非线性偏最小二乘法在催化剂建模中的应用

神经网络偏最小二乘法(NNPLS)被应用于一种甲烷氧化偶联多组分催化剂的鲁棒反应模型的建立. 重点研究了内层神经网络学习算法、激活函数、网络结构(包括隐含节点数、隐含层)、网络权值初始化及主元的选取原则等. 研究表明, 内层神经网络分别采用1-10-5-1,1-8-4-1,1-8-5-1, 1-7-4-1, 1-8-4-1, 1-8-6-1的拓扑结构是合适的; Levenberg-Marquardt方法被用于网络的学习算法可以加快学习速度; 同时采用了sigmoid函数为激活函数. 计算结果显示, 四主元可以满足建模的需要. 与单纯的神经网络催化剂模型相比, NNPLS方法压缩分解了变量, 减少了计算量, 同时使模型的推广能力得到提高, 有效地改善了直接神经网络建模过程中催化剂模型泛化能力较差的缺点.     

实验室制取氧气中催化剂的对比和分析

通过对几种物质代替二氧化锰作为催化剂与氯酸钾反应制备氧气，分析反应得到的结果出现的问题和教学中出现的问题，提出了较好的建议。     

六水三氯化铁催化合成乙酸乙酯

六水三氯化铁作催化剂，由醋酸和乙醇合成乙酸乙酯，用正交法选出最佳反应条件，经实验验证，产率达86．9％。消除了目前有机化学实验教材中采用的浓硫酸催化法制备乙酸乙酯存在的腐蚀性大、不安全、污染等缺点。     

Pt/Ba/TiCeO的NOx储存-还原性能

采用共沉淀-浸渍法制备了新型NOx储存-还原催化剂Pt/Ba/TiCeO,通过对催化剂进行NOx吸附储存、NOx程序升温脱附、N2吸附-脱附等实验,考察了该催化剂的NOx储存性能.结果表明,在Pt/Ba/TiCeO中,TiCeO具有较高比表面积(230 m2/g),同时具有一定的NOx储存能力,少量BaO(6%)显著增强了催化剂的储存能力.在低温吸附条件下(150℃),催化剂表现出良好的NOx储存性能.350℃下催化剂经10次储存-还原,NOx储存量变化不超过5%,维持在330μmol/g以上,N2选择性维持在93%以上,催化剂具有较好的NOx储存-还原循环使用性能.     

MgO/SiO2催化甲乙醛缩合制丙烯醛的研究

以MgO/SiO2作为甲醛乙醛气相缩合合成丙烯醛的催化剂,考察了反应温度、空速、原料配比及MsO负载量对反应性能的影响.结果表明,当MsO负载量为4%、温度300℃、空速2.0h-1、甲醛与乙醛摩尔比2:1时,反应效果最好,产物收率为52.18%.     

情感在数学创新教育中的作用

通过对情感及创新教育两概念的论述,阐明了情感不仅是数学创新教育的基础,而且在数学创新教育中具有催化作用,在数学教育中应注重情感教育,以形成学生的创新个性品质,有利于创新思维的培养。     

硫酸铁催化合成乙酸异戊酯

以乙酸和异戊醇为原料,采用硫酸铁作催化剂来合成乙酸异戊酯.考察了乙酸与异戊醇的物质的量比、催化剂用量及反应时间对乙酸酯化率的影响.结果表明:硫酸铁对合成乙酸异戊酯具有良好的催化活性,酯化反应的最佳条件为:酸醇物质的量比为1:1.3(乙酸用量为0.1mol),催化剂用量为0.9 g,回流反应1 h,酯化率可达96.69%.     

负载型镍催化剂的抗积炭性能

本文初步研究负载型镍催化剂在ＣＨ４与ＣＯ２转化制合成气中的抗积炭性能．实验结果表明，ＭｇＯ，Ｌａ２Ｏ３的添加可改善ＮｉＯ／Ｙ—Ａｌ２Ｏ３催化剂的抗积炭性能和稳定性，催化剂表面ＣＯ的歧化反应是导致积炭的原因之一．     

离子液体中水溶性催化剂催化长链烯烃氢甲酰化反应

从离子液体/有机两相催化体系、固定化离子液体多相催化体系、离子液体/超临界二氧化碳催化体系等,总结了离子液体在水溶性铑膦络合物催化长链烯烃氢甲酰化反应的应用.与传统溶剂相比,离子液体不仅是传统意义上的反应介质,而且还具有促进反应活性和选择性、简化催化剂与产物的分离等功能.     

浅谈二甲苯异构化的分子筛催化剂的应用

本文简要介绍了二甲苯几种异构体的性质、用途和几种常见的分离方法，以及国内外的生产状况。关于二甲苯异构化工艺阐述了催化剂对其作用及影响；其中对分子筛催化剂的性质、用途几种主要制法及发展前景作了较详细的说明。