论文部分内容阅读
催化剂一般具有复杂的多级孔道结构,其催化性能与孔道结构、活性成分以及操作条件等密切相关。研究催化剂孔道内的反应-扩散耦合过程,明确催化性能与复杂孔道结构之间的关联规律,实现催化剂结构和性能的量化调控对催化剂研制和优化设计具有重要意义。揭示催化剂孔道结构对孔道内反应和扩散性能的调控规律是其中的关键问题。实验上由于受测量手段和时空分辨率的限制,无法对纳微尺度孔道内的反应-扩散耦合过程进行研究;传统的分子动力学(MD)方法难以对化学反应过程进行模拟,且模拟气体扩散过程时计算效率低下。因此,发展新的模型和方法实现对催化剂复杂孔道内反应-扩散耦合过程的模拟,不仅具有科学意义,同时也具有一定的工业应用价值。本论文采用硬球-拟颗粒(HS-PPM)耦合方法并结合简化的集总反应模型,对C4烯烃催化裂解过程中反应物和产物在孔道内的反应-扩散耦合过程进行了模拟。论文中提出了一种多孔结构可控设计方法,能够对孔隙率、孔径和孔体积占比等进行独立可量化的调控,同时构建了不同孔道结构连接方式的孔道模型,定义了对反应性能、扩散性能以及催化性能进行量化表征的参数。论文的主要研究成果如下:(1)提出一种新的复杂多级孔道结构的构建方法,并建立了 C4烯烃催化裂解过程的简化集总反应动力学模型。通过对可控孔道结构内反应-扩散耦合过程模拟,验证了可控孔道结构模型的有效性和准确性,为催化剂优化设计提供了一种孔道结构量化调控的方法。(2)提出了反应-扩散耦合度参数对反应-扩散耦合性能进行量化表征,分别考察了孔道结构不同连接方式、孔隙率和孔径分布等对催化剂性能的影响。结果表明对于最佳连接方式的孔道结构,孔道内的扩散过程仍然受限;增大孔隙率可显著提高时空收率、转化率。对包含三种孔径(D1
其他文献
多目标优化问题是优化领域中的一个重要的研究课题,其中包含着丰富的研究内容和广泛的实际应用背景,然而传统针对多目标优化的算法往往是光滑的多目标优化算法,不适用于现实
由于多个模式的存在,多模光纤输出的多个模式发生干涉形成散斑。因为散斑很难进行明确分类和识别,传统上利用一根多模光纤是无法进行成像的,而且,多模光纤传输信号十分不稳定,信号会因为外界的温度和光纤的应力而发生一定程度的失真。随着深度学习和机器学习技术的发展,现在可以使用神经网络对光纤输出端得到的散斑图进行图像识别和分类。神经网络可以提取散斑图的特征,然后根据散斑的特征进行识别和分类,在本文中,我们通过
复杂网络的扰度问题与网络的鲁棒性密不可分,它是网络科学领域中一个前沿性的研究热点。通过网络扰度问题的研究,可以揭示各种扰度方式下网络鲁棒性的变化规律,确定鲁棒性网
癌症已经成为威胁人类健康的主要疾病之一。化疗药物如阿霉素、紫杉醇、多西紫杉醇等具有水溶性差,体内循环时间短,毒副作用大等弊端,使其在化疗应用中有巨大的局限性。纳米
在日益复杂的社会环境下,敢于并善于处理好各种阻碍学校教育与管理的、妨害学生学习与生活的、有可能造成不良社会影响的学生突发事件,是新时代高等学校担当起立德树人、培养担当民族复兴大任时代新人重大使命的题中应有之义。在“百年未有之大变局”的时代背景下,基于高等教育办学规模不断扩大的现实情况,考虑到高等学校始终要面对学生不断增长的发展自身的需求同学校发展现实状态下有限的服务供给能力的实际矛盾,始终要面对承
随着高速列车技术的飞速发展,越来越多的人们选择乘坐高铁出行。在高速移动环境下,由于无线网络的网络特性和频繁的越区切换,导致网络性能的各种指标经常发生变化,因此移动网络运营商往往不能给用户提供满意的网络服务,从而给用户的在线工作和学习带来诸多不便。解决问题的一个重要步骤就是对高速移动环境下的网络性能进行高精度测量和评估。现有的大多数网络性能测量算法在传统有线环境下表现良好,但是在移动无线环境下往往精
鳄蜥(Shinisaurus crocodilurus)隶属于鳄蜥科(Shiniasuridae)鳄蜥属(Shinisaurus),为单型科单型属的物种,为我国一级保护动物。目前关于视觉辨别能力的研究多见于哺乳动物以
氢气是非常具有发展前景的清洁可再生能源。水的电解是一种高效且持续的制氢方法。析氢反应（HER）是电解水制氢的关键步骤。为了减少HER所需的能耗并提高能量的利用率,电催化剂
WENO格式是近年来流体力学的数值方法发展过错中出现的一类应用广泛的高精度格式,其研究主要集中在对离散化的数值方法不断更新与推进,对数值方法优良性质的改善,研究关键在