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ZIF-8衍生ZnO耦合HZSM-5一步催化合成气制烃醚燃料
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作者 赵春秋 刘竞舸 +3 位作者 刘成伟 张成华 刘丹 桂建舟 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期698-703,I0005,共7页
通过水热溶剂法合成有机骨架结构材料ZIF-8,以其为前驱体调变焙烧温度制备ZnO纳米粒子。采用XRD、TEM、XPS、Raman等表征研究ZnO的组成结构及晶粒粒径形态变化;将ZnO与HZSM-5耦合形成双功能催化剂,考察其在合成气转化中的催化活性。结... 通过水热溶剂法合成有机骨架结构材料ZIF-8,以其为前驱体调变焙烧温度制备ZnO纳米粒子。采用XRD、TEM、XPS、Raman等表征研究ZnO的组成结构及晶粒粒径形态变化;将ZnO与HZSM-5耦合形成双功能催化剂,考察其在合成气转化中的催化活性。结果表明,焙烧温度对ZnO的颗粒粒径结构影响较大,温度影响晶粒的形成速率,提高温度会促进ZnO的聚集;ZIF-8衍生ZnO通过调变温度影响ZnO晶粒粒径,起到改变产物分布的作用。当焙烧温度≤450℃时,以碳包覆ZnO纳米粒子结构存在,ZnO晶粒粒径小于20 nm,含碳ZnO耦合HZSM-5催化剂的产物以二甲醚为主;当温度≥500℃,以纯相ZnO存在,ZnO晶粒粒径皆大于20 nm,ZnO耦合HZSM-5催化剂的产物以烃类为主。ZnO与HZSM-5的耦合方式对双功能催化剂的产物选择性有显著影响。 展开更多
关键词 ZIF-8 ZNO 双功能催化剂 合成气转化 二甲醚 烃类化合物
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费托合成铁基催化剂中Fe_(3)O_(4)含量对CO_(2)选择性的影响 被引量:1
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作者 韩笑 青明 +5 位作者 王洪 于欣 索海云 沈先锋 杨勇 李永旺 《燃料化学学报(中英文)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期155-164,共10页
本研究以共沉淀法制备的α-Fe_(2)O_(3)催化剂为前驱体,通过调变碳化温度和碳化时间制备了不同物相组成的系列催化剂,采用XRD、Mössbauer谱、XPS和Raman光谱等技术考察了催化剂体相和表面物相组成,在此基础上研究了不同条件下(不... 本研究以共沉淀法制备的α-Fe_(2)O_(3)催化剂为前驱体,通过调变碳化温度和碳化时间制备了不同物相组成的系列催化剂,采用XRD、Mössbauer谱、XPS和Raman光谱等技术考察了催化剂体相和表面物相组成,在此基础上研究了不同条件下(不同CO转化率和H_(2)O分压)催化剂的物相组成与催化剂性能之间的关系,重点探究了费托合成条件下CO_(2)生成的活性相。结果表明,升高碳化温度和延长碳化时间有利于Fe_(3)O_(4)向碳化铁转变。在典型的费托合成条件下,催化剂的活性受到碳化铁含量和积炭程度的共同影响。当H_(2)O分压较低时,动力学因素限制了水煤气变换(WGS)反应的进行,CO_(2)选择性仅受CO转化率的影响,Fe_(3)O_(4)含量变化对CO_(2)选择性无明显影响;而在较高的H_(2)O分压下,随着催化剂中Fe_(3)O_(4)含量增加,CO_(2)选择性也随之增加。本文初步阐明了Fe_(3)O_(4)是铁基费托合成催化剂中WGS反应的主要活性相,为认识Fe基费托合成催化剂CO_(2)生成的活性相提供了新的信息,为新型低CO_(2)选择性费托合成工业催化剂的设计奠定了基础。 展开更多
关键词 费托合成 铁基催化剂 Fe_(3)O_(4) CO_(2)选择性 WGS反应
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无模型强化学习研究综述 被引量:25
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作者 秦智慧 李宁 +3 位作者 刘晓彤 刘秀磊 佟强 刘旭红 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期180-187,共8页
