沸石中阳离子对氮/氧吸附性能影响的研究进展

基于制氧吸附剂在变压吸附空分制氧工业应用的重要性，从沸石分子筛的氮／氧吸附性能方面，介绍了低硅沸石LSX、钙沸石、锂沸石、锂银沸石等的研究进展。讨论了沸石分子筛骨架结构和其中阳离子的种类、位置、数量与其吸附特性的关系，探讨其在变压吸附空分制氧中的应用前景。     

气体中醋酸甲酯在活性炭上的动态吸附

研究了Calgon活性炭对醋酸甲酯的动态吸附行为，从穿透时间、穿透吸附量以及穿透曲线的形状等方面，考察了初始浓度、气速和温度等因素对活性炭吸附性能的影响。另外选择3种不同产地的国产活性炭在相接近的吸附条件下与Calgon活性炭进行对比，结果显示活性炭的微孔分布是与其吸附性能相关性较大的因素。     

NaHM催化合成甲胺反应的工艺

将一系列自制天然丝光沸石催化剂与目前国内唯一工业化的A-6催化剂及氢型合成丝光沸石催化剂进行比较，筛选出催化效果较好的催化剂NaHM，并对其进行工艺条件优化，同时考察了NaHM用于甲胺合成反应的稳定性。结果表明天然丝光沸石催化刑具有更好的二甲胺选择性；金属离子改进可强化沸石的择形效果，但同时降低甲醇转化率。改性催化剂中NaHM效果最好。该催化剂具有较好的活性稳定性，适宜的工艺条件为：t=390℃、τ(LHSV)=1．93h^-1、n(N)／n(C)=1．8。此时其甲醇转化率为93．9％，二甲胺选择性为38．5％。     

吸附热预测吸附等温线

实验测定了N2在沸石分子筛、C26在活性炭、CO2在硅胶上的吸附等温线，研究用Clausius-Clapeyron方程求得等量吸附热，再利用所得的吸附热预测其它温度的吸附等温线数据的方法。将吸附热预测的等温线与实验值及插值法内插得到的吸附等温线数据进行了比较，结果表明吸附热预测值与实验值吻合较好，此外还对文献数据利用等量吸附热预测较高压力（650kPa）下的等温线，均与文献中的实验值一致，为吸附工业操作需要不同温度下的等温线数据和吸附过程的模拟与设计提供了简便，准确的计算方法。     

氧化铝上吸附平衡与动力学的分形特性

在实验测定氧化铝吸附氮气的平衡和动力学过程的基础上,由平衡数据得到分形维数,对动力学结果分别用欧氏几何和分形几何的动力学模型进行处理,比较两种方法得到的扩散系数之间的判别。结果表明：粉状氧化铝的分形维数为2．12;采用分形动力学模型得到的扩散系数同欧氏几何扩散模型的结果不同一样,扩散系数不随浓度的变化而改变;而欧氏几何扩散模型中的扩散系数随浓度变化发生改变,且变化符合Darken关系。     

P-ZSM-5-水吸附制冷工质对制冷性能预测

采用不同浓度磷酸溶液浸渍法改性ZSM-5沸石分子筛,测定温度为303 K时不同浓度改性试样的饱和吸附量,筛选出最佳改性试样并测定其吸附等温线;在此基础上对最佳改性试样进行制冷性能预测,采用D-A方程简略式进行吸附制冷模拟仿真,探讨冷凝温度、脱附温度对系统制冷系数(COP)及制冷量(Qref)的影响.吸水性能结果表明:试样改性后吸附量均大于未改性试样,存在最佳改性质量分数(6.32%,磷酸质量分数),最佳改性质量分数试样的饱和吸附量为1.299 g/g.制冷性能结果表明:在最佳工况(Ta2=Tc=303 K、Te=278 K、Tg2=378 K)时,计算得到COP为1.097,Qref为1 691.126 kJ/kg,性能优于常规吸附制冷工质时.     

乙烯-乙烷分离吸附剂的研究进展

对吸附法分离乙烯的研究作了综述,分析了不同的乙烯吸附剂及其吸附性能.     

含CO体系在载铜吸附剂上吸附动态性能(2)--数学模型化研究

建立了合适的吸附动态模型,用于描述含CO体系在载铜吸附剂上的吸附特性,利用单组分实验数据的模型参数能够对多组分动态透过曲线进行很好的预测,不仅可减少实验工作量,而且对本体系吸附过程的工业放大设计具有指导意义,也为其它吸附过程数模的开发提供借鉴作用.     

氯化亚铜在活性炭载体表面单层分散的密度泛函理论计算

 应用量子化学计算方法研究了活性炭载体表面CuCl活性组分的单层分散行为. 以C16H10,C13H9和C12H12原子簇模型模拟活性炭表面,用密度泛函理论中的B3LYP方法计算得到了CuCl在活性炭表面分散的活性位、稳定构型、相互作用能以及单层分散阈值. 结果表明,CuCl以铜端垂直附着在活性炭表面的顶位和桥位上,相互作用能为76.84～80.79 kJ/mol,单层分散阈值为0.471 g/g. 而XRD测得的单层分散阈值为0.467 g/g,与量子化学计算的结果一致; 按照密置单层模型计算得出的单层分散阈值为0.941 g/g,远大于实验测定结果. 因此,应用量子化学计算方法可以得到活性炭表面活性组分单层分散的丰富信息,并能确定活性组分的单层分散阈值.     

多孔材料分形扩散模型的Fourier-Bessel级数算法及其应用

将Fick扩散定律的Fourier三角级数算法推广成多孔材料分形扩散模型的Fourier-Bessel级数算法,并把它应用于化学工程中吸附问题涉及的浓度分布与相对吸附量的计算中,取得一些规律性认识.由于分形扩散模型是在Fick扩散定律的基础上增加了表征微观结构的参数d_f和θ,研究多孔材料中的浓度分布与相对吸附量时,与Fick扩散定律的研究结果相比,定性上基本一致,在定量上有差别,d_f和θ对扩散传质过程的影响各有侧重,用它们可更好地描述多孔材料中的扩散过程.