沉淀法制备催化剂中介尺度行为研究及数理模型建立

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91534113
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    79.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0803.反应工程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The precipitation is a conventional method for the preparation of industrial catalyst. During the precipitation, either the aggregation or the crystallization of small sized nuclei and nanoclusters takes place from their solid-liquid interfaces. The resultant primary and secondary particles form the three-dimensional framework, which plays a significantly role on the final catalyst’s texture and crystal properties. How to adjust the above mentioned processes and the relevant 3-D framework is a principal scientific problem for the catalyst prepared by the precipitation method. This proposal will focus on the preparative process of the precipitated iron-based Fischer-Tropsch catalyst. By using the Cellular Automata (CA) as a model as well as the Multiphysical Modeling and Multiscale Computation (MMMC), we will study the variation of the precipitation derived small sized nuclei and nanoclusters under the mesoscopic-scale condition in order to clarify the black-box during the precipitation process (explains the behavior of clusters under the mesoscopic-scale condition including the formation mechanism of non-uniform structure and its influence on the properties of catalyst as well as the control mechanism). The obtained results will provide the theoretical information for the precipitated iron-based catalyst. Therefore, this research will provide a new method to optimize the structure and property of the precipitated iron-based catalyst, and will be useful to understand the formation mechanism of structure of the precipitation method derived catalyst.
沉淀法是制备工业催化剂的典型方法。对沉淀法制备催化剂而言,如何在介尺度条件下调控原始晶核或纳米簇体以固液界面为起始点的结晶和团聚过程,以及这两种变化单独或共同作用下所形成的一次、二次粒子间的三维空间结构是其面临的共性科学问题。拟开展项目是以具有重要工业应用背景和战略价值的沉淀铁F-T合成催化剂的制备过程为研究目标,以元胞自动机为数理模型,通过多物理建模与多尺度计算方法来研究由沉淀反应所获得的小尺度晶核或分子簇在介尺度条件下的尺寸和结构变化规律,从而明确沉淀法制备催化剂过程中的“黑箱子”(阐释粒子的介尺度行为-非均匀结构的形成机理及其对催化剂最终结构和性质的影响以及各种控制机制及其相互关系),为沉淀铁F-T合成催化剂的制备提供理论指导。因此,拟开展的研究不仅为优化沉淀铁F-T合成催化剂结构和性质提供了新的方法和途径,而且有利于研究者更全面地理解经典沉淀法制备多相催化材料过程中的结构形成机理。

结项摘要

沉淀法是制备工业催化剂的典型方法。对沉淀法制备催化剂而言,如何在介尺度条件下调控原始晶核或纳米簇体以固液界面为起始点的结晶和团聚过程,以及这两种变化单独或共同作用下所形成的一次、二次粒子间的三维空间结构是其面临的共性科学问题。该项目是以具有重要工业应用背景和战略价值的沉淀铁F-T合成催化剂的制备过程为研究目标,利用元胞自动机(CA)方法,使用扩散限制凝聚模型来模拟F-T合成铁基催化剂沉淀法制备过程中粒子团聚过程,CA算法结合DLVO理论初步获得粒子形成机理。通过与TEM电镜观测结果相比较,初步验证了CA方法模拟铁基催化剂一次粒子聚集成二次粒子这一介尺度过程的有效性。利用MMMC方法建立了温度场与成核率、晶核长大速率的耦合抛物型方程;基于反应器边界温度条件和上述模型决定成核率或晶核长大速率。研究了稀浓度下铁基催化剂制备过程中的晶核生成与生长的介尺度偏微分方程模型,揭示催化剂制备过程中晶核生成与生长的数学原理。这些取得的研究成果将有利于深入了解沉淀法制备催化剂过程中的“黑箱子”(阐释粒子的介尺度行为-非均匀结构的形成机理及其对催化剂最终结构和性质的影响以及各种控制机制及其相互关系),从而为沉淀铁F-T合成催化剂的制备提供理论指导。在此基础上,将有利于研究者更全面地理解经典沉淀法制备多相催化材料过程中的结构形成机理。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
TV-like regularization for backward parabolic problems
向后抛物线问题的电视式正则化
  • DOI:
    10.1002/mma.4027
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Mathematical Methods in the Applied Sciences
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Pan Bin;Xu Dinghua;Xu Yinghong;Yu Yue
  • 通讯作者:
    Yu Yue
A modified regularized algorithm for a semilinear space-fractional backward diffusion problem
半线性空间分数后向扩散问题的改进正则化算法
  • DOI:
    10.1002/mma.4449
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Mathematical Methods in the Applied Sciences
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Jiang Xiaoying;Xu Dinghua;Zhang Qifeng
  • 通讯作者:
    Zhang Qifeng
Mesoscale modeling of the crystallization parameters identification during the iron-based catalyst preparation process: the dilute concentration case
铁基催化剂制备过程中结晶参数识别的介观模型:稀浓度情况
  • DOI:
    10.1080/00036811.2018.1555327
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Applicable Analysis
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Dinghua Xu;Feixiang Li;Xiaonian Li;Nan Yao;Yinghong Xu;Qifeng Zhang
  • 通讯作者:
    Qifeng Zhang
稀浓度下铁系催化剂制备过程介尺度建模与计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    浙江理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李飞翔;徐定华
  • 通讯作者:
    徐定华
沉淀法制备催化剂介尺度过程CA模型与数值模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    浙江理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵倩雯;徐映红;徐定华
  • 通讯作者:
    徐定华

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其他文献

芳香酚-甲醇选择性邻位甲基化反应 研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    现代化工
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈小昆;卢春山;李小年
  • 通讯作者:
    李小年
N-溴代丁二酰亚胺促进的环丙烯羧酸酯的区域选择性开环反应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Chin. J. Org. Chem.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许露露;叶倩雯;程冬萍;李小年;许孝良
  • 通讯作者:
    许孝良
Fe1-xO基氨合成催化剂高活性机理研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    催化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘化章;李小年
  • 通讯作者:
    李小年
氨合成催化剂的进展
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    工业催化, 2005, 13(5): 1-8
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘化章;李小年
  • 通讯作者:
    李小年
现代科学技术方法在中药质量研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    时珍国医国药,2004;15(3):166
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    .张梅;李小年
  • 通讯作者:
    李小年

其他文献

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李小年的其他基金

金属@碳封装层催化剂体系的活性位形成及活性增强机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    280 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目
含氮碳材料双碱性位与催化脱氯化氢合成偏二氯乙烯性能研究
  • 批准号:
    21476207
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    100.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
硝基苯与脂肪醇一步合成喹啉的催化反应研究
  • 批准号:
    20976164
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准号:
    20376075
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Fe1-xO基合成氨催化剂高活性机理及其应用基础研究
  • 批准号:
    29706011
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    1997
  • 资助金额:
    11.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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