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茂钛催化剂用于SBS均相加氢的研究
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作者 陈建军 李伟 +1 位作者 贺小进 冯增国 《石化技术》 CAS 2004年第1期1-5,共5页
在烷基锂助催化剂存在下,分别以双环戊二烯二氯化钛、双环戊二烯二芳基钛为催化剂对苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(SBS)进行加氢反应,用傅里叶红外光谱和核磁共振氢谱分析了氢化前后聚合物结构的变化。为优化加氢反应条件,分别考察了... 在烷基锂助催化剂存在下,分别以双环戊二烯二氯化钛、双环戊二烯二芳基钛为催化剂对苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(SBS)进行加氢反应,用傅里叶红外光谱和核磁共振氢谱分析了氢化前后聚合物结构的变化。为优化加氢反应条件,分别考察了活性基础聚合物组成、Li/Ti、催化剂用量、加氢温度、压力等对加氢效果的影响。当催化剂用量为0.2~0.4 mmol/100 g聚合物时,反应2 h,可达到二烯烃段加氢度大于98%的良好效果。另外,对茂钛加氢反应机理进行了初步探索。 展开更多
关键词 茂钛催化剂 SBS 均相加氢技术 双环戊二烯二氯化钛 热塑性弹性体 苯乙烯 丁二烯
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丁腈橡胶均相加氢催化剂
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作者 焦宁宁 张安民 《兰化科技》 1993年第4期295-299,共5页
本文介绍了日本Zeon公司,加拿大Polysar公司等开发的NBR均相加氢催化剂。均相羧酸钯催化剂稳定易得,加氢活性高,易处理,反应条件较温和,氢化率可达97%。络合物催化剂的选择性比非均相催化剂高,为保持高的活性,常常在反应体系中加入配位... 本文介绍了日本Zeon公司,加拿大Polysar公司等开发的NBR均相加氢催化剂。均相羧酸钯催化剂稳定易得,加氢活性高,易处理,反应条件较温和,氢化率可达97%。络合物催化剂的选择性比非均相催化剂高,为保持高的活性,常常在反应体系中加入配位基,氢化率高达99.95%。 展开更多
关键词 均相加氢 催化剂 丁腈橡胶
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钯-三苯膦催化体系选择氢化顺酐制备琥珀酸酐 被引量:6
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作者 刘蒲 刘晔 殷元骐 《应用化学》 CAS CSCD 北大核心 1999年第1期58-61,共4页
开发了一种由顺酐直接加氢高选择性及高转化率制备琥珀酸酐的新方法,研究结果表明:钯三苯基膦催化体系对顺酐加氢具有较高的反应活性.在所考察的反应条件下,此催化剂体系对琥珀酸酐的选择性为100%,无其他副产物生成.并考察... 开发了一种由顺酐直接加氢高选择性及高转化率制备琥珀酸酐的新方法,研究结果表明:钯三苯基膦催化体系对顺酐加氢具有较高的反应活性.在所考察的反应条件下,此催化剂体系对琥珀酸酐的选择性为100%,无其他副产物生成.并考察了三苯基膦/钯摩尔比,反应温度,氢气压力,催化剂和顺酐浓度对顺酐催化加氢生成琥珀酸酐的影响.在反应条件为PdCl2=125×10-3mol/L,n(顺酐)/n(Pd)≤2000,n(三苯基膦)/n(Pd)=4,T=373~393K,25MPa的氢压下于乙二醇二甲醚溶剂中反应1h以上,可使顺酐的转化率大于90%. 展开更多
关键词 顺酐 均相加氢 钯催化剂 三苯基膦 琥珀酸酐
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胶原纤维接枝多酚负载纳米钯的制备及其对硝基苯加氢的催化特性 被引量:2
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作者 卓良明 吴昊 +1 位作者 廖学品 石碧 《化学研究与应用》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1553-1558,共6页
以胶原纤维(CF)接枝表棓儿茶素棓酸脂(EGCG)为载体,制备了新型非均相钯(Pd)纳米催化剂(CF-EGCG-Pd)。EGCG作为"桥分子"不仅对Pd纳米颗粒具有锚定作用,而且能控制Pd纳米颗粒的大小及分布。通过SEM、TEM、XRD、XPS对该催化剂的... 以胶原纤维(CF)接枝表棓儿茶素棓酸脂(EGCG)为载体,制备了新型非均相钯(Pd)纳米催化剂(CF-EGCG-Pd)。EGCG作为"桥分子"不仅对Pd纳米颗粒具有锚定作用,而且能控制Pd纳米颗粒的大小及分布。通过SEM、TEM、XRD、XPS对该催化剂的形貌和物理特性能进行了表征,发现该催化剂具有规整的纤维结构,在胶原纤维的外表面形成了高分散的平均粒径在3.8 nm的Pd纳米颗粒。将该催化剂用于硝基苯液相催化加氢反应,结果表明在308 K和1.0 MPa氢压下,硝基苯转化速率(TOF)达到34.13 mol.mol-1.min-1,苯胺选择性为100%,催化剂重复使用3次其催化活性基本不变。 展开更多
关键词 胶原纤维 表棓儿茶素棓酸酯(EGCG) 钯纳米催化剂 硝基苯 均相加氢
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SCB-1负载型加氢催化剂在环己烷装置副反应器上的应用