强化学习(Reinforcement Learning,RL)作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式,通过与环境进行交互来学习,最终将累积收益最大化。常用的强化学习算法分为模型化强化学习(Model-based Reinforcement Lear-ning)... 强化学习(Reinforcement Learning,RL)作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式,通过与环境进行交互来学习,最终将累积收益最大化。常用的强化学习算法分为模型化强化学习(Model-based Reinforcement Lear-ning)和无模型强化学习(Model-free Reinforcement Learning)。模型化强化学习需要根据真实环境的状态转移数据来预定义环境动态模型,随后在通过环境动态模型进行策略学习的过程中无须再与环境进行交互。在无模型强化学习中,智能体通过与环境进行实时交互来学习最优策略,该方法在实际任务中具有更好的通用性,因此应用范围更广。文中对无模型强化学习的最新研究进展与发展动态进行了综述。首先介绍了强化学习、模型化强化学习和无模型强化学习的基础理论;然后基于价值函数和策略函数归纳总结了无模型强化学习的经典算法及各自的优缺点;最后概述了无模型强化学习在游戏AI、化学材料设计、自然语言处理和机器人控制领域的最新研究现状,并对无模型强化学习的未来发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 人工智能 强化学习 深度强化学习 无模型强化学习 马尔可夫决策过程
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MOFs衍生炭负载的钴基催化剂的廉价制备及其CO加氢催化性能 被引量:2
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作者 李宁 马彩萍 +2 位作者 张成华 杨勇 李永旺 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期428-437,共10页
以对苯二甲酸(H_2BDC)为配体、乙酸钴为Co源、水作溶剂,通过共沉淀法合成了金属有机框架材料(Co-BDC M OFs);以其为前驱体分别在乙炔和氩气氛下采用化学气相沉积法制备了核壳结构Co@C催化剂。结合XRD、氮吸附、SEM、TEM、XPS、TGA和Rama... 以对苯二甲酸(H_2BDC)为配体、乙酸钴为Co源、水作溶剂,通过共沉淀法合成了金属有机框架材料(Co-BDC M OFs);以其为前驱体分别在乙炔和氩气氛下采用化学气相沉积法制备了核壳结构Co@C催化剂。结合XRD、氮吸附、SEM、TEM、XPS、TGA和Raman光谱等手段对Co@C催化剂的结构和组成进行了表征,考察了该催化剂在费托合成反应中的活性及稳定性。结果表明,炭化气氛对炭层结构的石墨化程度有较大影响,而对金属Co核的物相结构和粒径影响较小;乙炔气氛有助于形成多孔的石墨炭壳,从而促进烃链的生长,Co@C-C_2H_2催化剂上的C_(5+)烃产物选择性高达82. 66%,反应过程中催化剂物相由单相金属Co转变为金属Co与Co_2C的混合相,且无失活现象发生,表明Co_2C具有较高的费托反应催化活性。 展开更多
关键词 钴基催化剂 金属有机框架材料 费托合成 炭载体 Co@C Co2C
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金属前躯体溶剂对Pt/ZSM-22催化剂临氢异构性能的影响 被引量:3
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作者 宁强 刘粟侥 +2 位作者 张怀科 陈志强 任杰 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1454-1461,共8页
将Pt前驱体分别溶解于水、乙醇、丙酮、乙酸中,采用浸渍法制备了一系列成型Pt/ZSM-22催化剂。通过XRD、BET、TEM、CO-chemisorption、CO-FTIR和Py-FTIR等表征手段对催化剂的物相结构、织构性质、金属性质和酸性进行了系统地考察并以正... 将Pt前驱体分别溶解于水、乙醇、丙酮、乙酸中,采用浸渍法制备了一系列成型Pt/ZSM-22催化剂。通过XRD、BET、TEM、CO-chemisorption、CO-FTIR和Py-FTIR等表征手段对催化剂的物相结构、织构性质、金属性质和酸性进行了系统地考察并以正十二烷为模型化合物,研究了前躯体溶剂对临氢异构反应性能的影响。结果表明,溶剂极性是造成Pt分散差异的主要原因;以乙醇、丙酮和乙酸为浸渍溶剂制备的催化剂,Pt多分布于ZSM-22分子筛上,并与酸性位相互作用造成Pt缺电子;而以水为溶剂则造成Pt多分布于氧化铝黏结剂上,对Pt的电子性质影响较小。在临氢异构反应中,与Pt落位于氧化铝相比,Pt分布于ZSM-22分子筛上表现出更高的活性和异构选择性,表明缩短酸性位与金属位间距可使反应物和异构中间体迅速扩散至金属位上发生脱氢和加氢反应。 展开更多
关键词 Pt/ZSM-22 前躯体溶剂 金属落位 电子状态 临氢异构化
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预硫化温度对煤直接液化催化剂组分转变及其催化性能的影响 被引量:2
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作者 陈晨 李海杰 +5 位作者 白杨 冯富祥 田磊 杨勇 刘源 郭强 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期54-62,共9页
