量子化学参数法分析咪唑啉及其衍生物缓蚀机理

咪唑啉缓蚀剂是由以负电性O,S,N等原子为中心的极性基和以C,H为中心的非极性基组成。前者吸附于金属表面,后者位于离开金属的方向。当金属吸附了这类化合物时,可使表面能量状态稳定,又由于非极性基排列在金属表面形成疏水薄膜,可以抵抗电荷的移动,从而使腐蚀反应受到抑制。通过量子化学法计算缓蚀剂的缓蚀性能与EHOMO﹑ELUMO及ELUMO与EHOMO的差值ΔE关系来研究咪唑啉型缓蚀剂的亲水基团与其缓蚀性能的关系,以期为缓蚀剂的筛选、开发提供准确借鉴。     

咪唑啉及其衍生物的缓蚀作用

概述了咪唑啉型缓蚀剂研究的发展和缓蚀剂缓蚀机理研究方法的发展,重点讨论了咪唑啉及其衍生物的结构特点、缓蚀作用的电化学特征、在金属表面的吸附特征、咪唑啉及其衍生物的分子结构与其缓蚀作用的关系,探讨了查明咪唑啉及其衍生物的缓蚀机理对设计新型的缓蚀剂分子,进一步开发高效低毒的缓蚀剂品种的意义.     

咪唑啉衍生物在含有饱和CO2的10%NaCl溶液中对Q235钢的缓蚀性能研究

合成了三种不同结构的咪唑啉季铵盐YZS、ZLS和YS,采用线性极化和动电位扫描研究了三种缓蚀剂对Q235钢在90℃下CO2饱和的10%NaCl体系中的缓蚀效率。结果表明,三种缓蚀剂的作用类型为以阳极抑制为主的混合型缓蚀剂,其中YZS的缓蚀效率最高,ZLS的缓蚀效率最低,且YZS和YS缓蚀剂存在一个吸附饱和浓度。     

咪唑啉衍生物在模拟油井套管中的缓蚀评价

“一锅法”两步合成两性表面活性剂咪唑啉衍生物，反应条件温和，在未分离的情况下作模拟油井套管的缓蚀效果评价，证实其具有良好的缓蚀性能，动静态缓蚀率分别为98．85% 、99．43% 。     

一类新型咪唑啉衍生物的协同缓蚀效应研究

本文采用失重法研究了大庆油田设计院合成的烯基咪唑啉季铵盐(OED)在5%的HCl溶液中与硫脲和异丙醇对A3钢的协同缓蚀效应,并考察了作用时间以及加入Fe3+、Cl-对A3钢在HCl中腐蚀行为的影响规律。结果表明,烯基咪唑啉季铵盐对A3钢具有很好的保护作用,且与硫脲间有较好的协同缓蚀效应;当OED与硫脲、异丙醇按照2∶5∶5比例混合效果时缓蚀效果达最佳。     

咪唑啉复配物缓蚀性能的评价

将咪唑啉型缓蚀剂与其它三种物质进行复配得到一种新型缓蚀剂。利用静态失重法测定了采用咪唑啉型缓蚀剂在盐酸介质及乙烯压缩单元混合液中Q235钢的腐蚀速度和相应的缓蚀效率,同时考察了该缓蚀剂的抗乳化性能。结果表明,该咪唑啉型缓蚀剂在盐酸介质中对Q235钢具有较强的缓蚀能力。在pH=4盐酸溶液中,温度是40℃,腐蚀时间为6h及缓蚀剂加入浓度为100μg/g时缓蚀率达到了97．9％,腐蚀速率仅为O．0008mm／a,远低于我国石油天然气行业标准规定的指标,并且该缓蚀剂具有良好的抗乳化性能。     

咪唑啉类缓蚀剂合成及缓蚀性能评价

合成了一种具有较好耐温和耐酸性能的咪唑啉季铵盐缓蚀剂,其最佳合成条件为:油酸、二乙烯三胺最佳配比为1∶1.2,酰化温度为160℃,酰化时间为3 h,环化温度为220℃,环化时间为4 h,季铵化试剂氯化苄,咪唑啉中间体与氯化苄的最佳摩尔比为1∶1.2,季铵化反应温度为60℃,季铵化反应时间为3 h。当缓蚀剂的加量为0.5%(质量分数),酸化温度为80℃,酸化时间为4 h,酸液浓度为15%时,缓蚀率可以达到99.1%以上。     

咪唑啉季铵盐缓蚀作用研究

１－（２′－氨基乙基）－２－烷基（或烯基）咪唑啉与氯苄反应的产物是金属酸洗用的缓蚀剂。极化曲线表明这种咪唑啉季铵盐缓蚀剂明显抑制阴，阳极反应，属混合型缓蚀剂。     

用作缓蚀剂的咪唑啉及其衍生物

介绍了咪唑啉及其衍生物的基本性质、合成方法及其合成过程中的监控及产品评价,合成方法主要是脂肪酸与多胺经脱水关环形成咪唑啉,再经过与烷基化试剂发生季铵化反应生成所需要的产物。重点概述了咪唑啉及其衍生物用作缓蚀剂的作用机理,并讨论了目前研究的状况以及发展方向。     

