Schnakenberg自催化模型的非常数正解

讨论含有两种反应物的简单的Schnakenberg自催化模型在Neumann边界条件下的相关性质.首先应用谱理论证明了该反应扩散系统的唯一正常数解是一致渐近稳定的;其次应用极大值原理证明该模型在平衡状态下存在上下界;最后应用能量方法得到此模型在齐次Neumann边界条件下不存在非常数正解时扩散系数需满足的条件.

光电子能谱技术在模型催化剂研究中的应用

光电子能谱技术是一种重要的表面分析技术。本文介绍了光电子能谱技术的基本原理与分类,及其在氧化物薄膜和金属/氧化物薄膜两种重要的模型催化剂研究中的具体应用,阐述了光电子能谱技术在氧化物薄膜和金属/氧化物薄膜体系模型催化剂的元素组成、含量、化学态及电子结构分析的应用,从而表明其在模型催化剂的制备和热稳定性研究中的重要作用。

双反应活性中心催化体系降解木质素模型物的研究

以硝酸铜和硝酸铁为原料,制备以活性炭为载体的铜-铁双金属复合催化剂,将其用于活化过硫酸盐,以实现对木质素模型物阿魏酸的降解;探讨催化剂制备的最佳反应条件和反应条件对材料催化活化效率的影响。结果表明,当活性炭质量分数为6%、催化剂(Cu^(2+)∶Fe^(3+)=2∶1,物质的量比)用量为0.03 g/L、过硫酸钠浓度为0.05 mol/L、pH值=7时,反应60 min,能够降解90%的阿魏酸。通过分析降解中间产物发现,阿魏酸可通过一系列氧化反应降解为小分子羧酸。通过电子顺磁共振技术表征表明,该催化体系中的主要反应活性物种是硫酸根自由基和羟基自由基。同时,催化剂具有良好的稳定性和循环利用性。

木质素模型化合物的电化学催化研究:转化特性与产物选择性

酚类衍生物是生物油的关键组分,对其电催化加氢(ECH)性质的深入理解对于高效利用生物油至关重要。基于此种考量,本工作研究了生物油中代表性物质愈创木酚的电催化加氢性能,探讨了其电催化加氢的反应机制、转化率和产品选择性在不同反应条件下(温度:40−80℃,高氯酸浓度:0.2–1.0 mol/L,电流强度:(–10)–(–150)mA)的变化。同时,也探索了愈创木酚中间产物(2-甲氧基环己酮和环己酮)等对其电催化加氢的影响。结果表明,愈创木酚的ECH转化率随温度和电流强度的提高而增加,但高氯酸浓度的增加则对转化率具有相反的影响。同时发现,中间产物的存在增强了愈创木酚的电催化加氢转化率,尤其是2-甲氧基环己酮,其效果更为显著。在此基础上,对其他种酚类衍生物(包括苯酚、邻苯二酚、愈创木酚、丁香酚和香草醛)及其混合物的电催化加氢机制的进一步研究中发现,模型化合物的电催化转化率与苯环上官能团的复杂程度成反比。在其中结构最简单的苯酚具有最高的转化率(89.34%),而由于结构更复杂,香草醛的转化率最低,仅为46.79%。同时,在多组分混合物的电催化加氢研究中发现,模型化合物的协同和竞争机制将显著影响各自的转化率。