在5%H_(2)S/N_(2)气氛,不同预硫化温度下制备了系列硫铁催化剂,并在5 MPa的1%H_(2)S/H_(2)气氛、360℃下研究了其催化萘的加氢活性。借助MES、XRD和XPS等表征手段,探究了催化剂在不同预硫化温度及反应条件下组分转变规律。结果表明,预... 在5%H_(2)S/N_(2)气氛,不同预硫化温度下制备了系列硫铁催化剂,并在5 MPa的1%H_(2)S/H_(2)气氛、360℃下研究了其催化萘的加氢活性。借助MES、XRD和XPS等表征手段,探究了催化剂在不同预硫化温度及反应条件下组分转变规律。结果表明,预硫化过程是硫由表面向内部,依照FeS_(2)→FeS、Fe_(1−x)S→Fe_(3)S_(4)→Fe_(2)O_(3)顺序渗硫的过程,而升高温度有利于硫向体相内的传递;接触1%H_(2)S/H_(2)气氛后晶粒由外向内各组分均快速转化为Fe_(1–x)S的过程;调控预硫化条件可以实现活性组分Fe_(1–x)S的含量高、晶粒小,于是可获得最高活性。 展开更多
关键词 煤直接液化 γ-Fe_(2)O_(3) 硫化 组分转变 萘加氢反应
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改性SiO2对铁基催化剂H2、CO吸附及加氢性能的影响 被引量:1
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作者 梁坤 张成华 +2 位作者 相宏伟 杨勇 李永旺 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期769-779,I0001,共12页
采用溶胶凝胶方法通过掺杂修饰剂M(M=Mn、Zn、Zr、Sr)制备出改性SiO2载体,再用浸渍法将Fe元素负载于该载体上制成系列催化剂。采用X射线衍射(XRD)、氮气物理吸附-脱附、X射线光电子能谱(XPS)等手段表征了催化剂的织构性质、晶相组成和... 采用溶胶凝胶方法通过掺杂修饰剂M(M=Mn、Zn、Zr、Sr)制备出改性SiO2载体,再用浸渍法将Fe元素负载于该载体上制成系列催化剂。采用X射线衍射(XRD)、氮气物理吸附-脱附、X射线光电子能谱(XPS)等手段表征了催化剂的织构性质、晶相组成和电子性质。利用程序升温手段研究了催化剂的H2还原吸附性质和CO加氢性能。借助动力学分析方法研究了催化剂与H之间的相互作用。结果表明,少量掺杂的修饰剂对催化剂的Fe物相组成以及表面Fe物种电子状态基本没有影响,但降低了催化剂的比表面积以及活性相分散度,削弱了对H2的吸附能力,降低催化剂的H2脱附活化能。Zn、Zr的掺杂抑制了催化剂的还原,而Mn、Sr的掺杂却促进催化剂的还原。Mn、Zn、Zr的掺杂抑制催化剂表面CO的解离吸附,Sr则促进CO的解离吸附,Mn、Zn、Zr、Sr均促进低温区间C-C耦合和加氢反应,其中,Mn、Zr促进加氢的作用更显著。 展开更多
关键词 改性二氧化硅 修饰剂 铁基催化剂 氢气吸附 动力学分析
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ZSM-5分子筛骨架铝落位对甲醇转化制芳烃催化性能影响 被引量:2
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作者 张立伟 张怀科 +2 位作者 陈志强 刘粟侥 任杰 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1468-1475,共8页
采用软模板法一步合成了一系列铁同晶取代的多级孔Beta分子筛(nFe-HBeta,n=Fe/Al),并通过等体积浸渍法制备出系列Ni基催化剂(10Ni/nFe-HBeta)。结果表明,系列nFe-HBeta均为结晶度高、孔道结构丰富的片状结构。异质铁原子的引入在降低介... 采用软模板法一步合成了一系列铁同晶取代的多级孔Beta分子筛(nFe-HBeta,n=Fe/Al),并通过等体积浸渍法制备出系列Ni基催化剂(10Ni/nFe-HBeta)。结果表明,系列nFe-HBeta均为结晶度高、孔道结构丰富的片状结构。异质铁原子的引入在降低介孔相有序度的同时,促使沸石颗粒粒径下降,中强酸性位点数量显著减少。对于10Ni/nFe-HBeta催化剂而言,骨架铁与NiO之间存在协同作用,可增强活性组分Ni与载体间的作用力,提高活性金属Ni的分散度,降低NiO颗粒粒径。在乙醇水蒸气重整催化反应中,铁元素的引入可规避酸性位以抑制乙醇脱水反应,同时加强CO和CH4的水蒸气重整反应,有效提高H2选择性。其中,10Ni/0.15Fe-HBeta催化剂在500℃时,H2选择性高达72.15%,C2H5OH转化率为99.6%,反应12 h后的积炭量仅为4.3%。 展开更多
关键词 ZSM-5分子筛 骨架铝分布 甲醇转化制芳烃
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原位XRD反应装置下H2O对Fe5C2的物相及F-T反应性能影响的研究 被引量:4
