合成亚胺的反应性能。结果显示3%Au-Pd/γ-Al_2O_3(质量分数)催化剂对伯苄胺自身氧化偶联合成亚胺的反应表现出较好的催化活性,在70℃、常压条件下,不加氧化剂和碱时,亚胺收率可达93%。催化剂能够回收利用,使用循环5次后的催化剂,产物亚胺的收率降到44%。     

含多园区综合能源系统的配电网双层分布式调度

在能源转型的背景之下,园区综合能源系统成为能源领域发展的重要趋势,多园区综合能源系统与配电网的协同运行受到了重点关注。为此提出了面向多园区综合能源系统的配电网运行的分布式调度管控模式,从而降低了对模型数据的要求和求解的复杂度。通过构建园区综合能源系统以自身运行成本最低为目标的预调度优化模型以及上级配电网优化运行模型,并提出以松弛联络线功率为接口的上下级交互协调机制,进而构建了考虑配电网和多园区综合能源系统为2个不同的利益主体的双层优化调度模型。最后通过算例验证了所提方法能实现上下层电网的协同优化运行。     

石墨烯用于烷烃氧化脱氢体系中的研究进展

简述了石墨烯的结构和性质,对石墨烯的制备方法进行总结,重点论述其用于烷烃氧化脱氢体系中的研究进展。氧化石墨烯经过还原形成石墨烯,大部分羟基和环氧官能团可能被除去,但仍存在一些含氧官能团以及一定的缺陷位,边缘或缺陷处的羰基和醚基团都可以作为氧化脱氢的活性位,石墨烯复合非金属催化剂对烷烃氧化脱氢体系表现出较好的烯烃选择性。指出石墨烯复合材料在氧气气氛中不稳定性,需要探索出更好的方法来提高稳定性和寿命。     

负载纳米Au-Pd合金催化剂对苄胺氧化偶联合成亚胺的研究

采用浸渍还原法制备了Au/γ-Al₂O₃, Pd/γ-Al₂O₃和Au-Pd/γ-Al₂O₃系列纳米催化剂,考察了催化剂对无碱条件下苄胺自身氧化偶联合成亚胺的反应性能。研究结果显示3wt% Au-Pd/γ-Al₂O₃催化剂对伯苄胺自身氧化偶联合成亚胺的反应表现出较好的催化活性,在70℃、常压条件下,不加氧化剂和碱时,亚胺收率可达93%。催化剂能够回收利用,使用循环5次后的催化剂,产物亚胺的收率降到44%。     

水滑石类化合物-硅基复合材料研究进展

水滑石类化合物即层状双羟基复合氢氧化物(LDH)已被广泛应用于吸附、催化和生物医药等领域。近年来,LDH-硅基复合材料的合成与应用越来越受到国内外学者的关注。从复合物的结构与形貌角度出发,综述LDH与不同硅基物质相结合形成可控结构的新型复合材料的合成方法,并展示其应用成果。     

高岭土介孔改性及其丙烷氧化脱氢催化性能研究

本文采用盐酸酸化和十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)改性方法对高岭土进行介孔改性。对样品进行比表面积及孔结构分析、X-射线衍射(XRD)、傅立叶变换红外光谱(FT-IR)等表征。结果表明,采用6mol/L盐酸处理高岭土,再经CTAB改性焙烧,可获得孔径分布较为均匀的介孔Si-Al催化剂,其丙烷转化率较原土有所增加,丙烯高温选择性最佳,且介孔化有利于保持丙烯的高温选择性。     

MoO3/ZrO2催化剂的丙烷氧化脱氢制丙烯催化性能

以十六烷基三甲基溴化铵为表面活性剂,采用溶剂热法制备系列MoO_3/ZrO_2催化剂,采用H2-TPR、N_2吸附-脱附、X射线衍射等对其进行表征,并评价MoO_3/ZrO_2催化剂的丙烷氧化脱氢制丙烯催化性能。结果表明,MoO_3负载于ZrO_2载体上制备的催化剂催化活性增加,MoO_3负载质量分数为20%的MoO_3/ZrO_2催化剂,在反应温度为600℃时,丙烷转化率27.45%,丙烯选择性44.78%,丙稀收率12.29%。     

基于W-BiLSTM的可再生能源超短期发电功率预测方法

针对现有新能源超短期预测方法难以有效挖掘和分析数据的固有波动规律,且当时序过长时易丢失重要信息等问题,提出了一种基于注意力(Attention)机制的小波分解-双向长短时记忆网络(W-BiLSTM)超短期风、光发电功率预测方法.首先,利用小波分解提取输入时间序列的时域信息和频域信息.随后,考虑双向信息流,采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)进行预测,引入注意力机制,通过映射加权和学习参数矩阵赋予BiLSTM隐含状态不同的权重,有选择性地获取更多有效信息.最后,通过实际数据进行仿真验证.仿真结果表明,所提模型与现有模型相比,具有良好的预测性能.     

介孔LaCoO_3催化剂的制备及其光催化性能

以SBA-15为模板剂,采用纳米铸型法制备具有高比表面积的有序介孔钙钛矿型氧化物LaCoO_3催化剂,通过XRD、N2吸附-脱附和H2-TPR等对催化剂进行表征,并与溶胶-凝胶法制备的LaCoO_3催化剂比较,研究其光催化降解亚甲基蓝的性能。结果表明,纳米铸型法制备的立方晶系钙钛矿型LaCoO_3催化剂的比表面积为84 m2·g-1,对100 mg·L-1亚甲基蓝降解率达71.60%,远优于溶胶-凝胶法制备的LaCoO_3催化剂。