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神经网络辅助丙烷氨氧化催化剂设计

作　者: 侯昭胤
导　师: 陈甘棠；戴擎镰
学　校: 浙江大学
专　业: 化学工程
关键词: 主催化剂催化剂设计丙烯睛网络辅助催化剂表面活性组分催化剂体系选择性学习样本神经网络
分类号: O643.36
类　型: 博士论文
年　份: 1996年
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内容摘要

丙烯腈（Acrylonitrile简称ACN）是重要的有机合成单体，现工业上大都采用Sohio工艺由丙烯氨氧化反应制备，但随着生产规模的不断扩大和原料丙烯的紧缺，丙烷氨氧化制丙烯腈的研究引起了国内外研究者的普遍关注。近几年来，国外研究者已申请了百余篇有关丙烷氨氧化制丙烯腈的催化剂专利，主要涉及到V-P-Ox系催化剂、Ga-Sb-Ox系催化剂、VSb（W,Sn）Ox系催化剂、Bi-Mo系催化剂以及双功能催化剂，但是用于改性的组分几乎包括了除惰性气体以外的其他所有元素；其中最引人注目的是V-Sb（W,Sn）Ox系催化剂；机理的研究表明丙烯腈主要通过中间体丙烯生成，该反应的控制步骤是丙烷在催化剂表面上的脱氢过程；催化剂表面上的活性相是VSbO₄和α-Sb₂O₄。综观所有的专利文献，丙烯腈的收率普遍偏低，目前最好的催化剂收率只有40％，尚没有一种具有工业价值的催化剂问世；该工艺开发的关键是高效催化剂的研制。本文在综合大量文献的基础上，详细论述了催化剂设计这一前沿学科的发展历程及现状；阐述了经验的和半理论的设计方法及其可取和贡献之处；对于近几年来发展起来的计算机辅助催化剂设计，作者对其进行了充分的论述，介绍了国外刚刚研制成功的几种设计软件，并作了对比和评价。神经网络是由大量结构和功能简单的神经元按一定的形式组织起来，用于模拟人脑的组织结构和活动规律；BP网络是人们认识最为清楚、应用最广泛的神经网络。BP模型的性能优势主要表现在模式匹配、模式分类、模式识别和模式分析等方面。从神经网络的连接模式和活动规律来看：它能客观地描述催化剂各组分之间的交互作用。在催化剂设计的初期（配方筛选过程中）有一定的辅助作用。在设计神经网络辅助催化剂设计的学习样本时，我们在集团结构适应理论和前人研究的基础上，给出了丙烷氨氧化反应制丙烯腈的具体历程，选择了可用于丙烷氨氧化的催化剂，详细地研究了VSbWSnOx／SIAL

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-8
ABSTRACT  8-13
目录  13-16
1.研究背景  16-36
  1.1 丙烯腈的生产现状  16-17
  1.2 丙烷氨氧化制丙烯腈的研究进展与现状  17-18
  1.3 丙烷氨氧化催化剂的研究现状  18-28
    1.3.1 V-P-Ox系催化剂  18-20
    1.3.2 Ga-Sb-Ox系催化剂  20-21
    1.3.3 V-Sb-Ox系催化剂  21-25
    1.3.4 Bi-Mo系催化剂  25-26
    1.3.5 双功能催化剂体系  26-28
  1.4 丙烷氨氧化动力学及反应机理的研究  28-34
    1.4.1 丙烷氨氧化动力学的研究  28-31
    1.4.2 丙烷氨氧化反应机理的研究  31-34
  1.5 本章小结  34-36
2.催化剂设计方法的进展与现状  36-52
  2.1 传统的催化剂设计方法  36-38
  2.2 定性的催化剂设计方法  38-39
  2.3 反应工程与催化剂设计  39-41
  2.4 催化剂设计需考虑的因素  41-42
  2.5 专家系统简介  42-44
  2.6 专家系统辅助催化剂设计的实例  44-50
    2.6.1 DACADE专家系统  44-46
    2.6.2 INCAP(-Muse)专家系统  46-48
    2.6.3 ESKA专家系统  48
    2.6.4 Catalyst Ⅱ专家系统  48
    2.6.5 其他专家系统  48-50
  2.7 本章小结  50-52
3.神经网络的引入  52-66
  3.1 神经网络简介  52-54
  3.2 BP网络简介  54-62
    3.2.1 BP模型  54-55
    3.2.2 BP网络的学习方法  55-59
    3.2.3 BP网络的训练与测试  59-61
    3.2.4 BP网络的性能  61-62
  3.3 神经网络辅助催化剂设计的构想  62-63
  3.4 神经网络辅助催化剂设计的步骤  63-64
  3.5 本章小结  64-66
4.丙烷氨氧化催化剂学习样本的选择  66-76
  4.1 神经网络辅助设计的学习样本  66-68
  4.2 丙烷氨氧化催化剂设计  68-75
    4.2.1 丙烷氨氧化的反应历程  68-71
    4.2.2 催化剂活性组分的选择  71-75
  4.3 本章小结  75-76
5.实验装置及预实验  76-83
  5.1 实验方案设计  76
  5.2 实验流程及装置  76-77
  5.3 反应器  77-78
  5.4 分析方法  78-80
  5.5 传质过程的影响  80-81
  5.6 温度对反应结果的影响  81-82
  5.7 本章小结  82-83
6.学习样本考评结果讨论  83-100
  6.1 VSbWSn／SIAL系催化剂  83-93
    6.1.1 催化剂的制备方法  83-84
    6.1.2 助催化剂的影响  84-88
    6.1.3 主催化剂的影响  88-90
    6.1.4 载体的影响  90-93
    6.1.5 X射线衍射的结果分析  93
  6.2 V-Cr-Mo系催化剂  93-96
    6.2.1 催化剂制备方法  94-95
    6.2.2 结果讨论  95-96
  6.3 Mo-V-Nb-Te系催化剂  96-98
    6.3.1 催化剂制备方法  96-97
    6.3.2 结果讨论  97-98
  6.4 本章小结  98-100
7.神经网络辅助丙烷氨氧化催化剂设计  100-121
  7.1 催化剂体系的选择  100
  7.2 助催化剂的优化  100-111
    7.2.1 学习样本  101
    7.2.2 模型的建立  101-104
    7.2.3 模型的训练与测试  104-105
    7.2.4 优化模型的建立  105-106
    7.2.5 优化方法及程序框图  106-109
    7.2.6 优化结果讨论  109-111
  7.3 主催化剂的优化  111-117
    7.3.1 学习样本  112-113
    7.3.2 模型的建立  113-114
    7.3.3 模型的训练与测试  114
    7.3.4 主催化剂的优化模型  114-115
    7.3.5 优化结果讨论  115-117
  7.4 现遇到的主要问题  117-118
  7.5 可能的误差来源  118-119
  7.6 本章小结  119-121
8.全文总结  121-127
参考文献  127-131

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