Search

Исследованы закономерности формирования фазового состава кристаллического кремнезема при обработке аморфных предшественников в среде водных флюидов ниже и выше критической точки воды с целью получения носителя катализатора окислительной конденсации метана (ОКМ) оптимального состава. Для разных предшественников фазообразование протекает, по-видимому, через промежуточное образование одних и тех же аморфных объемно гидратированных структур; скорость этого процесса сильно зависит от условий обработки (температура, время, фазовое состояние водного флюида). Дальнейшее образование кристаллических фаз резко ускоряется примесями ионов щелочных металлов. Оптимизация процедуры обработки в водном флюиде и последующей термообработки позволила получить катализатор ОКМ, существенно превышающий по эффективности получаемый по стандартной процедуре на основе аморфного носителя. Сделан вывод о том, что каталитические свойства целиком определяются химическими и фазовыми превращениями, протекающими в активном компоненте (NaWO-MnO) на поверхности носителя, и не зависят от допирования носителя ионами, входящими в состав активного компонента., The regularities of the formation of the phase composition of crystalline silica during the processing of amorphous precursors in the aqueous fluid media below and above the critical point of water aimed at the formation of optimal support for the methane oxidative coupling (OCM) catalyst are studied. It is shown that the phase composition of SiO and the rate of phase formation strongly depend on the processing conditions (temperature, time, phase state of the aqueous fluid) and the presence of microimpurities in the initial amorphous material. Nevertheless, for different precursors, the phase formation occurs, apparently, through the formation of the same bulk-hydrated structures. Optimization of the processing in the aqueous fluid and subsequent heat treatment made it possible to obtain an OCM catalyst that is significantly more efficient than the one obtained by the conventional procedure using an amorphous support. It was concluded that the catalytic properties are entirely determined by chemical and phase transformations occurring in the active component (NaWO-MnO) on the surface of the support, and do not depend on the doping of the latter., Сверхкритические Флюиды: Теория и Практика, Выпуск 3 (3) 2020

Исследовано влияние плотности водного флюида в диапазоне ~10- 0,25 г/см на структурирование аморфного силикагеля при 380 °С - температуре выше критической точки воды. Показано, что снижение величины удельной площади поверхности (5у) силикагеля наблюдается уже при наименьшей плотности; при ее возрастании происходит дальнейшее снижение 5у, а начиная с величины плотности ~ 0,01 г/см в образце наблюдается образование кристаллических фаз кремнезема (кристобалит, китит). На основании наблюдаемых закономерностей изменения морфологии и кристалличности SiO, а также анализа данных по изменению свойств водного флюида при варьировании температуры и давления ниже и выше критической точки сделан вывод о том, что возрастание скорости структурирования с ростом плотности водного флюида связано скорее с кинетическим фактором (закон действующих масс), чем с изменением физического состояния воды (действие сил межмолекулярного взаимодействия). Использование полученных образцов обработанного силикагеля в качестве носителя катализатора NaWMn/SiO для реакции окислительной конденсации метана показало, что эффективность катализатора снижается с ростом степени кристалличности носителя. Однако при использовании носителей, прошедших обработку при относительно низких плотностях водного флюида (< 0,05 г/см) катализатор более активен и селективен, чем при использовании исходного силикагеля., The effect of the density of water fluid in the range of ~10-0.25 g/cm on the structuring of amorphous silica gel was studied at 380 °C that exceeds the temperature of critical point of water. It is shown that a decrease in the specific surface area (S) is already observed at the lowest density; as the latter increases, S decreases further, and starting from a density of ~0.01 g/cm, the formation of crystalline silica phases (cristobalite, keatit) is observed in the sample. Based on the observed regularities in the change in the morphology and crystallinity of SiO, as well as the analysis of data on the variations in the properties of the water fluid with temperature and pressure below and above the critical point, it was concluded that the increase in the structuring rate with an increase in the density of the aqueous fluid is more likely due to the kinetic factor (mass action law) than with a change in the physical state of water (intermolecular interaction forces action). Using the obtained samples of treated silica gel as a support for the NaWMn/SiO catalyst for the oxidative coupling of methane it was shown that the efficiency of the catalyst decreases with increasing degree of crystallinity of the support. However, when using supports that have undergone processing at relatively low densities of water fluid (< 0.05 g/cm), the catalysts are more active and selective than the one supported on the initial silica gel., Сверхкритические Флюиды: Теория и Практика, Выпуск 4 (4) 2020