松香咪唑啉聚氧乙烯醚对金属铜的缓蚀性研究

以松香、二乙烯三胺(DETA)和环氧乙烷(EO)为原料合成了不同环氧乙烷聚合度的松香咪唑啉聚氧乙烯醚(RIEO)。利用静态失重法测定了RIEO在硝酸介质中对铜的缓蚀效率，讨论了影响缓蚀效率的因素，得出RIEO较适宜的缓蚀条件：环氧乙烷聚合度10，缓蚀剂浓度0．1％—0．2％。硝酸浓度10％—20％。温度50—60℃。RIEO—10对金属铜有较强的缓蚀能力，其缓蚀性能与苯并三氮唑(BTA)相当。     

复配新型咪唑啉缓蚀剂的性能研究

以咪唑啉和乙二胺为主要原料,复配了一种新型水溶性咪唑啉缓蚀剂A-4,通过静态、动态等实验方法测定咪唑啉缓蚀剂在不同酸介质中、不同添加浓度、不同温度等条件下的缓蚀性能。结果表明,复配的咪唑啉缓蚀剂在加入量为15 mg/L,温度为50℃,pH值为2.52,转速为120 r/min时,对A3钢片具有一定的缓蚀性能,其缓蚀率可达到98.59%。     

新型离子液体的合成及其阳离子基团缓蚀性能

以高纯环烷酸为原料,合成了一系列含咪唑啉环的新型离子液体Ⅰ～Ⅴ,探讨了阳离子咪唑啉基团中N_（3）原子上取代基与缓蚀性能的关系.采用碳钢挂片失重法和电化学测试法,评价了它们在酸性溶液中的缓蚀性能;采用量子化学法和极化效应指数法,分别计算了离子液体Ⅰ～Ⅴ阳离子咪唑啉基团的前线轨道能量及其相应的PEI等参数.实验结果和理论分析表明：离子液体Ⅰ～Ⅴ阳离子咪唑啉基团的缓蚀效率呈现如下关系,Ⅴ＞Ⅳ＞Ⅲ＞Ⅱ＞Ⅰ;其缓蚀效率与E_HOMO、ΔE_L-H和PEI等参数间均具有良好的线性关系.     

响应面法优化松香基咪唑啉合成工艺及缓蚀性能研究

以3-氯-2-羟基丙烷磺酸钠为季铵化试剂,松香和二乙烯三胺为原料,聚乙二醇600为相转移催化剂,合成了松香基咪唑啉。在单因素试验的基础上,利用响应面法优化松香基咪唑啉的合成工艺条件为:反应时间5 h、催化剂用量为松香基咪唑啉中间体物质的量的14%、反应温度123℃、n(3-氯-2-羟基丙烷磺酸钠)∶n(松香基咪唑啉中间体)=0.89∶1、m(水)∶m(异丙醇)=2.14∶1,在此条件下松香基咪唑啉中间体进行S_N2亲核取代生成Na Cl的含量最高,为12.73%。采用红外光谱和核磁共振(~(13)C NMR)对较佳工艺条件下合成的松香基咪唑啉的结构进行了表征,同时测定了其在盐酸介质中的缓蚀性能,测试结果表明,以占盐酸质量0.6%的松香基咪唑啉作为缓蚀剂,在质量分数为15%的盐酸介质中30℃下腐蚀48 h,其对A3钢片的缓蚀率可达84.79%。     

人工神经网络用于三苯基丙烯腈衍生物的定量结构-活性关系模型

采用人工神经网络(ANN)BP算法探讨了24个三苯基丙烯睛衍生物的lg1/C(C为半致死浓度)与X位羟基指示数I、分子表面积SA和B环上原子净电荷之和QB之间的关系,以20个样本为训练集建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型,其相关系数和标准偏差分别为R=0.9969和SD=0.0164,其余4个样本为测试集,得到R=0.9913和SD=0.1533;用多元线性回归(MLR)方法建立的QSAR模型R=0.9360,SD=0.3779。结果表明,ANN方法具有良好的预测能力,比MLR方法更精密。     

咪唑啉缓蚀剂对J55钢的缓蚀性能研究

以油酸、二乙烯三胺、氯化苄为原料合成反应得到咪唑啉季铵盐缓蚀剂。通过失重法和极化曲线法研究了这种咪唑啉化合物在模拟油田地层水中对J55钢的缓蚀性能,并通过金相显微镜观察了J55钢表面的腐蚀形貌。结果表明,咪唑啉季铵盐缓蚀剂在酸性油田地层水中对J55钢有较好的缓蚀效果。     

