为了研究高温对费托铁基催化剂性能的影响,在浆态床反应器中考察了高温对Fe-Cu-K-Si费托合成催化剂反应活性及选择性的影响。催化剂评价结果表明,与265℃相比,320℃下搅拌釜内浆液高度降低22%,但液面高度保持平稳;CO转化率提高了20%,CO2选择性降低了2%左右。提高反应温度后,CH4和C2C4选择性分别提高了4.7%和11.72%,C2C4的烯烷比提高了1.99;C3的烯烷比从4.27提高到7.64,C2的烯烷比从3.00提高到3.87,但是C3的烯烷比提高幅度明显高于C2。升高温度可提高费托合成的CO转化率、C1C4低碳烃选择性及烯烷比,但也降低了C5+的选择性。因此,工业生产中要根据烃类产品分布的实际需要来控制反应温度。

苯和PCl3在无水AlCl3作用下发生类Friedel-Crafts酰基化反应,生成主产物苯基二氯化膦（dichlorophenylphosphine,BPD）和副产物二苯基氯化膦（chlorodiphenylphosphine,DPC）,反应中AlCl3可分别与PCl3、BPD、DPC形成配合物,而且配合物的稳定性和配位方式对此催化反应起着重要作用。以PCl3-AlCl3（1）、BPD-AlCl3（2）和DPC-AlCl3（3）配合物为研究对象,采用量子化学计算方法对三种配合物的配位方式和两单体分子之间的相互作用能进行研究。结果表明:AlCl3与PCl3、BPD、DPC均可能有两种配位类型,AlCl3中的Al原子与配体中的Cl原子配位形成A型配合物,AlCl3中的Al原子与配体中的P原子配位形成B型配位物;A型配合物可形成明显的P+区域,有利于进一步的亲电取代反应,其中A-1（A型PCl3-AlCl3）和A-2（A型BPD-AlCl3）的P+区域进攻苯环分别生成BPD和DPC;B型配合物中的P—Al键的共价成分较A型配合物中的Cl—Al键的共价成分高;两种配合物都符合PCl3-AlC

COMSOL模拟分析：不同催化剂结构对二氧化碳电化学还原过程中离子传输的影响,COMSOL模拟分析：不同催化剂结构对二氧化碳电化学还原过程中离子传输的影响与优化,在COMSOL中二氧化碳电化学还原过程中不同催化剂结构对离子传输的影响的模拟分析 ,核心关键词：COMSOL模拟；二氧化碳电化学还原；催化剂结构；离子传输影响；模拟分析； 以上关键词以分号分隔的形式为一行：COMSOL模拟; 二氧化碳电化学还原; 催化剂结构; 离子传输影响; 模拟分析;,COMSOL模拟：不同催化剂结构对CO2电化学还原离子传输影响的分析

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基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据建模、预测和优化等领域。在催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络可以用于建立预测模型，以提高SCR蜂窝状催化剂的脱硝效率。 SCR蜂窝状催化剂是一种广泛应用于烟气脱硝的催化剂，它具有高效、稳定和长久的特点。然而，SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能受到多种因素的影响，如温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度等。因此，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型具有重要的实际意义。 BP神经网络模型可以通过学习实验数据，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型。在本文中，我们使用BP神经网络模型，选择了空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度五个独立变量，建立了SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测模型。 实验结果表明，BP神经网络模型能够较好地预测SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，绝对误差的平均值为8%，相对误差的平均值为11%。这表明BP神经网络模型能够较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，且具有较高的预测精度。 本文的研究结果表明，BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，为SCR蜂窝状催化剂的实际应用提供了依据。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用具有以下几个优点： BP神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，可以较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能。 BP神经网络模型可以自动地选择最优的模型参数，避免了人工选择模型参数的主观性。 BP神经网络模型可以快速地进行预测，具有较高的计算效率。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用还存在一些挑战，如数据的质量和量的限制、模型的过拟合和欠拟合等问题。这需要我们在实际应用中，进一步改进和完善BP神经网络模型。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。

负载型纳米ZrO2复合载体的制备条件对CO2重整CH4制合成气的催化剂活性影响，李凝，罗来涛，在制备大孔氧化铝基载体的基础上，采用浸渍-沉淀法制备了负载型纳米ZrO2复合载体，并以此载体负载Ni制成催化剂用于CO2重整CH4制合成�

CO2微波重整CH4反应中碳基催化剂积炭特性，李龙之，宋占龙，本文以木质活性炭为催化剂，在微波加热综合实验系统上，研究了催化剂积炭对CO2重整CH4反应的影响，分析了不同微波功率和CH4/CO2比值�

制备方法对Ni-MgO-Al2O3催化剂上CH4-CO2重整制合成气的影响，王佳佳，潘秉荣，本文以共沉淀法分别制备了一系列不同组成的镁、铝双组分及镍、镁、铝三组分层状双金属氢氧化物(LDHs)，650℃焙烧后获得了镁、铝和镍

基于传统共沉淀法制备了NiMgAl,NiMgAl-Mo和NiMgAl-MoCe类水滑石前驱体。将3种前驱体焙烧后得到的复合氧化物催化剂用于CH4-CO2重整反应体系中,考察了这3种水滑石基催化剂对反应气CH4,CO2转化率的影响。借助XRD,BET等对催化剂物化性能进行表征,通过程序升温还原（H2-TPR）过程对各催化剂的还原性能进行检测。结果表明:以类水滑石化合物为前驱体制得的NiMgAl,NiMgAl-Mo和NiMgAl-MoCe等3种催化剂均具有介孔材料性质,NiMgAl基础上助剂Mo,Ce的适量添加会降低其比表面积,影响其氧化物的还原温度;6501 000℃范围内,NiMgAl的催化能力相对较差,CH4,CO2的转化率均相对最低;添加Mo的NiMgAl-Mo催化剂能提高CH4及CO2转化率;而同时添加Mo,Ce的NiMgAl-MoCe催化剂能显著提升CH4的转化率,但对CO2的转化却有一定抑制作用。

BiVO4光催化剂的合成及其可见光性能，王全华，刘成伦，采用共沉淀和水热法分别制备了BiVO4光催化剂。用XRD, SEM, FT-IR, UV-vis DRS表征BiVO4的结构和性质，并以降解10 mg/L罗丹明B(RhB)的降解率考察了