大数据技术及其在化工领域的应用和展望

近年来,大数据领域基础研究取得突破,相关应用发展迅速。国家有关部门陆续出台多方面扶持政策,推动大数据在工业领域特别是化工领域的应用。在工业领域,大数据主要应用于工艺排程与调度、异常工况诊断与预测、产品检验与质量管理、物流和产品链分析及优化等方面。其中,大数据在化工领域已有若干应用实例,达成了生产过程优化、设备运维改善、下游需求匹配、生产自动化程度提高等效果。大数据应用的深化应以信息资源共享的推进及数据归属、权限和安全界限的明晰为基础,着力于实现工业大数据与工业云的深度融合及人工智能应用的拓展。     

杂原子ZSM-5分子筛的合成、表征及其甲醇转化制烃类(MTH)催化性能

配制相同比例凝胶,通过水热合成法制得三种杂原子ZSM-5分子筛(GaZSM-5、BZSM-5和ZnZSM-5)和一种AlZSM-5分子筛,经酸交换后压片成型制得催化剂。采用XRD、ICP、SEM、FT-IR、低温氮气吸脱附、NH3-TPD和Py-IR技术对其进行表征,并在连续流动固定床反应器上进行甲醇转化制烃类(MTH)反应性能评价。表征和评价结果表明,三种杂原子ZSM-5分子筛与AlZSM-5相比,催化剂酸强度降低、酸量减少和B酸与L酸比例得到不同调变,并对孔结构产生一定影响。GaZSM-5的酸量和酸强度降低,B酸比例居中,晶间介孔较大,提高了反应活性稳定性,催化剂寿命达到696h。BZSM-5的酸性弱,B酸比例高,外比表面积大,能够抑制积炭反应。ZnZSM-5的酸量少且酸性弱,B酸比例低,反应活性不足,但引入的锌中心极大提高芳烃选择性。     

Ni负载催化剂积炭失活的研究进展

Ni负载催化剂在天然气化工和煤化工等工业中应用广泛,积炭失活是影响催化剂寿命的主要原因之一。提高催化剂抗积炭性能是Ni负载催化剂研究的重点。综述了Ni催化剂积炭方式、积炭形成机理和积炭对催化剂活性的影响,探讨了添加助剂、改性催化剂载体表面和孔结构、调节反应气氛等抑制催化剂积炭的方法。     

酚试剂分光光度法测定低浓度甲醛关键影响因素

甲醛是主要的室内污染物，严重危害人体健康。准确测量甲醛，特别是低浓度甲醛的含量，对于室内甲醛的浓度测量和污染治理，具有不可替代的重要意义。酚试剂分光光度法检测甲醛具有试剂成本低、操作简单等优点，而且检出限、灵敏度、抗干扰程度等综合性能较好，是应用最多的甲醛检测方法。本研究采用国标GB/T 18204.2—2014推荐的酚试剂分光光度法检测甲醛的实验步骤为参考依据，采用控制变量法分别对盐酸、酚试剂、硫酸铁铵等试剂用量，温度、波长、时间等显色条件，以及硫酸铁铵溶液、酚试剂溶液稳定性等关键影响因素进行了系统考察，获得了甲醛检测的最优检测条件。并据此进行多次实验，绘制了代表性曲线，确定了该检测方法的灵敏度，测得该方法测定甲醛的检出限大约为0.061μg。     

溶液燃烧法制备无机材料研究进展

溶液燃烧法是一种新型无机材料制备工艺,介绍了该法制备无机材料的特点和过程,阐述了燃料种类和用量、助剂、pH以及微波加热等因素对溶液燃烧过程及材料性质的影响,综述了制备荧光材料、催化材料、电池材料、磁性材料和染料等方面的研究进展。     

载体织构对Ni-Fe/γ-Al2O3催化剂结构和甲烷化活性的影响

采用等体积浸渍法制备了4种不同γ-Al2O3为载体的负载型Ni-Fe/γ-Al2O3催化剂,通过BET、XRD和H2-TPR等表征手段对载体和催化剂进行了表面微观结构分析,并考察了其低温浆态床催化CO甲烷化反应的活性和稳定性。结果表明,载体γ-Al2O3的表面织构性质对Ni-Fe/γ-Al2O3催化剂活性物质Ni的分布和甲烷化活性影响较大。比表面积和平均孔径分别为192m2/g和5.8nm的γ-Al2O3载体具有较好的低温浆态床CO甲烷化活性,有利于活性组分的分散,且与γ-Al2O3表面作用较强的β-NiO含量较多,还原后活性物质Ni晶粒较小,形成的活性中心数量多,甲烷化活性及稳定性较好,CO的平均转化率和CH4平均选择性分别达到97.0%和89.0%。而以比表面积较大的高硅γ-Al2O3载体制备的催化剂,游离态α-NiO含量较多,还原过程中容易迁移和团聚,形成较大的Ni晶粒,催化剂的活性和稳定性均差,CO的初始转化率为85.5%,反应17h后活性急剧下降。