大语言模型在电催化领域中的应用

大语言模型作为现代科技的杰出代表,已经在社会的各个领域产生了深远影响.这些模型由数十亿个神经元相互连接构建而成,集成了人类至今为止的丰富知识,具备与全球各地人们进行流畅、精确对话的卓越能力.其类人智能特性不仅使其能够应对现代社会的各种挑战,更在多个科学领域中展现出巨大的应用前景.然而,目前大语言模型广泛应用的潜力尚未被完全挖掘.本文旨在深入探讨现代大语言模型在电催化领域的潜在应用,以期阐明这些人工智能驱动的模型如何助力科研人员深化对催化学科的理解,并推动催化剂的智能设计.通过对大语言模型在电催化领域应用的系统研究,我们期望能够为未来的科研工作提供新的思路和方法.本文首先分析了传统的实验法和多尺度模拟方法在催化研究中的局限性,包括资源消耗大、实验周期长、研究进展缓慢以及受人类自身能力限制等问题.随后,着重探讨了大语言模型在电催化研究中的显著优势,如突破人类认知界限、理论上具备无限知识累积能力等.尽管大语言模型展现出巨大的潜力,但仍面临泛化能力与领域专业性之间的权衡、文本限制等挑战.为应对这些挑战,本文进一步介绍了多模态大语言模型的发展及其在电催化研究中的具体应用,包括与实验者的直接互动、基于实验反馈的持续优化、预训练模型的微调以及结合视觉编码器实现多模态数据融合等.最后,强调了多模态大语言模型在光谱分析、实验路径设计、过渡状态搜索、分子结构设计、催化剂优化和问题诊断等方面的巨大潜力.总之,多模态方法在催化领域具有广泛的应用前景,能够整合多种数据源,为催化剂设计、反应机理研究和反应条件优化提供强大的工具和技术支持.最后,本文展望了大语言模型在科学研究中的作用和未来发展趋势.大语言模型在知识积累和效率提升方面展现出了出色的能力,但在创造全新知识方面,或许还无法与科学先驱相提并论.展望未来,大语言模型应当与实验和模拟方法深度融合,以增强其预测能力和多模态学习能力.通过这样的结合,大语言模型将能够更全面地辅助科学研究者,进而推动科学研究更迅速地发展.这一发展趋势不仅有助于提升科学研究的效率和准确性,还将为科学领域带来更多的创新和突破.

封装型Ni基催化剂对煤焦油模型化合物催化转化的性能研究

为提高煤热解焦油中轻质组分含量,定向调控焦油裂解产物,采用原位封装法制备了Ni基催化剂(xNi@HZSM-5,x表示Ni含量,质量分数),并考察了其对焦油模型化合物荧蒽和芘的催化转化作用。结果表明,在N_(2)气氛下,xNi@HZSM-5的荧蒽和芘的转化率区别较小;在H_(2)气氛下,2.0Ni@HZSM-5的荧蒽和芘具有最大转化率,分别为51.91%和46.21%,且2.0Ni@HZSM-5比采用浸渍法制备的2.0Ni/HZSM-5(Ni质量分数为2.0%)具有更高的稳定性。采用X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)和N_(2)吸/脱附等表征方法对催化剂进行了分析表征。结果表明,2.0Ni@HZSM-5比2.0Ni/HZSM-5具有更大的比表面积和总孔容,且Ni位于分子筛孔道内部,具有更高的活性和稳定性。通过不同气氛下模型化合物的转化产物的分析,推测了荧蒽与芘在催化转化过程中的反应路径。

一类具有时滞的Schnakenberg模型的Hopf分支及稳定性

研究了一类在齐次Neumann边界条件下具有时滞的Schnakenberg模型.首先,以时滞为分支参数,分析了时滞对该系统正平衡点稳定性的影响,并给出了Hopf分支的存在条件.其次,运用中心流形定理和规范型理论,得到Hopf分支方向和分支周期解的稳定性.最后,利用Matlab软件进行数值模拟,验证结论的正确性,得出时滞会使稳定的系统变得不稳定,并产生Hopf分支.

