【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及材料科学领域，且更具体地涉及一种镍基催化剂的制备方法。
技术介绍
1、镍基催化剂以镍元素为主要活性组分，通常与其他金属或非金属物质复合，形成具有特定催化能力的混合物，具有出色的催化性能与稳定性，例如，在加氢还原反应中，镍基催化剂能够有效促进氢气与有机化合物的加成过程，提高反应效率，保障产品的纯度和产率；在某些复杂的化学环境下，表现出较强的抵抗力，能够在较长时间内保持活性，不易被毒化，能有效延长催化剂的使用寿命和降低生产成本；在石油化工行业，镍基催化剂是脱硫、加氢裂化等关键步骤的重要部分，能促进碳硫键的断裂，帮助去除原油中的杂质，提升油品质量；在制备生物柴油的过程中，助力甘油三酯与醇类的有效转化；在氢能源领域，镍基催化剂能高效地催化水的电解反应，从而生产高纯度的氢气，在太阳能电池领域中，能提高光电转换效率。因此，开发一种高效、环保、稳定的镍基催化剂的制备方法，对于满足市场需求、提高产品竞争力具有重要意义。
2、但是，传统的镍基催化剂对环境湿度极为敏感，在潮湿环境中存储或使用时，容易导致水蒸气与催化剂表面的活性位点发生不可逆的结合，从而减少有效活性位点数量，降低催化效果，在使用过程中，可能出现金属粒子脱落的问题，尤其在流体化反应器等高剪切力的环境中，微小的镍颗粒易从催化剂载体上脱落，这不仅减少了催化活性，还可能引起下游产品污染，进而影响产品质量和纯度，并且，传统镍基催化剂往往难以回收利用，一次性使用后即成为废品，这不仅浪费了资源，也给环境带来了负担。
3、因此，本专利技术公开了一种镍基催化剂的制
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术公开了一种镍基催化剂的制备方法，制备过程简单、方便、高效、环保，可以得到更高表面积的镍基催化剂，以提高催化效率并降低高温的依赖，增强了镍基催化剂的抗湿性、结构稳定性、热稳定性和抗磨损能力，具有较高的商品化和工业化生产潜力；利用全谱域学习模型进行预设和优化配比，可以实现原料比例的准确控制，提高了产品的质量和生产效率，使制备过程更加高效、节省成本。同时，采用多元温控综合炉实现灵活、高效的供热需求，大幅度降低了人工操作的难度和劳动强度，同时也保证了反应的均匀性和高效性，使反应过程更加稳定、均匀。
2、本专利技术采用以下技术方案：
3、一种镍基催化剂的制备方法，所述制备方法包括：
4、步骤一、准备所述镍基催化剂的制备原料和反应装置，所述镍基催化剂的制备原料包括氯化镍、氢气、碳纳米管、1,10-邻菲啰啉、氨水、乙二醇和去离子水，所述制备原料的配比采用全谱域学习模型进行预设和优化，所述反应装置采用多元温控综合炉实现灵活、高效的供热需求，所述全谱域学习模型包括智能信息采集模块、智能信息优化中枢模块、智能建模引擎模块、智适应演变核心模块和智能展现互动界面模块；
5、所述智能信息采集模块：包括数据的获取、数据的初步处理和分析，自动识别并抓取对用户有价值的信息，提高数据处理的效率和准确性；
6、所述智能信息优化中枢模块：通过集成先进的数据处理技术和智能化算法，为用户提供一个高效、安全、自适应的数据处理平台；
7、所述智能建模引擎模块：通过数据预处理、模型选择、训练优化和评估验证等技术，构建一个高效、灵活、可靠的机器学习模型训练平台；
8、所述智适应演变核心模块：使系统在外部环境或内部状态变化时，自动调整和优化；
9、所述智能展现互动界面模块：实时响应用户的输入和操作，提供即时的反馈和结果，有助于更好地理解和分析数据，提高决策效率；
10、步骤二、将所述碳纳米管放入所述多元温控综合炉中，以120℃烘干12小时，再以600℃煅烧6小时，自然冷却至室温；
11、步骤三、按照预设比例将所述氯化镍和所述去离子水混合，搅拌至完全溶解，得到浓度为0.1mol/l的氯化镍溶液；
12、步骤四、按照预设比例将所述1,10-邻菲啰啉和所述乙二醇混合，搅拌至完全溶解，得到浓度为0.1mol/l的1,10-邻菲啰啉溶液；
13、步骤五、将所述氯化镍溶液与所述1,10-邻菲啰啉溶液按体积比1：1混合，搅拌30min，得到所述镍前驱体溶液，所述氯化镍溶液与所述1,10-邻菲啰啉溶液发生配位反应的方程式为：
14、nicl2+3c12h8n2＝ni(c12h8n2)32++2cl- (1)
15、在公式(1)中，nicl2为氯化镍，c12h8n2为1,10-邻菲啰啉，ni(c12h8n2)32+为镍(‖)-1,10-邻菲啰啉配合物，cl-为氯离子；
16、步骤六、在所述镍前驱体溶液中逐滴加入所述氨水，调节ph值至8-9，再加入所述步骤二中的碳纳米管，得到黑色沉淀，将所述黑色沉淀离心分离，用所述去离子水洗涤3次，再用所述乙二醇洗涤3次，最后在60℃下烘干12小时，所述镍前驱体溶液和所述氨水反应的化学方程式为：
