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Ni/SiO_2催化剂的制备条件对催化间二硝基苯加氢反应性能的影响
被引量:
15
1
作者
刘迎新
陈吉祥
张继炎
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期37-41,共5页
将Ni/SiO2 催化剂应用于间二硝基苯加氢反应中 ,考察了该催化剂制备过程中焙烧温度和还原温度对其催化性能的影响 ,并通过BET、XRD、TEM、TPR等方法对催化剂进行了表征 .结果表明 ,在实验研究范围内 ,随着焙烧温度的提高 ,Ni/SiO2 催化...
将Ni/SiO2 催化剂应用于间二硝基苯加氢反应中 ,考察了该催化剂制备过程中焙烧温度和还原温度对其催化性能的影响 ,并通过BET、XRD、TEM、TPR等方法对催化剂进行了表征 .结果表明 ,在实验研究范围内 ,随着焙烧温度的提高 ,Ni/SiO2 催化剂比表面积降低 ,NiO与载体SiO2 之间的相互作用逐渐增强 ,催化剂的还原温度明显提高 ,活性组分Ni的晶粒度增大 ,焙烧温度为 773K时催化剂具有最佳的催化反应性能 ,此时活性组分Ni以高分散状态存在 .催化剂的还原温度对Ni/SiO2 催化剂的结构和催化性能影响显著 ,当还原温度较低时 ,活性组分还原不完全 ,催化剂活性较低 ;而还原温度太高会使活性组分烧结 ,导致催化剂活性明显降低 ;还原温度为 72 3K时催化剂表现出最佳的活性和选择性 .
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关键词
Ni/SiO2
催化剂
催化加氢
间二硝基苯间苯二胺
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职称材料
采用BP神经网络优化间二硝基苯催化加氢的反应条件
被引量:
4
2
作者
刘迎新
未作君
+1 位作者
陈吉祥
张继炎
《催化学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期20-24,共5页
采用BP神经网络对间二硝基苯液相催化加氢制备间苯二胺的反应条件进行优化 .首先利用均匀设计的实验结果 ,采用LM算法对BP神经网络进行训练 .再利用训练好的BP神经网络对各种实验因素水平组合条件下间二硝基苯的转化率和间苯二胺的收率...
采用BP神经网络对间二硝基苯液相催化加氢制备间苯二胺的反应条件进行优化 .首先利用均匀设计的实验结果 ,采用LM算法对BP神经网络进行训练 .再利用训练好的BP神经网络对各种实验因素水平组合条件下间二硝基苯的转化率和间苯二胺的收率进行预测 .结果表明 ,采用苯作溶剂时 ,间二硝基苯的转化率较高 ;采用乙醇作溶剂时 ,间苯二胺的收率较高 ;当采用乙醇为溶剂 ,催化剂用量为 2 0 % ,反应温度和压力分别为 36 5K和 2 9MPa时反应效果较好 ,间苯二胺的收率高达 95 8% .进一步的实验验证表明 ,用神经网络模型模拟的结果与实验结果基本吻合 .
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关键词
BP神经网络
LM算法
反应条件
优化
间二硝基苯
加氢
间苯二胺
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职称材料
题名
Ni/SiO_2催化剂的制备条件对催化间二硝基苯加氢反应性能的影响
被引量:
15
1
作者
刘迎新
陈吉祥
张继炎
机构
天津大学化工学院催化科学与工程系
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期37-41,共5页
文摘
将Ni/SiO2 催化剂应用于间二硝基苯加氢反应中 ,考察了该催化剂制备过程中焙烧温度和还原温度对其催化性能的影响 ,并通过BET、XRD、TEM、TPR等方法对催化剂进行了表征 .结果表明 ,在实验研究范围内 ,随着焙烧温度的提高 ,Ni/SiO2 催化剂比表面积降低 ,NiO与载体SiO2 之间的相互作用逐渐增强 ,催化剂的还原温度明显提高 ,活性组分Ni的晶粒度增大 ,焙烧温度为 773K时催化剂具有最佳的催化反应性能 ,此时活性组分Ni以高分散状态存在 .催化剂的还原温度对Ni/SiO2 催化剂的结构和催化性能影响显著 ,当还原温度较低时 ,活性组分还原不完全 ,催化剂活性较低 ;而还原温度太高会使活性组分烧结 ,导致催化剂活性明显降低 ;还原温度为 72 3K时催化剂表现出最佳的活性和选择性 .
关键词
Ni/SiO2
催化剂
催化加氢
间二硝基苯间苯二胺
Keywords
nickel-based Ni/SiO 2 catalyst, catalytic hydrogenation, m-dinitrobenzene, m-phenylenediamine
分类号
O643 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
采用BP神经网络优化间二硝基苯催化加氢的反应条件
被引量:
4
2
作者
刘迎新
未作君
陈吉祥
张继炎
机构
天津大学化工学院催化科学与工程系
北京大学化学与分子工程学院应用化学系
北京大学环境学院环境科学系
出处
《催化学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期20-24,共5页
文摘
采用BP神经网络对间二硝基苯液相催化加氢制备间苯二胺的反应条件进行优化 .首先利用均匀设计的实验结果 ,采用LM算法对BP神经网络进行训练 .再利用训练好的BP神经网络对各种实验因素水平组合条件下间二硝基苯的转化率和间苯二胺的收率进行预测 .结果表明 ,采用苯作溶剂时 ,间二硝基苯的转化率较高 ;采用乙醇作溶剂时 ,间苯二胺的收率较高 ;当采用乙醇为溶剂 ,催化剂用量为 2 0 % ,反应温度和压力分别为 36 5K和 2 9MPa时反应效果较好 ,间苯二胺的收率高达 95 8% .进一步的实验验证表明 ,用神经网络模型模拟的结果与实验结果基本吻合 .
关键词
BP神经网络
LM算法
反应条件
优化
间二硝基苯
加氢
间苯二胺
Keywords
neural network
LM algorithm
reaction condition
optimization
m-dinitrobenzene
hydrogenation
m-phenylenediamine
分类号
TQ246 [化学工程—有机化工]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
Ni/SiO_2催化剂的制备条件对催化间二硝基苯加氢反应性能的影响
刘迎新
陈吉祥
张继炎
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
15
下载PDF
职称材料
2
采用BP神经网络优化间二硝基苯催化加氢的反应条件
刘迎新
未作君
陈吉祥
张继炎
《催化学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2005
4
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职称材料
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