计算机辅助催化剂配方优选及在多组分甲烷氧化偶联催化剂设计中应用
计算机辅助催化剂配方优选及在多组分甲烷氧化偶联催化剂设计中应用【摘要】:随着社会的进步,人们对资源利用的要求越来越高,同时为可持续发展,对环境保护也越来越关注。催化剂在资源利用和环
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TQ426
【目录】:
- 中文摘要3-6
- 英文摘要6-10
- 目录10-14
- 第一章 绪论14-51
- 1.1 前言14
- 1.2 催化剂设计方法14-23
- 1.2.1 传统的催化剂设计方法14-17
- 1.2.1.1 催化剂主要组分的选择15-16
- 1.2.1.2 催化剂次要组分的选择16-17
- 1.2.1.3 催化剂载体的选择17
- 1.2.1.4 催化剂的减活17
- 1.2.1.5 催化剂的宏观结构的选择17
- 1.2.1.6 催化剂的总体设计17
- 1.2.2 其它催化剂设计方法17-23
- 1.2.2.1 基于专家系统的催化剂辅助设计19-21
- 1.2.2.2 基于人工神经网络的催化剂辅助设计21-22
- 1.2.2.3 其它辅助催化剂设计方法22-23
- 1.3 甲烷氧化偶联23-36
- 1.3.1 前言23-25
- 1.3.2 甲烷氧化偶联催化剂研究25-30
- 1.3.2.1 碱及碱土金属化合物催化剂26-27
- 1.3.2.2 稀土金属氧化物催化剂27-28
- 1.3.2.3 复合氧化物催化剂28
- 1.3.2.4 其它类型催化剂28-30
- 1.3.3 催化剂表征及催化机理研究30-34
- 1.3.3.1 甲烷的活化途径30-31
- 1.3.3.2 催化剂表面的活性氧物种31-32
- 1.3.3.3 催化剂表面的酸碱性32
- 1.3.3.4 催化剂表征方法32-34
- 1.3.4 甲烷氧化偶联反应器及相关工艺的开发34-36
- 1.3.4.1 反应器研究34-36
- 1.3.4.2 相关工艺的研究36
- 1.4 本文研究的内容36-51
- 第二章 基于人工神经网络和混合遗传算法的催化剂配方设计方法51-76
- 2.0 前言51-52
- 2.1 人工神经网络52-57
- 2.1.1 神经网络基本原理52-53
- 2.1.2 神经网络的学习规则53
- 2.1.3 神经网络中常用的激活函数53-54
- 2.1.4 神经网络的种类54
- 2.1.5 神经网络的特点54-55
- 2.1.6 误差反向传播神经网络55-57
- 2.2 人工神经网络辅助催化剂配方设计的建模57-64
- 2.2.1 网络结构的选择58-60
- 2.2.2 训练方法的选择60-64
- 2.2.3 人工神经网络催化剂建模过程64
- 2.3 优化方法64-73
- 2.3.1 局部最优65-69
- 2.3.1.1 复合形法65-67
- 2.3.1.2 SWIFT方法67-69
- 2.3.2 全局最优69-72
- 2.3.2.1 遗传算法的基本原理69-71
- 2.3.2.2 对遗传算法的改进71-72
- 2.3.3 开发工具的确定72-73
- 2.4 本章小结73-76
- 第三章 多组分甲烷氧化偶联催化剂的组分设计及初始样本的准备76-88
- 3.1 前言76
- 3.2 催化剂组分的选择76-78
- 3.3 催化剂初始配方的设计及其制备方法78
- 3.4 催化剂反应性能的实验考评78-81
- 3.4.1 催化剂考评实验装置及方法78-79
- 3.4.2 反应条件的选择79
- 3.4.3 分析及数据处理方法79-81
- 3.5 初步研究的结果81-86
- 3.5.1 温度对催化性能的影响82-84
- 3.5.2 催化剂组分对催化性能的影响84-86
- 3.6 本章小结86-88
- 第四章 多组分甲烷氧化偶联催化剂配方优选88-102
- 4.1 前言88
- 4.2 人工神经网络模型参数的选择88-94
- 4.2.1 BP网络的输入层与输出层单元88-89
- 4.2.2 激活函数89
- 4.2.3 学习算法89-91
- 4.2.4 人工神经网络结构91-94
- 4.3 优化方法的参数设置94-95
- 4.3.1 SWIFT方法参数设置94-95
- 4.3.2 hybrid GA的参数设置95
- 4.4 多组分甲烷氧化偶联催化剂优选95-100
- 4.5 本章小结100-102
- 第五章 计算机辅助催化剂配方建模的进一步研究102-112
- 5.1 前言102
- 5.2 偏最小二乘法102-104
- 5.3 基于神经网络的非线性偏最小二乘法104-106
- 5.4 NNPLS在多组分甲烷氧化偶联催化剂配方优选建模中的应用106-111
- 5.4.1 NNPLS中神经网络的参数设定107-108
- 5.4.1.1 激活函数的选择107
- 5.4.1.2 学习算法的选择107
- 5.4.1.3 隐含单元的确定107-108
- 5.4.1.4 初始权值的设定108
- 5.4.2 催化剂NNPLS建模108-111
- 5.5 结论111-112
- 第六章 多组分甲烷氧化偶联催化剂表征实验研究112-131
- 6.1 前言112
- 6.2 实验112-113
- 6.2.1 实验样品112-113
- 6.2.2 催化剂表征方法113
- 6.3 表征实验结果及分析113-124
- 6.3.1 XRD表征结果113-116
- 6.3.2 XPS表征结果116-120
- 6.3.3 FT-IR表征结果120-121
- 6.3.4 SEM表面形貌分析121-124
- 6.4 反应中催化剂活性变化析因124-129
- 6.5 本章小结129-131
- 第七章 结论131-133
- 第八章 进一步研究的展望133-135
- 作者简介135-137
- 跋——代致谢137-138
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