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以胜利减渣和沙轻减渣为原料,研究了超声波处理对加氢反应前后沥青质单元分子结构的影响,并结合1H-NMR数据、沥青质单元分子参数变化和红外光谱分析等结果,用Chem Bio Draw Ultra 2012模拟出不同条件下两种沥青质单元分子的结构。结果表明,超声波处理减少了沥青质的缔合数,使沥青质单元分子发生开环反应和脱烷基侧链反应加剧,改变了沥青质单元分子的结构,对加氢后沥青质单元分子的结构和组成产生重要影响。沥青质单元分子模型可形象体现超声波处理对加氢反应前后沥青质单元分子化学结构的影响,有助于在分子水平上解释超声波处理影响沥青质单元分子的原因。 相似文献
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利用密度泛函理论计算了Bi4B2O9晶体的常温拉曼光谱, 并通过与实验拉曼光谱对比, 对其振动模式进行了归属. 利用高温原位拉曼光谱研究了Bi4B2O9从常温到750 ℃升温过程中微结构的变化. 随着温度的升高, 晶体的平均键长变长, 键角分布变宽, 熔化后晶体中的BiO4和BiO5多面体解体, BO3构型则保持三配位不变. 运用量子化学从头算法模拟了Bi4B2O9的熔体结构并与实验拉曼光谱进行了对比分析, 发现在Bi4B2O9熔体中B原子团簇为孤立的BO3构型, Bi 3+游离于BO3之间, 并结合未参与形成BO3的O原子起到平衡电荷的作用. 相似文献
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合成氨工业是国家能源与战略的基石,是化学工业的支柱产业,随着国家产业升级与转型,对合成氨工业的能耗提出了较为严厉的要求.钌基催化剂被誉为继铁催化剂后的第二代氨合成催化剂,与铁催化剂相比,钌基催化剂在低温和低压下具有优异的催化性能.炭材料因具有低成本、高比表面积以及电子传输和热传输等独特性能,比其它化合物如MgO,Al_2O_3和BN等更适合作为Ru催化剂的载体,而且也是除铁催化剂外唯一已工业化的载体.虽然炭负载钌催化剂的甲烷化是不可避免的,但BP公司使用石墨化碳作为载体成功地解决了这个问题,并实现了工业化.为了进一步提高钌基催化剂性能,对钌炭催化剂的结构设计尤为重要.中孔炭(MC)孔隙结构发达,可以为钌纳米粒子的分散提供空间,从而有效提高金属钌的利用率,中孔炭负载的钌基催化剂在合成氨反应中表现出优异的催化性能.传统负载型钌基催化剂的制备一般采用浸渍法,虽然可获得高分散的Ru纳米粒子,但其只会分布在载体的表面,因此在反应过程中就容易发生金属纳米粒子的团聚和流失,大大降低使用寿命.而随着新材料制备技术的发展,对催化剂的设计合成方法的研究也越来越多.当金属纳米粒子被镶嵌在载体的壁上时,金属和载体之间就具有较强的相互作用,因而可以稳定金属纳米粒子.本文通过蔗糖原位炭化法将Ru纳米颗粒半嵌入在炭材料中制备镶嵌式Ru-MC催化剂,并采用HRTEM, CO化学吸附等手段系统研究了镶嵌式Ru-MC催化剂与传统浸渍法制备的负载型Ru/MC催化剂之间的差异.采用等体积浸渍法添加Ba和K助剂制备催化剂Ba-K/Ru-MC和Ba-Ru-K/MC.和Ba-Ru-K/MC催化剂相比, Ba-K/Ru-MC催化剂上钌炭相互作用力增强,不但有效提高了钌催化剂的催化活性,而且提高了该催化剂的抗甲烷化能力,从而提高了氨合成条件下催化剂的稳定性和使用寿命.采用该方法制备的钌基催化剂在400°C, 10000 h~(-1), 10 MPa和H_2/N_2=3.0的反应条件下,氨合成反应速率可以达到133 mmol/(g·h),其性能远高于目前报导的钌基催化剂和传统的熔铁催化剂. 相似文献
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采用液相合成法成功合成了一种新型的ZnCo金属有机骨架(MOF)纳米晶原位生长于NiMoO4纳米线(NWs)表面的复合材料NiMoO4 NWs@ZnCo MOF。经350 ℃低温热处理(所得产物命名为NiMoO4 NWs@ZnCo MOF(350))后,仍旧较好地保持了前驱体的结构和形貌,但在ZnCo MOF内部出现了极少量的Co3O4相,证明发生了轻微热解。化学键C—O—Mo和相异质界面处产生的大量氧空位可以成为活性位点的来源。新的Co3O4相的形成也导致异相界面的进一步增加。此外,少量的热解使核壳结构表面更加粗糙、疏松和多孔,产生更高的比表面积、更快的离子扩散路径和更好的导电性。因此经惰性玻碳电极测试,在10 mA·cm-2电流密度下电催化剂表现出360 mV的低过电位,并保持了30 000 s的长期催化稳定性。 相似文献
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直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。 相似文献
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