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稀土基汽车尾气催化剂的研究Ⅰ:催化剂老化和SO_2添加对催化活性的影响 总被引:2,自引:1,他引:2
制备了低Pt、Rh担载量的稀土基催化剂体系 ,研究了贵金属担载量、催化剂高温老化、抗硫水热老化和SO2 对催化活性的影响。结果表明 :随着贵金属质量分数从 0 2 5 %降低到0 1% ,CO、碳氢化合物 (HC)和NO的起燃温度分别平均提高 2 0℃ ;随着m(Pt)∶m(Rh)从 5∶1提高到 9∶1,CO、HC和NO的起燃温度分别提高 17、2 0和 5 3℃ ;当在反应体系中添加SO2 ,随SO2 体积分数从 0 0 0 2 %增加到 0 0 1% ,CO和NO的起燃温度和完全转化温度分别平均提高2 0℃ ,而对于HC ,催化活性几乎保持不变 ;催化剂在水热含硫条件下连续老化 4 0 0h ,CO、NO和HC的起燃温度分别为 2 5 2、2 6 7和 30 3℃ ,仍具有良好的反应活性。表明该稀土基催化剂在一定条件下 ,能满足汽车实际工况的要求 相似文献
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为使冲压仿真工程师高效地整理仿真结果并生成仿真报告,介绍JSTAMP/NV软件的自动报告书功能及其操作流程;以自动生成汽车翼子板的拉深工序的仿真报告为例,详细说明JSTAMP/NV自动报告书功能的使用.该功能可显著减少制作仿真报告的工作量. 相似文献
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A priori design of catalysts is not yet possible. Such task would demand unavailable scientific knowledge of the correlations among synthesis parameters and resulting solid state and surface structures, on the one hand, and among those atomic-level structural details and their catalytic functions, on the other hand. To avoid testing every possible combination, therefore, the applied chemist or chemical engineer must identify empirical correlations underlying the existing experimental data base.
The ability of artificial neural networks to identify complex correlations and to predict the result of experiments has recently generated considerable interest in various areas of science and engineering. In this paper, neural networks are used to identify composition-performance relationships in automobile exhaust catalysts.
This work employs an artificial neural network technique to do a sensitivity analysis of the conversions of pollutant gases as a function of the catalyst composition and the operating conditions. This approach converges on the optimum catalyst composition and operating condition in order to produce specified conversions of carbon monoxide, hydrocarbons and nitrogen oxides, to carbon dioxide, water and di-nitrogen respectively. 相似文献
The ability of artificial neural networks to identify complex correlations and to predict the result of experiments has recently generated considerable interest in various areas of science and engineering. In this paper, neural networks are used to identify composition-performance relationships in automobile exhaust catalysts.
This work employs an artificial neural network technique to do a sensitivity analysis of the conversions of pollutant gases as a function of the catalyst composition and the operating conditions. This approach converges on the optimum catalyst composition and operating condition in order to produce specified conversions of carbon monoxide, hydrocarbons and nitrogen oxides, to carbon dioxide, water and di-nitrogen respectively. 相似文献
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A fast pyrolysis (Ultrapyrolysis) process was employed to convert automobile shredder residue (ASR) into chemical products. Experiments were conducted at atmospheric pressure and temperatures between 700 and 850°C with residence times between 0.3 and 1.4 seconds. Pyrolysis products included 59 to 68 mass% solid residue, 13 to 23 mass% pyrolysis gas (dry) and 4 to 12 mass% pyrolytic water from a feed containing 39 mass% organic matter and 2 mass% moisture. No measurable amounts of liquid pyrolysis oil were produced. The five most abundant pyrolysis gases, in vol%, were CO (18–29), CO2 (20–23), CH4 (17–22), C2H4 (20–22) and C3H6 (1–11), accounting for more than 90% of the total volume. The use of a higher organic content ASR feed (58 mass%) resulted in less solid residue and more pyrolysis gas. However, no significant changes were noted in the composition of the pyrolysis gas. 相似文献
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