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作者 张元礼 马振军 +3 位作者 白刚 周权 孙兆申 凌天鹏 《石化技术与应用》 CAS 2014年第4期337-340,共4页
介绍了SCB-1负载型加氢催化剂在中国石油辽阳石化公司己二酸生产线环己烷装置副反应器上的应用情况。结果表明,SCB-1催化剂机械强度高、活性好;SCB-1催化剂的性能优于国外同类产品,完全可以替代法国LD 143催化剂;采取优化工艺参数措施后... 介绍了SCB-1负载型加氢催化剂在中国石油辽阳石化公司己二酸生产线环己烷装置副反应器上的应用情况。结果表明,SCB-1催化剂机械强度高、活性好;SCB-1催化剂的性能优于国外同类产品,完全可以替代法国LD 143催化剂;采取优化工艺参数措施后,SCB-1催化剂的活性更加持久,运行周期由设计保证值6 a延长至9 a;将2套环己烷装置所用6 t催化剂由进口LD 143更换为国产SCB-1可节约费用60万元,催化剂使用周期延长可节约生产成本75万元。 展开更多
关键词 环己烷装置 均相加氢 SCB-1催化剂 LD 143催化剂
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生产1,3-丙二醇的新路线
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《精细石油化工进展》 CAS 2003年第7期55-55,共1页
关键词 1 3-丙二醇 生产路线 戴维工艺技术公司 韩国三星先进技术研究院 均相加氢 酯化
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Study on Residual Oil HDS Process with Mechanism Model and ANN Model
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作者 Ma Chengguo Weng Huixin (Research Center of Petroleum Processing, ECUST, Shanghai 200237) 《China Petroleum Processing & Petrochemical Technology》 SCIE CAS 2009年第1期39-43,共5页
Based on the Residual Oil Hydrodesulfurization Treatment Unit (S-RHT), the n-order reaction kinetic model for residual oil HDS reactions and artificial neural network (ANN) model were developed to determine the sulfur... Based on the Residual Oil Hydrodesulfurization Treatment Unit (S-RHT), the n-order reaction kinetic model for residual oil HDS reactions and artificial neural network (ANN) model were developed to determine the sulfur content of hydrogenated residual oil. The established ANN model covered 4 input variables, 1 output variable and 1 hidden layer with 15 neurons. The comparison between the results of two models was listed. The results showed that the predicted mean relative errors of the two models with three different sample data were less than 5% and both the two models had good predictive precision and extrapolative feature for the HDS process. The mean relative error of 5 sets of testing data of the ANN model was 1.62%—3.23%, all of which were smaller than that of the common mechanism model (3.47%— 4.13%). It showed that the ANN model was better than the mechanism model both in terms of fitting results and fitting difficulty. The models could be easily applied in practice and could also provide a reference for the further research of residual oil HDS process. 展开更多
关键词 residual oil hydrodesulfurization (HDS) mechanism model artificial neural network (ANN) model
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