17、ni(c12h8n2)32++6nh3＝[ni(c12h8n2)3(nh3)6]2+ (2)
18、在公式(2)中，nh3为氨分子，[ni(c12h8n2)3(nh3)6]2+为ni的九配位的配合物；
19、步骤七：将所述步骤六中烘干后的黑色沉淀放入所述多元温控综合炉中，在所述氢气氛围下以600℃还原2小时，自然冷却至室温，再在氮气氛围保护下，升温至610℃，并保持3小时，最后，经过冷却和所述乙二醇以及所述去离子水洗涤，得到比表面积为110m2/g、孔容为0.3cm3/g、镍含量为28wt％的所述镍基催化剂，所述还原反应的化学反应方程式为：
20、
21、在公式(3)中，h2为氢气，ni为金属镍，c12h8n2为1,10-邻菲啰啉，nh3为氨分子。
22、作为本专利技术进一步的技术方案，所述全谱域学习模型建立所述制备原料的比例与所述镍基催化剂的性能指标的关联函数，所述关联函数的表达式为：
23、
24、在公式(4)中，y为所述镍基催化剂的性能指标，xi为第i种所述制备原料的比例，i为所述制备原料的序数，n为所述制备原料的种类数，为第i种所述制备原料的置信损失度，θ为常数，且θ＝10-6；
25、将第i种所述制备原料的置信损失度定义为：
26、
27、在公式(5)中，为第i种所述制备原料的相对分子质量，为第i种所述制备原料的相对分子质量占所有所述制备原料的相对分子质量的总和的百分比，为所有所述制备原料的相对分子质量的总和，log10为对数函数。
28、作为本专利技术进一步的技术方案，所述制备原料的组分占比包括所述氯化镍5％、所述氢气30％、所述碳纳米管10％、所述1,10-邻菲啰啉3％、所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述制备方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述全谱域学习模型建立所述制备原料的比例与所述镍基催化剂的性能指标的关联函数，所述关联函数的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述制备原料的组分占比包括所述氯化镍5％、所述氢气30％、所述碳纳米管10％、所述1,10-邻菲啰啉3％、所述氨水7％、所述乙二醇15％和所述去离子水30％。
4.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智能信息采集模块的工作方法包括五个阶段，分别为数据获取阶段、数据初步处理阶段、数据分析阶段、自动识别与抓取阶段和用户反馈与优化阶段，在所述数据获取阶段中，所述智能信息采集模块通过网络爬虫、API接口、RSS订阅和数据库查询等多种方式获取数据，根据数据源的特性和变化自动调整数据抓取策略，基于数据的重要性和时效性，动态调整数据抓取的频率；在所述数据初步处理阶段中，首先清除无关、重复、错误或格式不规范的数据，将不同来源的数据统一格式和标准，利用
5.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智能信息优化中枢模块的工作方法为：所述智能信息优化中枢模块自动接收来自不同来源的数据，并根据数据类型、格式和重要性进行智能分流，然后，根据数据的特性自动选择去噪、标准化和归一化等预处理方法，利用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，建立智能搜索引系统，利用并行计算技术，将数据处理任务分配给多个处理器同时执行，集成深度学习和机器学习等多种智能算法，对数据进行自动分析和挖掘，提取有价值的信息和模式，所述智能信息优化中枢模块根据用户需求和数据处理结果，自适应地调整数据处理策略和算法参数，通过加密、访问控制等手段确保数据输出的安全性，提供直观的用户界面，根据用户的操作和反馈，所述智能信息优化中枢模块实时调整数据处理策略，满足用户的个性化需求。
6.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智能建模引擎模块的工作方法为：根据数据特性和用户需求，利用贝叶斯优化和随机搜索等自动超参数调优技术，自动找到模型的最佳超参数组合，利用分布式计算资源，加速模型训练过程，并在训练过程中实时监测模型性能，当模型性能不再提升时提前停止训练，根据模型训练情况动态调整学习率，以提高模型训练效果，采用交叉验证技术对模型进行性能评估，实时监控模型的准确率等性能指标，确保模型性能达标，分析模型在不同数据集上的表现，评估模型的稳定性和泛化能力，将训练好的模型自动部署到生产环境，定期收集新数据并对模型进行再训练。
