项目名称: 基于动力学模型的煤焦油加氢精制催化剂级配研究及氢耗的分类计算

项目编号: No.21206136

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 化学工程及工业化学

项目作者: 李冬

作者单位: 西北大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 大力发展煤焦油加氢制清洁燃料技术是我国缓解石油资源紧缺、应对国际油价波动的一条重要途径。但是,目前煤焦油加氢过程中的反应动力学、催化剂级配、加氢氢耗等关键问题仍缺乏可靠理论依据,影响了该技术的进一步广泛应用。本项目采取"动力学理论方法解决催化剂级配问题"的研究思路,实验与理论分析相结合,探究煤焦油加氢精制的特点,构建煤焦油加氢精制组合动力学模型,开创性的引入不同催化剂装填量、加氢工艺条件和煤焦油杂质脱除率等参数,解析三者的定量函数关系,为合理装填各类催化剂提供科学而可靠的理论基础;同时,提出煤焦油加氢反应过程中氢耗的八类分类方法,揭示煤焦油及其加氢产品性质和氢耗之间的内在联系,以阐明"加氢技术"中宝贵的"氢"到底"加"到了哪里的问题。本项目的研究成果可为煤焦油加氢的工业设计奠定理论和技术基础,有助于进一步建立煤焦油加氢精制的基础理论体系。

中文关键词: 煤焦油;加氢精制;催化剂级配;动力学模型;氢耗计算

英文摘要: As the world supply of easy-to-process crude oil is depleting and the rocking price in crude oil, efforts for finding alternative sources of crude oils are growing. In this regard, coal tar is emerging as an alternative source of feedstock to the refiners for producing transportation fuels. But the reaction kinetics, the catalyst grading and hydrogen consumption of coal tar hydrotreating is scarce and scattered in the literature, which will affect the further extensive application of this technology. The research thinking of this project is "settling catalyst grading problem by kinetic theory". The hydrotreating combination kinetic model of coal tar will be established. Then the laws of hydrodemetalation, hydrodesulfurization and hydrodenitrification will be revealed. Finally, the relationship between catalyst grading and heteroatom removal will be definited. These results will provide a scientific and reliable theoretical basis for hydrotreating catalyst loading. At the same time, the calculation method of hydrogen consumption during hydrotreating of coal tar will be established. Then the relationship between hydrotreating products and hydrogen consumption will be definited. The reaction mechanism of valuable "hydrogen" in "coal tar hydrotreating" will be illuminated. The results of this project will lay the th

英文关键词: coal tar;hydrotreating;catalyst grading;kinetic model;calculation of hydrogen consumption

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

个性化学习推荐研究综述
专知会员服务
58+阅读 · 2022年2月2日
超图学习综述: 算法分类与应用分析
专知会员服务
32+阅读 · 2022年2月1日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年7月25日
[计算博弈论及其应用],85页ppt
专知会员服务
125+阅读 · 2021年7月21日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
【博士论文】解耦合的类脑计算系统栈设计
专知会员服务
30+阅读 · 2020年12月14日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
93+阅读 · 2020年5月31日
美团到店综合知识图谱的构建与应用
专知
1+阅读 · 2022年3月28日
多视图多行为对比学习推荐系统
机器学习与推荐算法
4+阅读 · 2022年3月23日
超图学习综述: 算法分类与应用分析
专知
0+阅读 · 2022年2月1日
深入理解强化学习,看这篇就够了
PaperWeekly
5+阅读 · 2021年11月28日
【数字孪生】数字孪生标准体系探究
产业智能官
47+阅读 · 2019年11月27日
当深度强化学习遇见图神经网络
专知
224+阅读 · 2019年10月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
136+阅读 · 2018年10月8日
Arxiv
17+阅读 · 2018年4月2日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
个性化学习推荐研究综述
专知会员服务
58+阅读 · 2022年2月2日
超图学习综述: 算法分类与应用分析
专知会员服务
32+阅读 · 2022年2月1日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年7月25日
[计算博弈论及其应用],85页ppt
专知会员服务
125+阅读 · 2021年7月21日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
【博士论文】解耦合的类脑计算系统栈设计
专知会员服务
30+阅读 · 2020年12月14日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
93+阅读 · 2020年5月31日
相关资讯
美团到店综合知识图谱的构建与应用
专知
1+阅读 · 2022年3月28日
多视图多行为对比学习推荐系统
机器学习与推荐算法
4+阅读 · 2022年3月23日
超图学习综述: 算法分类与应用分析
专知
0+阅读 · 2022年2月1日
深入理解强化学习,看这篇就够了
PaperWeekly
5+阅读 · 2021年11月28日
【数字孪生】数字孪生标准体系探究
产业智能官
47+阅读 · 2019年11月27日
当深度强化学习遇见图神经网络
专知
224+阅读 · 2019年10月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
16+阅读 · 2020年5月20日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
136+阅读 · 2018年10月8日
Arxiv
17+阅读 · 2018年4月2日
微信扫码咨询专知VIP会员