高负载铜基SSZ-13分子筛催化剂SCR模型研究

随着日益严格的排放法规出台,降低重型柴油机的氮氧化物(NO_(x))排放已成为研究的重点.为提高SSZ-13分子筛催化剂在低温下的二氧化氮(NO_(2))转化效率,通过数值仿真的方法研究了高负载铜基的小孔径分子筛催化剂在不同工况下的最佳NO_(2)占比情况.利用GT-SUITE软件建立了一维反应器模型以及催化反应动力学模型,采用数值模拟计算的方法对选择催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统内化学反应进行了研究.模型考虑了423~673 K的温度范围内,氨气(NH_(3))的吸附、脱附和氧化反应、一氧化氮(NO)氧化反应、NO_(x)的还原反应以及硝酸铵(NH_(4) NO_(3))的分解反应,并且在排出气体中监测重要的温室气体——氧化亚氮(N_(2)O)的排放量.结果表明:在高负载铜基的SSZ-13分子筛催化剂作用下,NO_(2)与NH_(3)反应生成的NH_(4)NO_(3)在573 K以下的低温段结晶,晶体堵塞孔道抑制反应进行;而随着温度升高,NH_(4)NO_(3)逐渐分解,反应得以正常进行,因此NO_(2)的含量对NO_(x)的转化效率产生影响,即不同温度段的最高NO_(x)转化效率对应的NO_(2)进气量不同,当温度升高,最高NO_(x)转化效率对应的NO_(2)占比先升高后降低,最高NO_(2)占比不超过40%,并且对应温度区间内排出的N_(2)O含量低于6×10^(-6).改变氨氮比、空速、催化剂活性位点密度等工况探究氮氧化物转化效率最高对应的NO_(2)占比,得到的NO_(2)占比均为动态变化值.定义氮氧化物转化效率超过80%的温度范围为最佳温度窗口,变化工况发现最佳温度窗口均为503~673 K.

Pt-SO_(4)^(2-)/ZrO_(2)-Al_(2)O_(3)催化正己烷异构化反应动力学模型

采用共沉淀法制备SO_(4)^(2-)/ZrO_(2)-Al_(2)O_(3),等体积浸渍法制备Pt-SO_(4)^(2-)/ZrO_(2)-Al_(2)O_(3)固体超强酸催化剂,采用5mL连续固定床反应装置评价了反应温度、反应压力、氢/油体积比和体积空速对Pt-SO_(4)^(2-)/ZrO_(2)-Al_(2)O_(3)催化剂催化正己烷临氢异构化反应活性的影响。进行拟一级动力学模型验证,建立正己烷异构化一级反应网络动力学模型。结果表明:增加反应压力和体积空速,正己烷转化率降低;随着氢/油体积比、反应温度的升高,正己烷转化率提高。在180~200℃范围内,正己烷在Pt-SO_(4)^(2-)/ZrO_(2)-Al_(2)O_(3)催化剂上的临氢异构化反应可以视为简单拟一级可逆反应,反应活化能Ea为81.84kJ/mol,指前因子A为1.57×10^(9)h^(-1);建立的拟一级反应网络动力学模型与实验结果拟合较好,各步反应活化能在76~127kJ/mol之间。

气固相非催化反应——粒径不变缩芯模型的实例解析

以钙基吸收剂吸收CO_(2)为例,讲解了化学反应工程中缩芯模型的相关理论知识,包括反应过程、浓度分布和速率方程等内容。通过查阅文献、梳理理论知识点、实验等方式,进行结果验证和知识的扩展。

基于模型化合物的脱硫灰催化提质生物质热解气研究

该研究从清洁转化脱硫灰和生物质资源出发,利用自制的碳基固废热解炉研究了低温条件下(<600℃)脱硫灰对棉杆热解的催化效果。研究发现:脱硫灰明显促进了棉杆的热分解,提高了棉杆热解气产率和低位热值,提高了棉杆热解气中H_(2),CH_(4)和C_(2)H_(6)等富氢气的产量,同时,脱硫灰的催化效果降低了热解气中CO和CO_(2)的产量。通过模型化合物法研究发现:脱硫灰对棉杆中的纤维素和木质素成分生成热解气的过程有不同的催化效果;脱硫灰促进了脱硫灰/棉杆催化热解过程中纤维素生成H2和木质素生成CH4的化学反应,抑制了纤维素生成CO和CO_(2)的化学过程。

