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采用SiO2、MgCl2以及苯乙烯-丙烯酸共聚物(PSA)合成了SiO2/MgCl2.xBu(OH)2/PSA无机/有机复合载体并负载TiCl4,得到具有SiO2无机支撑层、MgCl2.xBu(OH)2加合物以及PSA有机载体3种化学环境的SiO2/MgCl2.xBu(OH)2/PSA/TiCl4复合载体负载催化剂。研究了复合载体组成对催化剂的载钛量、形貌以及乙烯聚合行为的影响。当PSA存在时,催化剂的载钛量明显降低。乙烯/1-己烯共聚的反应动力学结果表明,与SiO2/MgCl2.xBu(OH)2/TiCl4相比,无机/有机复合载体负载催化剂的动力学曲线具有一段较长的受扩散控制的诱导期,并且随着PSA质量分数的增加,诱导期延长,动力学曲线由衰减型转变为上升-稳定型。由于复合载体具有多种化学环境,使得负载催化剂活性中心种类增多,共聚性能提高,聚乙烯产品分子量分布变宽,熔流比显著提高。根据聚乙烯树脂的扫描电镜照片,探讨了复合载体负载催化剂在聚乙烯生长过程中的破碎机理。 相似文献
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工业环管反应器的结构参数对管内液固两相流动及装置的平稳高效运行具有重要的影响。对工业聚丙烯环管反应器进行CFD模拟,发现环管反应器中存在明显的非均匀流动现象--弯管处的颗粒偏析和直管处的颗粒带。进而引入非均匀度定量表征非均匀流动,研究直管段长度和直管段数量对非均匀流动的影响。研究发现,对直管段数量为2的环管反应器,当直管段高径比超过43时,出口截面上颗粒分布的非均匀度不随高径比增加而变化;对直管段数量为4的环管反应器,直管段高径比越大,出口截面上颗粒分布越均匀;对直管段长度为39 m、高径比为65的环管反应器,直管段数量越多,出口截面上颗粒分布越均匀;与直管段数量相比,直管段长度(高径比)对出口处非均匀度的影响更显著。研究结果可为工业环管反应器的设计和优化提供指导。 相似文献
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采用共沉淀法制备了ZnO/Al2O3催化剂并将其应用于对苯二甲酸脱羧反应中,分别考察了焙烧温度、氧化锌负载量、空时以及水比对脱羧反应性能的影响,并对负载催化剂的反应稳定性以及失活机理进行研究,结果表明,负载量30wt%、空时为2.1h-1、无水以及催化剂焙烧温度为600℃条件下,对苯二甲酸脱羧活性最高,苯收率可达到86%。XRD、TG/DTA以及BET分析结果表明,催化剂表面积炭和尖晶石相晶粒的增长均会导致脱羧催化剂失活。 相似文献
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分别考察了N2与H2O作为稀释气对ZSM-5分子筛催化甲醇制丙烯(MTP)反应的影响。比较了N2与H2O在不同稀释比下新鲜剂催化MTP反应的产物分布,阐述了N2气氛与H2O气氛的稀释机理;通过比较这2种气氛持续作用下,催化剂酸性及产物分布随时间的变化,进一步考察了水蒸气老化处理对催化剂性能的影响。结果表明,H2O的化学吸附致使分子筛脱不稳定铝的过程主要发生在MTP反应初期;由于H2O对不稳定铝具有快速脱除的作用,对新鲜剂进行24h的水蒸气老化处理,既削弱了H2O对催化剂酸性位的化学作用,又保留了相对稳定的骨架铝结构,同时还可降低MTP工艺的水/醇比,达到节水节能的效果。 相似文献
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以硅胶(SiO_2)和聚苯乙烯-丙烯酸(PSA)为原料制备SiO_2/PSA核壳结构型复合粒子。在相转化法制备聚合物薄膜的基础上,为避免粒子团聚提出以蒸汽方式代替传统的液滴方式,将非溶剂缓慢而均匀地加入SiO_2与PSA溶液的混合物中。采用红外光谱、扫描电子显微镜、激光粒度分析仪、热重分析、压汞仪和氮气吸附/脱附等方法对粒子的化学组成、形貌、粒径分布以及多孔结构特性作了分析和表征。结果表明,SiO_2/PSA复合粒子具有核壳结构,颗粒的分散性较好,PSA利用率几乎达到100%。聚合物溶液的浓度直接影响核壳粒子的表面形貌。与纯硅胶颗粒相比,由于致密的PSA膜覆盖在多孔硅胶上,SiO_2/PSA核壳复合粒子的孔隙率、比表面积、孔体积和平均孔径都大幅下降。 相似文献
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基于相转化法制备了复合微球载体负载的(n-BuCp)2ZrCl2/PSA/TiCl3复合催化剂。利用聚合物膜将两个传统的催化剂(茂金属和Ziegler-Natta催化剂)隔开,即先将Ziegler-Natta催化剂负载于无机载体上作为内核,随后将聚合物膜均匀沉积在无机载体催化剂表面,最后将茂金属催化剂溶液迅速负载于聚合物膜上,得到“内钛外茂”型(n-BuCp)2ZrCl2/PSA/TiCl3复合催化剂。在实验室条件下,模拟工业淤浆双釜串联反应工艺,在第一段反应中制备超高分子量(1.4×106 g/mol)高支化度的乙烯/1-己烯共聚物,在第二段反应中,制备低分子量低支化度的聚合物。调节两段反应的聚合时间,制备了不同组成的聚乙烯共混物。通过DSC和流变学的方法研究了聚乙烯共混物的共混性能,并与机械共混法得到的聚乙烯共混物的共混性质进行比较。 相似文献
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有机朗肯循环(ORC)因其低温热电转换的能力而备受关注,寻找高效环保工质,以代替具有较高全球变暖潜能值(GWP)的氢氯氟烃(HCFC)和氢氟烃(HFC),是推动ORC应用的重要任务之一。构建一个基于图神经网络(GNN)的ORC烃类工质热力学性质预测模型,通过图神经网络学习分子结构的特征,并将分子结构信息与温度结合,利用多层感知机(MLP)构建热力学性质预测模型。模型基于2508种C2~C10的链状烃、环烃和芳香烃分子构建训练集,所得模型在预测临界温度、蒸发焓、气相摩尔热容和液相摩尔热容上均取得良好效果,优于文献的预测效果。此外,应用所得模型预测了超43万个氢氟烯烃(HFO)的热力学性质。 相似文献