用DSC/TGA筛选硫化亚铁阻燃油剂

由重油和化学试剂组成的硫化亚铁阻燃油剂的阻燃效果,采用DSC/TGA热分析仪进行考察。该方法具有样品用量少、分析速度快和数据准确的优点。通过室外实际环境下用卸载催化剂对比试验,阻燃油剂的阻燃效果与DSC/TGA的评价结果一致。经该方法筛选出的3组分阻燃油剂处理催化剂,在室外环境温度最高为39℃时,催化剂的最高温度低于未作任何处理催化剂9℃、低于由进口TP006阻燃油剂处理催化剂3℃,有较好的阻燃效果。     

合成壬基酚的新催化工艺研究

研究了以强酸性阳离子交换树脂ＤＣ６０４、Ｃ１０４等作催化剂，采用二段式固定床反应器流程合成壬基酚的工艺。结果表明，以ＤＣ６０４、Ｃ１０４代替进口树脂用于催化合成壬基酚是完全可行的。其适宜的工艺条件为：常压，一段反应器进口温度８０～９０℃，二段为１１８～１２８℃，空速范围为０．５～７．５ｈ－１；在４００～１０００ｈ内，催化剂性能稳定。     

相转移催化合成壬二酸的研究

采用高锰酸钾作为氧化剂、分别使用四丁基溴化铵、四乙基溴化铵和苄基三乙基氯化铵作为相转移催化剂,考察了从油酸氧化制备壬二酸的行为。实验结果表明本体系中相转移催化剂的催化效率是苄基三乙基氯化铵大于四丁基溴化铵和四乙基溴化铵;四丁基溴化铵和四乙基溴化铵的催化效率相当;采用2克相转移催化剂的催化效率大于采用4克催化剂的催化效率;壬二酸的产率随高锰酸钾用量的增加而增加。     

基于神经网络-遗传算法优化生物柴油制备工艺

根据生物柴油制备的实验数据,用人工神经网络(ANN)的反向传播(BP)算法建立了生物柴油转化率神经网络预测模型,提出了适宜的人工神经网络拓扑结构,讨论了BP算法中学习速率、动量系数及过拟合现象对网络的影响。实验数据检验表明,ANN方法能准确地关联生物柴油制备工艺条件与转化率的关系,转化率预测平均相对误差为1.917%,复相关系数R为0.9996;该神经网络预测模型用遗传算法优化,得到了最佳生物柴油制备条件。     

羟基茚麝香化学结构的核磁共振鉴定

使用同核选择性激发技术，二维氢－氢相关和二维－氢相关技术对羟基茚满麝香结构进行了研究，从而验证了羟基茚满麝香的结构，确定了羟基茚满麝香的核磁共振谱峰的归属。     

重质油中饱和烃组成的气相色谱分析

将炼油厂的催化油浆、重催油浆、催化重焦蜡和加氢尾油进行族组成分离，取其中的饱和烃进行气相色谱分析研究．研究结果表明；这4种油的饱和烃中大部分是正构烷烃；催化油浆、催化重焦蜡和加氢尾油中正构烷烃分布较宽，主要含C16～C34，重催油浆中正构烷烃分布较窄，主要含C17-C30；在实验操作条件下，随着正构烷烃碳原子数增加，以C24为参比的相对校正因子从0．81增至1．30．     

2—氯—6—6硝基甲苯的氯化过程研究与2,6—二氯苯甲醛的合成

以２－氯－６－硝基甲苯为原料,经氯化得α,α,２,６－四氯甲苯,再经水解制得２,６－二氯苯甲醛。用ＧＣ／ＭＳ及ＧＣ／ＩＲ研究了氯化过程,发现反应度是影响氯化过程的主要因素,通过正交实验,获得较优条件下２,６－二氯苯醛的总率为６３．７％,该法具有良好的工业化前景。     

树脂催化法合成琥珀酸酯

以Ｄ－００６大孔强酸性阳离子交换树脂（江苏石油化工学院自制）为催化剂,选择了马来酸酐与正丁醇、月桂醇的酯化反应进行研究。得出投料比、催化剂用量和反应时间等诸因素对马来酸酐转化率的影响,从而确定了最佳反应条件。实验结果表明：酐／醇投料摩尔比为１：２．２,带水剂甲苯用量为原料重量的８０％,反应温度为１２０～１３４℃,催化剂的用量为原料重量的３％,反应时间为２．５ｈ,其马来酸酐转化率大于９４％,琥珀酸混酯收率大于８９％,而且后处理简单,对设备无腐蚀现象,符合清洁生产要求。     

用DSC/TGA筛选硫化亚铁阻燃油剂

由重油和化学试剂组成的硫化亚铁阻燃油剂的阻燃效果,采用DSC/TGA热分析仪进行考察.该方法具有样品用量少、分析速度快和数据准确的优点.通过室外实际环境下用卸载催化剂对比试验,阻燃油剂的阻燃效果与DSC/TGA的评价结果一致.经该方法筛选出的3组分阻燃油剂处理催化剂,在室外环境温度最高为39 ℃时,催化剂的最高温度低于未作任何处理催化剂9 ℃、低于由进口TP006阻燃油剂处理催化剂3 ℃,有较好的阻燃效果.     

1,3-二(4-硝基苯氧基)-2-丙醇结构的研究

用1H、13C、HOD和1H-1HCOSY技术对1,3-二(4-硝基苯氧基)-2-丙醇进行了结构测定和谱峰归属,并用分子模拟软件模拟了分子的动力学行为,确定了氢键形成的位置。