渣油加氢催化剂级配模型的构建

目的优化固定床渣油加氢装置反应器内组合装填的各类催化剂级配比例,使脱金属、脱硫、脱残炭等效果整体达到最优。方法采用有4台串联反应器的渣油加氢试验装置,通过改变渣油进料的液时体积空速,获得了4台反应器的HDNi、HDV、HDS和HDCCR反应速率常数。结果HDNi、HDV和HDS反应更多发生在二反,而HDCCR反应则更多发生在三反;经过前3台反应器后,剩余的均为最难反应的杂质,在四反中杂质的脱除更加困难。结论以各个反应器的HDNi、HDV、HDS和HDCCR反应速率常数为基础,构建了渣油加氢反应动力学模型。该模型可以预测不同催化剂级配方案下的杂质脱除率。模型预测值与实际值的差值在1.7个百分点以内,可以满足工业应用的需求。

具有可逆效应的自催化扩散模型的定性分析

在齐次Neumann边界条件下,研究一类具有可逆效应的自催化扩散模型.首先,通过稳定性理论建立由扩散引起的Turing不稳定性;其次,利用Crandall-Rabinowitz局部分支理论,给出简单特征值处的分支结构;最后,采用空间分解技术和隐函数定理,证明双特征值处稳态分支的存在性.

催化生物质焦油模型化合物热解规律的研究

为进一步开发可再生能源,探究了生物质焦油的催化转化路径。试验以分子筛为载体制备了Ni基分子筛催化剂,对生物质焦油相关模型化合物进行催化热解研究,考察了不同催化剂以及热解温度的影响。结果表明,Ni的负载很大程度上提高了催化剂的催化活性,促进了催化反应向气体产物方向进行;随着助剂金属Ca,Co的二次负载,金属间的相互作用进一步提高了催化剂的机械强度和反应稳定性。通过对热解温度的研究,发现随着温度升高,模型物转化率和热解气产率显著提高,高温促进了催化剂与模型物间的氢转移反应。各模型化合物在Ni-CaCo/HZSM-5的催化作用下,均可以从大分子有机物转化为小分子气体,其转化率可以达到90%以上。研究旨在为进一步深入研究焦油的催化转化奠定基础。

基于简化K-M模型的加氢催化剂活性金属在载体上分散状态的研究

基于简化的Kerkhof-Moulijn模型,建立了应用X射线光电子能谱(XPS)定量结果研究加氢催化剂活性金属在载体表面分散状态的方法。模型充分考虑了载体比表面积、载体真密度及光电子平均自由程等对XPS定量结果的影响,结合XPS分析得到的催化剂表面活性金属与载体的原子摩尔比,可以获得活性金属在载体表面的表观粒径,从而更加直观和客观地分析活性金属的分散状态。此外,研究了活性金属负载量、载体比表面积和金属种类对分散状况的影响,比较了加氢催化剂硫化前后分散度的差异。结果表明,硫化过程将使金属元素分散性变差。此方法的建立为加氢催化剂表面金属分散状态与催化性能的关系研究提供了新方法。

加压流化床Co-Ca催化煤焦加氢气化反应动力学

煤催化加氢气化是极具发展潜力的煤制天然气技术,包括煤催化加氢热解和煤焦催化加氢气化2个步骤,其中煤焦催化加氢气化的反应速率远小于煤催化加氢热解的反应速率,是整个气化过程的速率控制步骤,因此建立适宜的煤焦催化加氢气化反应动力学对该技术的应用具有重要的意义。在小型加压流化床中,研究了Co-Ca催化煤焦加氢气化过程中煤焦颗粒密度和孔隙结构随碳转化率的变化规律,发现随反应进行煤焦颗粒密度减小,孔隙总比表面积与反应速率线性相关,表明Co-Ca催化煤焦加氢气化反应符合随机孔模型的特征。通过调控反应温度、氢分压和Co负载量,获得了煤焦中碳转化率的变化规律。结果表明:650~850℃反应仍处于动力学控制阶段;反应温度超过750℃后,反应速率显著提升,进一步提升温度至850℃时,碳转化率由650℃时的16.32%增至95.32%。随氢分压升高,碳转化率增大,氢气分压由0.6 MPa增至2.5 MPa时,碳转化率由19.49%提高至94.11%。随Co催化剂负载量由1%提高至3%,碳转化率持续提升,继续增加Co负载量至5%,碳转化率变化较小。采用扩展随机孔模型,引入经验参数c和p对试验数据进行分析,得到煤焦催化加氢气化反应的活化能为122.7 kJ/mol,反应级数为1.54。模型预测的反应速率值与试验值之间的平均偏差为4.81%。

