汽油二次反應(yīng)的催化劑失活動力學(xué)及反應(yīng)器模擬.pdf

1、日益嚴格的環(huán)境法規(guī)對車用汽油的質(zhì)量提出了更高的要求。汽油二次反應(yīng)，不僅能有效降低催化裂化汽油的烯烴和硫含量，而且可根據(jù)需要增產(chǎn)丙烯和異丁烯等高附加值的化工原料，是保證車用汽油新標準順利實施的一條重要途徑。然而該領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究嚴重滯后于工程實踐。本文圍繞汽油二次反應(yīng)的催化劑失活動力學(xué)、反應(yīng)器模擬、辛烷值預(yù)測、增產(chǎn)丙烯，以及優(yōu)化算法的開發(fā)和應(yīng)用等多方面進行研究，旨在為清潔汽油的生產(chǎn)提供理論支持與技術(shù)指導(dǎo)。
　　結(jié)合汽油二次反應(yīng)過程

2、中催化劑的快速失活特征，本論文分析了由于催化劑積碳而引起的快速失活行為與規(guī)律，探明了催化劑失活對二次反應(yīng)體系的雙重作用；提出了選擇性失活耦合非選擇性失活的新策略，基于該策略建立了催化劑的反應(yīng)物導(dǎo)向選擇性失活模型，采用載流時間而非積碳量的冪指數(shù)失活函數(shù)來描述催化劑活性歷程；并進一步建立了考慮反應(yīng)物導(dǎo)向選擇性失活的汽油二次反應(yīng)八集總反應(yīng)動力學(xué)模型。
　　針對該復(fù)雜反應(yīng)動力學(xué)模型解析所面臨的高度非線性的多參數(shù)全局尋優(yōu)等實際困難，本研究在

3、基因算法中引入模擬退火思想和自適應(yīng)進化策略，提出了一種改進的自適應(yīng)基因算法。該算法具有收斂速度快、優(yōu)化效率高、爬坡能力強、能有效避免早熟和局部最優(yōu)陷阱等優(yōu)點。應(yīng)用新算法求解模型，結(jié)果表明：與未考慮失活的動力學(xué)模型對比，考慮反應(yīng)物導(dǎo)向選擇性失活動力學(xué)模型的動力學(xué)參數(shù)和模擬結(jié)果更加合理、可靠，且具有更佳的計算精度和預(yù)測能力，能更加確切地、真實地描述二次反應(yīng)體系，為催化劑失活的優(yōu)化控制提供理論指導(dǎo)。
　　為了滿足日益強勁的丙烯市場需求，

4、開展了汽油二次反應(yīng)過程增產(chǎn)丙烯研究以及操作條件優(yōu)化。本論文提出了基于萊溫伯格馬夸特改進支持向量機的LM/SVM新方法，并采用該方法建立了汽油二次反應(yīng)的液化氣和丙烯產(chǎn)率預(yù)測模型。采用序列二次規(guī)劃算法對二次反應(yīng)增產(chǎn)丙烯過程進行優(yōu)化，得到了最大化生產(chǎn)丙烯的最佳操作條件和最優(yōu)產(chǎn)率，為二次反應(yīng)增產(chǎn)丙烯提供了理論基礎(chǔ)，也為現(xiàn)代優(yōu)化算法在化學(xué)化工中的應(yīng)用提供了新思路。
　　辛烷值是車用汽油重要的質(zhì)量指標，本文采用多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分

5、別建立了二次反應(yīng)清潔汽油的研究法辛烷值預(yù)測模型。實例計算驗證和對比分析結(jié)果表明：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型其強大的非線性映射能力能夠更好地反映汽油研究法辛烷值與各集總組分之間的復(fù)雜關(guān)系，具有較高的模擬精度和較好的可行性，且應(yīng)用簡便。
　　提升管反應(yīng)器內(nèi)進行的汽油二次反應(yīng)系統(tǒng)屬于一個典型的流動、反應(yīng)、傳遞強耦合、高度非線性、長時延、分布參數(shù)不確定性的多尺度復(fù)雜系統(tǒng)。本研究將汽油二次反應(yīng)提升管反應(yīng)器劃分為考慮催化劑顆粒表面的反應(yīng)動力學(xué)的微尺度、

6、考慮顆粒團聚物、空隙率、稀密相、氣固兩相非均勻流動結(jié)構(gòu)的介尺度、以及考慮產(chǎn)物分布和溫度分布的提升管反應(yīng)器宏尺度；運用多尺度建模方法建立了各子尺度模型；并采用鑲嵌策略整合各子尺度模型建立了同時考慮汽油二次反應(yīng)系統(tǒng)的流動、反應(yīng)、傳質(zhì)、傳熱及其耦合過程的提升管反應(yīng)器多尺度模型。采用EQUATRAN-G軟件編程求解模型結(jié)果表明：多尺度模型可準確預(yù)測提升管反應(yīng)器內(nèi)的非均勻性結(jié)構(gòu)、各集總濃度分布、反應(yīng)器溫度分布；揭示了汽油二次反應(yīng)提升管反應(yīng)器內(nèi)不同