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高温变换催化剂制备条件的神经网络优化 总被引:4,自引:0,他引:4
将影响低汽气比条件下LB型节能高温变换催化剂活性的主要因素作为人工神经网络的特征输入向量,将全部实验数据分为训练集和预测集,运用Matlab神经网络工具箱,按改进的Bayes自动归一化算法建立反向传播神经网络模型,不仅可防止网络陷入局部最小,而且提高了网络训练精度和泛化能力。适当拓宽正交实验各因素的水平范围,经过不同因素、不同水平间的组合模拟,预测出LB型节能高温变换催化剂的最佳制备条件为氧化铈质量分数0.76%、氧化铜质量分数5.8%、氧化铬质量分数8.6%、氧化镧质量分数1.0%、铁液浓度92 g/L、中和过程最终pH值9.5。在最佳条件下试制催化剂在低汽气比下的平均活性达77.6%。 相似文献
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LB型低汽气比高温变换催化剂中间放大试验 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍LB型低汽气比高温变换催化剂的中试考核,计算和分析中试过程中LB催化剂与进口IC171-4催化剂的对比数据,结果表明该催化剂与进口催化剂在工业条件下的操作情况处于相当的水平,可以替代进口催化剂满足低汽气比节能型合成氨工艺的需要。 相似文献
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通过调整反相浓乳液的水相含量制备了两种不同大孔结构的整体式CuO-CeO2/a - Al2O3催化剂,并将其用于富氢气体中CO优先氧化反应,考察了大孔结构对整体式CuO - CeO2/at - Al2O3催化剂活性的影响;通过照相、SEM和H2 - TPR等技术对催化剂进行了表征.H2 - TPR表征结果显示,不同大孔结构的CuO - CeO2/oa - Al2O3催化剂具有相同的还原性质:催化剂评价结果表明,大孔结构显著影响CuO - CeO2/a - Al2O3催化剂的CO优先氧化性能,孔径增大有利于传质效率的提高,减少CO扩散限制,因此,随大孔孔径的增大,孔与孔之间连通性变好,催化剂的CO优先氧化性能提高.在原料气体积组成为1%CO、1% O2、50%H2、48% N2及气态空速21 000 h-1、反应温度140~160℃的条件下,大孔整体式CuO - CeO2/a- Al2O3 - 88%(水相体积分数为88%)催化剂可将CO体积分数降至0.01%以下. 相似文献
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设计自制改进的Wicke-Kallenbach扩散池,按稳态法实验测定了常压313K下N2-CO,N2-CO2,CO-CO2二组分气体和CO+CO2-N2,CO+N2-CO2,N2+CO2-CO三组分气体在还原态LB型节能高温变换催化剂内的逆流扩散通量,实验所得二组分和三组分气体扩散通量之比符合Graham气体扩散规律,表明扩散池设计合理,测定过程稳定、数据可靠。同时说明气体在还原态LB型节能高温变换催化剂内的扩散是过渡区扩散。根据平行交联孔模型,计算出以平均孔半径为基准的曲折因子和以孔分布为基准的曲折因子以及各气体的有效扩散系数。 相似文献