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作者 郭天雨 刘粟侥 +4 位作者 青明 冯景丽 吕振刚 王洪 杨勇 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期75-82,I0005,共9页
将原位XRD反应装置与在线气相色谱技术结合,研究了不同H 2O含量(4.36%、1.68%、0.56%)条件下单一相Fe 5C 2的氧化速率,并考察了不同Fe 5C 2氧化程度(0、25%、55%、68%)和氧化次数对其费托合成(F-T)反应性能的影响。研究结果表明,Fe 5C ... 将原位XRD反应装置与在线气相色谱技术结合,研究了不同H 2O含量(4.36%、1.68%、0.56%)条件下单一相Fe 5C 2的氧化速率,并考察了不同Fe 5C 2氧化程度(0、25%、55%、68%)和氧化次数对其费托合成(F-T)反应性能的影响。研究结果表明,Fe 5C 2物相的氧化速率随H 2O含量的提高而逐渐增加,同时H 2O氧化使Fe 5C 2颗粒粒径减小,暴露出更多活性位点,造成F-T反应活性提高,且氧化程度越大,活性提高越明显;随着氧化次数的增加,F-T反应活性逐渐提高,但CH 4选择性增加,C 5+选择性逐渐降低。 展开更多
关键词 Fe 5C 2 水汽氧化 原位XRD 费托合成
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煤直接液化催化剂预硫化过程中氢的作用研究
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作者 代浩杉 田磊 +5 位作者 熊严坤 冯富祥 杨勇 马智 郭强 刘源 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1191-1201,共11页
在不同温度、不同氢气分压下预硫化制备了系列硫铁催化剂,并在5 MPa 1%H_(2)S-H_(2)气氛、360℃下研究了其催化萘加氢活性。借助XRD、MES、SEM-EDS、ICP和GC-MS等表征手段,研究了不同温度下氢气在预硫化过程中的作用。结果表明,预硫化... 在不同温度、不同氢气分压下预硫化制备了系列硫铁催化剂,并在5 MPa 1%H_(2)S-H_(2)气氛、360℃下研究了其催化萘加氢活性。借助XRD、MES、SEM-EDS、ICP和GC-MS等表征手段,研究了不同温度下氢气在预硫化过程中的作用。结果表明,预硫化过程中氢气的引入有利于硫的传递,从而促进了硫化。在不同温度下均有利于活性相Fe_(1−x)S生成,但不同预硫化温度下氢气的作用有所不同。50℃预硫化时,氢气的引入可以有利于硫的传递,使得催化活性有所上升,但该温度下依然存在大量单质Fe和单质S;150℃预硫化时催化活性最好,单质Fe含量下降没有单质S生成,随着氢气分压的增大,萘加氢转化率由60.6%增加至69.1%;300℃预硫化时氢气将催化剂表面的硫还原至低价态,不利于硫的传递,在催化剂颗粒内部观察到晶态的Fe_(3)O_(4),进而催化活性有不同程度的下降。 展开更多
关键词 预硫化 铁基催化剂 氢气 直接液化催化剂
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机器学习设计新型有机分子研究进展 被引量:1
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作者 谭胖 刘旭红 +4 位作者 谌彤童 秦智慧 杨涛 刘晓彤 刘秀磊 《有机化学》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2666-2675,共10页
新型有机分子一直是有机化学领域的研究重点,其在开发高性能材料方面具有重要意义.传统的有机分子发现是一个类似于“炒菜”的试错过程,它耗时耗能且效率相对低下.常见的量子化学方法试图根据期望属性值筛选出合理的分子结构,以更好地... 新型有机分子一直是有机化学领域的研究重点,其在开发高性能材料方面具有重要意义.传统的有机分子发现是一个类似于“炒菜”的试错过程,它耗时耗能且效率相对低下.常见的量子化学方法试图根据期望属性值筛选出合理的分子结构,以更好地指导实验,然而,由于计算资源相对于算法复杂度严重不足,精确给出实验指导在大多数情况下难以实现.近年来机器学习的出现改变了这种情况,训练好的模型可以快速推测出分子的属性.更令人兴奋的是机器学习可以逆向进行分子设计,拓宽人类的想象力,给出其在分子设计领域的“神之一手”.本综述首先介绍了逆向分子设计所必须的分子描述方式,随后对几种常见的深度生成模型加以归纳,对新型有机分子设计研究现状进行了总结,最后探讨了新型有机分子设计所面临的挑战,展示了笔者做出的部分探索. 展开更多
关键词 机器学习 生成模型 逆向分子设计 分子描述 BASE64编码
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