催化剂的设计-Fe1-xO基氨合成催化剂创新的启示

• 作 者: 刘化章 郑启富 陈志军 韩文锋 李瑛
• 机 构: 浙江工业大学工业催化研究所,浙江省杭州市 310032
• 出 处: 第十六届全国催化学术会议
• 发表日期: 2012年期
• 关键词: 氨合成催化剂 优化设计方法 创新 广义回归神经网络 熔铁催化剂 费托合成油 催化剂体系 催化剂活性

　　熔铁催化剂是合成氨和费托合成油两个重要工业的经典催化剂，对工业和催化理论有重大影响.Fe1-xO 基催化剂是新的一类催化剂体系，仍然具有深度开发和提高的潜力.本文在理论研究和实验研究基础上，采用广义回归神经网络(GRNN)模型和智能计算优化设计方法，设计催化剂主要组分和助催化剂，研制出新型高效ZA-7 型Fe1-xO 基氨合成催化剂，催化剂活性又有了较大的提高.在低压下的活性接近昂贵的Ru/AC 催化剂，并可与之竞争.Fe1-xO 催化剂的研究取得新进展.