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题名离子液体催化合成长链烷基萘基础油及其摩擦学性能
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作者
刘通
乔韦军
赵思萌
赵志萍
汤琼
刘雷
董晋湘
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机构
中国石油天然气股份有限公司大庆化工研究中心
太原理工大学化学与化工学院
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出处
《化工进展》
北大核心
2025年第9期5277-5284,共8页
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基金
中国石油天然气股份有限公司科学研究与技术开发项目(2022DJ5910)
山西省重点研发计划(202102090301005)
山西省青年基金(202103021223064)。
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文摘
烷基萘是一类重要的芳香基润滑基础油,具有优良的氧化安定性和配伍性质。萘和烯烃烷基化反应通常采用无机酸或固体酸作为催化剂,存在对反应装置腐蚀和反应温度高的缺点。本文采用酸性离子液体为催化剂,探索了萘和长链烯烃烷基化反应并合成润滑基础油,系统考察了离子液体组成、烯萘比、反应温度、烯烃滴加速度和催化剂用量对催化反应结果的影响,其中三乙胺盐酸盐和氯化铝形成的离子液体有利于多烷基产物的生成。通过调控十四烯和萘进料比例(1~3),合成了3种具有不同侧链烷基数目的烷基萘基础油,分别测试和评价了合成基础油的理化性质和摩擦学性能。实验结果表明,烷基萘侧链烷基的数目越多黏度越高,烯萘比为2的基础油具有最佳的黏度指数和适宜的黏度,作为润滑基础油在减摩和抗磨方面具有优势。
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关键词
离子液体
催化
合成
长链烷基萘
基础油
摩擦学性能
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Keywords
ionic liquids
catalysis
synthesis
long-chain alkyl naphthalene
base oil
tribological properties
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分类号
TQ241.5
[化学工程—有机化工]
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题名煤基烷基苯磺酸盐表面活性剂复配体系的性能
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作者
包利宁
李健斌
王晓虹
董庆文
李旭
董晋湘
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机构
太原理工大学化学与化工学院化学产品工程山西省重点实验室
广东工业大学轻工化工学院
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出处
《精细化工》
北大核心
2025年第7期1553-1563,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(22078219,U21A20315,22378290)
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文摘
将自制的十二烷基苯磺酸钠(SDDBS)、C6二聚烷基苯磺酸钠(SC6DBS)和双己基烷基苯磺酸钠(SDHBS)3种煤基同分异构型烷基苯磺酸盐分别与异构十三醇聚氧乙烯醚(9)(IC13EO9)进行复配,得到了3种复配体系SDDBS/IC13EO9、SC6DBS/IC13EO9和SDHBS/IC13EO9,采用紫外-可见分光光度计、表面张力仪、动态光散射仪、液滴形状分析仪、立式去污机考察了不同复配比例(质量比,下同)对3种复配体系的表面活性剂稳定性、表面张力、胶束聚集行为、润湿性能、泡沫性能、乳化性能以及去污性能的影响。结果表明,烷基苯磺酸盐和IC13EO9质量比为5∶5的复配体系表现出最佳的协同增效作用;SDHBS/IC13EO9表现出较好的润湿性能(30 s的水接触角为53.0°)、泡沫性能(泡沫半衰期为349.2 s)和乳化性能(乳化时间为1035 s),具有与商用十二烷基苯磺酸钠(LAS)/IC13EO9复配体系相当的去污性能。
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关键词
同分异构型烷基苯磺酸盐
异构十三醇聚氧乙烯醚
复配体系
动态表面张力
动态光散射
去污性能
表面活性剂
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Keywords
isomeric alkylbenzene sulfonates
isomeric tridecanol polyoxyethylene ether
compound system
dynamic surface tension
dynamic light scattering
decontamination performance
surfactants
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分类号
TQ423.2
[化学工程]
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题名层状过渡金属磷酸盐作为润滑脂添加剂的摩擦学性能
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作者
耿滔
马冲
贺雪雪
孔晓伟
张效胜
刘雷
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机构
太原理工大学化学与化工学院
纳拓润滑技术(上海)有限公司
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出处
《润滑与密封》
北大核心
2025年第10期66-73,共8页
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基金
国家自然科学基金项目面上项目(22078218)
中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX2025D030)
山西省高等学校教学改革创新项目(J20240264)。
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文摘
类迪磷镁铵石是一类具有层状晶体结构的磷酸盐,有望作为固体润滑添加剂使用,满足产业更新升级下对高性能润滑剂的需求。通过温和的水热合成法制备不同过渡金属元素组成的3种类迪磷镁铵石KMPO_(4)·H_(2)O(简称为MKP,M=Mn、Co和Ni)材料,利用XRD、SEM对其进行表征,并利用四球摩擦磨损试验机考察MKP作为复合铝基润滑脂添加剂的摩擦学性能。结果表明:在摩擦过程中MKP材料容易黏附在摩擦副表面形成保护膜,表现出良好的承载、减摩、抗磨性能,以及良好的高温适应性;在最佳添加量5.0%(质量分数)下,MKP可显著提升最大无卡咬负荷至1372 N,可使392 N载荷下的磨斑直径由0.55 mm降至0.43 mm;此外,除润滑改善作用外,MKP材料作为固体添加剂还能发挥染色作用,赋予润滑脂不同的鲜艳色彩,从而在使用过程中可辅助观测润滑脂是否填充到位以及是否失效,在连铸机、风电机、高炉炉顶机等大型机械设备的集中润滑系统中具有很好的应用前景。
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关键词
层状磷酸盐
润滑剂
摩擦学性能
水热合成
类迪磷镁铵石
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Keywords
layered phosphates
lubricant
tribological properties
hydrothermal synthesis
dittmarite
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分类号
TH117.1
[机械工程—机械设计及理论]
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题名基于迁移学习的微反应器大气液比Aspen模型构建
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作者
秦睦轩
张玮
王盈锦
李梓良
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机构
太原理工大学化学与化工学院
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出处
《化工进展》
北大核心
2025年第9期4908-4916,共9页
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基金
国家自然科学基金(22178241)。
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文摘
微反应器作为过程强化的关键设备,已在多个领域应用。然而,多数流程模拟软件缺乏微反应器模块,在一定程度上阻碍了其在工业中的应用。本文提出了一种基于迁移学习构建的适用于大气液比的Aspen微反应器的产物收率预测模型,以微反应器中气液磺化合成十二烷基苯磺酸过程为例,验证了该模型的准确性。首先,通过大气液比[(2000∶1)~(3000∶1)]磺化实验,在T形微反应器中收集38组十二烷基苯磺酸的收率数据,作为迁移学习的目标域。基于微通道环状流特征采用Aspen Plus的平推流反应器(PFR)模块初步建立该过程的产物收率预测模型,并生成29700组源域数据。考虑流体动力学和微通道结构等特征,本文采用迁移学习中的条件对抗域适应网络(CADAN)并对其进行调整,包括采用深度ReLU网络架构及优化对抗损失函数。随后利用模拟数据训练特征提取器,并利用实验数据进行条件对抗域适应训练。最终建立的模型拟合系数(R^(2))可达0.9346,相较人工神经网络提升了14.6%,较PFR模型提升了98.18%。同时,该模型在20%的噪声水平下仍保持R^(2)大于0.78,均方根误差低至5.07,优于同等条件下的人工神经网络,显示出较高的预测精度和强鲁棒性。
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关键词
微反应器
过程建模
ASPENPLUS
迁移学习
算法
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Keywords
microreactor
process modeling
Aspen Plus
transfer learning
algorithm
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TQ423.11
[化学工程]
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