7.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智适应演变核心模块的工作方法为：通过传感器和数据收集机制，实时监控系统的外部环境变化和内部状态，对收集到的数据进行处理和分析，提取关键信息和特征，建立一个策略库，存储多种可供选择的系统行为和策略，根据环境和状态感知的结果，从所述策略库中选择最适合当前情境的策略，根据系统运行的效果和反馈，动态调整系统参数，利用机器学习技术，使系统能从过去的经验中学习并改进自身的行为，对系统调整后的行为进行评估，确定其是否达到了预期的效果，将评估结果反馈给所述智适应演变核心模块，作为下一次决策的依据，通过不断的反馈循环，使系统能够持续优化自身的行为和策略，以适应不断变化的外部环境和内部状态。
8.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智能展现互动界面模块的工作方法为；通过传感器和交互技术实时捕捉用户的输入和操作，利用自然语言处理和机器学习算法，准确识别用户的意图和需求，根据用户的需求和意图，实时生成相应的数据可视化图表、图像或动画，允许用户通过拖拽、缩放和筛选等操作，深入探索和分析数据，基于用户的历史行为和偏好，智能推荐相关的数据、分析工具或相关案例，结合数据分析和预测模型，提供决策建议或优化方向，在用户进行操作或分析时，界面提供即时反馈，通过收...
【技术特征摘要】
1.一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述制备方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述全谱域学习模型建立所述制备原料的比例与所述镍基催化剂的性能指标的关联函数，所述关联函数的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述制备原料的组分占比包括所述氯化镍5％、所述氢气30％、所述碳纳米管10％、所述1,10-邻菲啰啉3％、所述氨水7％、所述乙二醇15％和所述去离子水30％。
4.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智能信息采集模块的工作方法包括五个阶段，分别为数据获取阶段、数据初步处理阶段、数据分析阶段、自动识别与抓取阶段和用户反馈与优化阶段，在所述数据获取阶段中，所述智能信息采集模块通过网络爬虫、api接口、rss订阅和数据库查询等多种方式获取数据，根据数据源的特性和变化自动调整数据抓取策略，基于数据的重要性和时效性，动态调整数据抓取的频率；在所述数据初步处理阶段中，首先清除无关、重复、错误或格式不规范的数据，将不同来源的数据统一格式和标准，利用机器学习算法对数据进行自动分类和标注；在所述数据分析阶段中，对获取的数据进行实时分析，识别出有价值的信息和趋势，利用大数据分析、机器学习和预测模型，对未来可能发生的事情进行预测，发现不同数据之间的关联性和隐藏的模式；在所述自动识别与抓取阶段中，基于用户的兴趣、偏好和需求，智能筛选和识别出对用户有价值的信息，对识别出的有价值信息，所述智能信息采集模块进行自动抓取并存储到数据库中；在用户反馈与优化阶段中，用户对模块抓取的信息进行反馈和评价，帮助模块不断改进和优化，所述智能信息采集模块通过持续学习和自我优化，不断提高数据处理的效率和准确性。
5.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智能信息优化中枢模块的工作方法为：所述智能信息优化中枢模块自动接收来自不同来源的数据，并根据数据类型、格式和重要性进行智能分流，然后，根据数据的特性自动选择去噪、标准化和归一化等预处理方法，利用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，建立智能搜索引系统，利用并行计算技术，将数据处理任务分配给多个处理器同时执行，集成深度学习和机器学习等多种智能算法，对数据进行自动分析和挖掘，提取有价值的信息和模式，所述智能信息优化中枢模块根据用户需求和数据处理结果，自适应地调整数据处理策略和算法参数，通过加密、访问控制等手段确保数据输出的安全性，提供直观的用户界面，根据用户的操作和反馈，所述智能信息优化中枢模块实时调整数据处理策略，满足用户的个性化需求。
6.根据权利要求1所述的一种镍基催化剂的制备方法，其特征在于：所述智能建模引擎模块的工作方法为：根据数据特性和用户需求，利用贝叶斯优化和随机搜索等自动超参数调...
【专利技术属性】
技术研发人员：董皓，许健生，姚亦磊，吴希妤，
申请(专利权)人：浙江亿孚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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