气氛环境下Au/CeO_(2)催化剂烧结行为的原位电镜研究

气氛环境下原位研究催化剂的烧结行为,能够为理解催化剂在预处理以及反应条件下的烧结机理和高稳定催化剂的设计提供重要的实验依据。本文以Au/CeO_(2)模型纳米催化剂为研究对象,利用环境透射电子显微镜原位观察其在O_(2)与CO气氛下的高温动态烧结过程。实验发现,负载在CeO_(2)上的Au纳米颗粒在O_(2)与CO气氛环境中表现出不同的烧结行为,其在O_(2)气氛下具有较高的烧结速度,同时存在颗粒迁移与聚集长大(particle migration and coalescence,PMC)和奥斯特瓦尔德熟化(Ostwald ripening,OR)两种烧结过程;在CO气氛下烧结速度较慢,烧结过程以OR为主。对比不同气氛环境下烧结后催化剂的表面结构可知,CO增加了CeO_(2)表面台阶的数量以及表面氧空位浓度,增强了载体对Au颗粒的锚定作用,从而提升Au/CeO_(2)催化剂的稳定性。

融合深度学习与过程机理的FCC装置关键参数软测量模型

产品产率作为催化裂化(FCC)装置的关键参数,构造其软测量模型对提升装置效益具有重要的现实意义,而原料与催化剂性质的缺失往往使得产率软测量模型性能迅速恶化。为此,以基于半监督学习的深度置信网络-极限学习机(DBN-ELM)算法为基础,将工艺过程机理模型与数据驱动模型集成,提出了可用于预测商业催化裂化装置产品产率的软测量混合建模方法。此外,还提出基于流程模拟的灵敏度分析-相关系数矩阵(SA-CCM)策略用于软测量模型主要输入变量的选择。结果表明,混合模型相比于数据驱动模型具有更优的模型性能,即预测精度提升43.9%、数据相关性(皮尔森系数)提升29.3%。这说明所提出的产率软测量混合建模方法使得模型的预测性能提高,能较好地适应原料与催化剂性质的变化。

层状结构BiOBr的形成机理及其光催化降解抗生素性能

通过水热合成法片层结构溴氧化铋(BiOBr)颗粒,探究其形成机理,并在氙灯光照下以喹诺酮类抗生素诺氟沙星(NOR)为降解底物,考察BiOBr形貌结构变化对光催化性能的影响。X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)分析确认BiOBr制备成功。结果表明,水热合成条件下制备的BiOBr为片层结构,随反应溶液pH值的增加,颗粒尺寸逐渐变小,且分散性越来越差,吸收带边发生蓝移,禁带宽度变大。分析水溶剂环境下片层BiOBr的形貌变化生长机理,当pH=1时,BiOBr形貌为均匀的片状结构,宽度为(3~5)μm,禁带宽度为2.93 eV,表现出最佳的光催化活性,光催化反应60 min后,NOR的降解率达到87.2%,最高降解速率常数为3.31×10^(-2)min^(-1)。

基于严格机理的催化裂化装置在线流程模拟与运行优化分析平台

创新性提出了基于严格机理的催化裂化装置在线流程模拟与运行优化分析平台,平台以底层催化裂化装置流程模拟模型(含烟气余热回收)、除氧器性能分析模型、减温减压器性能分析模型为核心,结合现场MES、LIMS数据,通过自主开发的接口将实时数据传入模型,进行数据在线校正后实现催化裂化装置关键参数工艺数字孪生、在线操作优化及设备性能分析。本文从功能设计、关键技术及应用效果对平台进行了具体介绍,该平台已在中国石油某炼化企业重油催化裂化装置完成上线试运行,在当前数字化转型大背景下,该平台的成功开发对于后续其他炼化企业的推广具有重要意义。