Метою даної роботи було розроблення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для вибору найбільш ефективного каталізатору процесу окислювальної конденсації метану. Методи, що обрані в системі для прийняття рішень, це метод аналізу ієрархій та інтелектуальний аналіз даних на базі дерев рішень. Перший з них потребує участі людини-експерта, другий виконує інтелектуальний аналіз даних без участі фахівця. Цей підхід обраний тому що методи на основі дерев рішень входять в першу десятку за своєю ефективністю для інтелектуального аналізу даних. Для комп’ютерної реалізації системи було використано об’єктно-орієнтовне програмування на базі Microsoft Visual Studio. The object of this work was to develop an intelligent decision support system to select the most effective catalyst for the process of oxidative condensation of methane. The methods chosen in the decision-making system are the hierarchy analysis method and data mining based on decision trees. The first of them requires the participation of a human expert, the second performs data mining without the participation of a specialist. This approach was chosen because methods based on decision trees are among the top ten in terms of effectiveness for data mining. For computer implementation of the system, object-oriented programming based on Microsoft Visual Studio was used. Целью данной работы была разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений для выбора наиболее эффективного катализатора процесса окислительной конденсации метана. Методы, избранные в системе принятия решений – это метод анализа иерархий и интеллектуальный анализ данных на базе деревьев решений. Первый из них требует участия человека-эксперта, второй выполняет интеллектуальный анализ данных без участия специалиста. Этот подход выбран так как методы на основе деревьев решений входят в первую десятку по своей эффективности для интеллектуального анализа данных. Для компьютерной реализации системы было использовано объектно-ориентированное программирование на базе Microsoft Visual Studio.

В данной работе исследованы носители CaO и катализаторы 20Сe-CaO, приготовленные твердофазным (Т) и золь-гель (З) методами. Аналогичные материалы хорошо показали себя при исследованиях как механизма ОКМ, так и корреляции скорости реакции со структурой катализатора. Свежие образцы охарактеризованы рентгеноспектральным флуоресцентным методом для химического анализа, измерениями текстурных характеристик, рентгенофазовым анализом, а также дифференциальным термическим анализом с термогравиметрией.

Розглянуто процес окислювальної конденсації метану, його технологічну схему, а також альтернативні способи отримання цільового продукту. Визначено критерії, які необхідно враховувати при виборі каталізатора процесу окислювальної конденсації метану. Розроблено програмне забезпечення для вирішення задачі вибору оптимального каталізатору. Розроблена система була випробувана на прикладах. Проведено комп’ютерне моделювання процесу окислювальної конденсації метану з використанням різних каталізаторів та було обрано кращий варіант схеми. Наукова новизна одержаних результатів. Система підтримки прийняття рішень містить два принципово різні підходи: перший з них базується на застосуванні методу аналізу ієрархій та потребує участі людини-експерта, другий – на методах інтелектуальної обробки даних без участі фахівця. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть бути корисними на етапах проектування та впровадження відповідного виробництва, а також застосовуватися операторами- технологами під час протікання виробничого процесу. The process of oxidative coupling of methane, technological scheme and alternative ways of obtaining the target product are reviewed.The criteria that need to be taken into account when choosing a catalyst for the process of oxidation coupling of methane are determined. The software for solving the problem of choosing an optimal catalyst is developed. The developed system was tested on examples. A computer simulation of the process of oxidation coupling of methane using different catalysts was conducted. Also it was chosen the best version of the scheme. Scientific novelty of the results. The decision support system contains two fundamentally different approaches: the first of these is based on the use of analytic hierarchy process and requires the participation of a human expert, the second one using methods of Data Mining without the participation of a specialist. Рассмотрен процесс окислительной конденсации метана, его технологическую схему, а также альтернативные способы получения целевого продукта. Определены критерии, которые необходимо учитывать при выборе катализатора процесса окислительной конденсации метана. Разработано программное обеспечение для решения задачи выбора оптимального катализатора. Разработанная система была опробована на примерах. Проведено компьютерное моделирование процесса окислительной конденсации метана с использованием различных катализаторов и был выбран лучший вариант схемы. Научная новизна полученых результатов. Система поддержки принятия решений содержит два принципиально разных подхода: первый из них базируется на применении метода анализа иерархий и требует участия человека-эксперта, второй – на методах интеллектуальной обработки данных (Data Mining) без участия специалиста. Практическое значение полученных результатов. Полученные результаты могут быть полезными на этапах проектирования и внедрения соответствующего производства, а также применяться операторами- технологами во время протекания производственного процесса.

У статті розглянуто застосування методу аналізу ієрархій, програм See5 та ChemCad для вибору каталізатора процесу окислювальної конденсації метану The article considers the application of the analytic hierarchy process, programs See5 and ChemCad for selection of catalyst of the oxidative coupling of methane process В статье рассмотрено применение метода анализа иерархий, программ See5 и ChemCad для выбора катализатора процесса окислительной конденсации метана