盐类浓度对松香咪唑啉乙脒盐缓蚀率的影响

通过两步脱水法合成松香咪唑啉乙脒盐,测试其缓蚀性能采用静态失重法和电化学极化法,考察15%HCl溶液中Ca Cl2、Mg Cl2、Na Cl等盐类浓度对该缓蚀剂缓蚀率的影响采用静态失重法,考察HCl溶液中Na Cl浓度对该缓蚀剂缓蚀率的影响采用电化学极化法。研究表明:松香咪唑啉乙脒盐是一种以阴极抑制为主的混合型缓蚀剂;在15%HCl溶液中,当其浓度超过0.6%时,缓蚀率和腐蚀速率趋于稳定;随着HCl溶液中盐类浓度的增大,腐蚀速率逐渐增大,对腐蚀速率增大的原因也进行了初步探讨。     

咪唑啉基双季(镂)-季铵盐型缓蚀杀菌剂的合成与性能研究

以1,3-二溴丙烷、三苯基膦和十六烷基氨乙基咪唑啉为原料,合成了一种新型的咪唑啉基双季(锛)-季铵盐型缓蚀杀菌剂,并对产物的结构进行了表征.采用平皿计数法测定产物的杀菌性能,结果表明:在药剂用量为3mg/L时,大肠杆菌杀菌率达95％以上;并且通过旋转挂片腐蚀实验方法,对产物的缓蚀性能进行测定,研究了介质温度、缓蚀剂浓度以及腐蚀接触时间对缓蚀效率的影响.     

利用基于PSO算法的径向基人工神经网络优化重催干气脱硫

针对重催干气脱硫过程存在进料波动频繁、优化响应滞后导致能量消耗过大等问题,通过Aspen HYSYS V11软件利用Li-Mather物性方法对该系统进行全流程模拟,根据Plackett-Burman设计筛选对目标值具有显著影响的有效因素,利用基于PSO算法的径向基人工神经网络对预测模型进行训练、验证和测试,并在满足净化干气硫化氢浓度约束的前提下对其进行深度优化,以期最小化系统能耗。结果表明,重催干气流量、重催干气硫化氢浓度、贫液哌嗪质量分数、贫液N-甲基二乙醇胺（MDEA）质量分数、胺液循环量、T-3001塔底温度和E-3003贫液出口温度对系统能耗影响非常显著,当以上述因素为输入信号,以系统能耗为网络输出时,7-16-1型径向基人工神经网络预测模型经过4182次迭代后,它的训练样本、验证样本、测试样本均方误差分别为5.08×10^-6、7.78×10^-6和9.56×10^-6,均小于容许收敛误差限10^-5,而其决定系数亦高达0.981、0.975、0.969,表现出良好的相关性。当利用基于PSO算法的径向基人工神经网络对重催干气脱硫系统能耗进行优化时,经过3198次粒子进化迭代后系统能耗仅为0.0649kg_oe/h,较优化前系统能耗0.0713kg_oe/h降低了8.98%,节能效果显著。     

基于小波神经网络预测多相动态管道腐蚀速率

利用小波神经网络模型预测多相动态环境下油气集输管道腐蚀速率。首先通过室内多相动态腐蚀实验,获得了不同工况条件下的挂片腐蚀速率,用于训练和检验小波神经网络预测模型,然后利用多因子方差分析研究了温度、压力、流率、硫化氢含量、二氧化碳含量、溶解氧含量、含水率、盐含量和pH对腐蚀速率的影响程度,实现了各因素的有效性筛选,最后在确定隐含层节点数基础上通过训练、测试建立起适宜的小波神经网络预测模型,并进一步验证了模型可靠性。结果表明：除了压力外,各因素对腐蚀速率均有十分显著的影响,属于有效输入信号。当隐含层节点数为17时,8-17-1型小波神经网络结构表现出良好的准确性和稳定性。利用Levenberg Marquardt优化算法对模型进行了反复训练,直至其均方根误差小于容许收敛误差限0.001,预测值与实际值近似呈线性关系,训练、测试阶段决定系数分别为0.9992、0.9967,相关性较高,模型预测值和验证值亦不存在显著差异。因此小波神经网络预测模型对多相动态环境下油气集输管道腐蚀速率具有良好的预测能力。     

基于SOTSFNN的溶解氧浓度控制方法

针对污水处理过程溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织T-S模糊神经网络的控制方法。其实质是采用模糊规则层激活强度的方法,根据实际环境自适应的对神经元进行调整,构造合适的控制结构,从而提高控制精度。同时采用梯度下降法对控制器的各个参数进行实时调整。该控制器运用在污水处理基准仿真模型中进行实验,结果表明,提出的SO-TSFNN控制方法能够较好地实现对溶解氧浓度的控制,具有较好的自适应性。