在流量中将levulinic酸化为乙烯levulinate而不是amberlyst-15:系统的动力模型歧视和参数估计

科学领域:

• 化学工程是化学工程的重要组成部分.
• 催化剂是一种催化剂.
• 反应动力学反应动力学

背景情况:

• levulinic酸的化对于生物燃料的生产至关重要.
• 像Amberlyst-15这样的异质催化剂在分离和重复使用方面具有优势.
• 准确的动力模型对于反应堆的设计和优化至关重要.

研究的目的:

• 开发一个动力学研究的自动化实验平台.
• 为了识别和验证氨酸化作用的动力模型.
• 调查反应条件和产品抑制对模型性能的影响.

主要方法:

• 使用了带有LabVIEW控制的自动反应堆平台.
• 在动力实验中使用单颗颗粒串反应堆.
• 使用七步程序选多个运动模型 (功率定律,LHHW,Eley-Rideal).
• 在建模中包含了温度依赖的参数和产品 (水).

主要成果:

• 开发并验证了一种自动化实验设置.
• 选了28个候选运动模型.
• 确定了两个合适的模型:一个朗穆尔-欣舍尔伍德-霍根-沃森和一个Eley-Rideal模型.
• 这两种模型都成功地解释了Amberlyst-15.5上的水吸附.
• 实现了对实验数据的令人满意的匹配.

结论:

• 自动化平台有效地促进了动力模型识别.
• 结合水吸附和取决于温度的参数的动力模型提高了准确性.
• 已识别的模型为优化酸化过程提供了坚实的基础.