【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及化工和机器学习，具体涉及基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法。
技术介绍
1、从石油中提取的短链碳氢化合物燃料(sc-hcfs)在发电、运输和工业生产等各个领域都至关重要。随着全球经济的快速发展和人口的不断增长，对sc-hcfs的需求也在迅速增长。然而，常规石油的开采和利用不仅带来了巨大的环境负担，而且面临着储量有限的问题。费托合成(f-t)技术利用天然气和生物质等可再生资源，通过催化反应将合成气(co和h2)转化为液体燃料，为解决这些问题提供了一种很有希望的解决方案。
2、在f-t合成中，催化剂在提高反应速率和降低活化能方面发挥着关键作用，从而促进了化学工业的发展。因此，催化剂筛选作为关键步骤是f-t合成研究的重点。传统的试错法既耗时又费力，这促使计算机模拟的发展，以寻找最佳的催化剂。目前，计算机模拟方法主要包括密度泛函理论(dft)计算和分子动力学(md)模拟。然而，dft和传统md模拟通常都涉及预定的反应路径，需要事先定义和专家知识。反应力场分子动力学(reaxff-md)模拟与传统的分子动力学模拟不同，通过原子相互作用的自适应调整来动态捕获反应，从而避免了预先定义反应路径的需要。它独特的模拟键形成和断裂的能力使其成为研究具有化学反应的复杂系统的理想选择，提供了对动态反应过程的详细了解。
3、f-t反应器中反应和传质的同时发生对f-t合成的性能至关重要。传统方法一是通过试错法来筛选费托合成(f-t)催化剂，这种方法耗时费力，且效率低下。二是对于f-t合成反应的动力学参
4、基于此，研究基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法具有十分重要的意义。
技术实现思路
1、为解决
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提供基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其包括如下的步骤：
2、s1、催化剂筛选：从双金属催化剂组合中筛选出f-t合成短链碳氢化合物燃料sc-hcfs的最佳双金属催化剂；
3、s2、动力学模型建立：研究最优催化体系的反应动力学参数，建立动力学模型，以支持宏观模拟和优化反应器性能；
4、s3、反应器尺寸优化：通过过程模拟与计算流体动力学cfd模拟的相互验证，优化f-t反应器的长径比l/d；
5、s4、反应器性能验证：验证优化后反应器的性能，确保达到预期的催化剂活性和合成率，并实现co2减排。
6、优选的方案中，步骤s1中，具体过程包括：
7、s11、催化剂选择：将双金属催化剂fe/cr、fe/cu、cu/cr组成的不同化合价的化合物作为备选催化剂；
8、s12、反应体系盒子构建：为每种催化剂构建反应体系盒子，作为f-t反应器的微观模型；利用分子动力学模拟的“球-棍”模型显示分子，并通过力场和仿真算法的集成以优化结构；
9、s13、初步优化：对反应体系盒子进行初步优化，包括退火过程、正则系综nvt和恒压-温系综npt弛豫，以达到能量最小化和结构稳定；
10、s14、模拟与分析：运行reaxff-md模拟，观察不同催化剂对产物分布和碳转化率的影响；通过比较和分析，选择出最佳催化剂fe9cr3。
11、优选的方案中，所述步骤s2的具体步骤包括：
12、s21、不同温度下的模拟：在不同温度下对fe9cr3催化体系进行reaxff-md模拟，记录反应物数量的变化趋势；
13、s22、动力学参数计算：利用arrhenius方程拟合模拟数据，计算反应速率常数k和活化能ea；
14、s23、动力学模型建立：基于计算得到的动力学参数，建立f-t合成的动力学模型，用于后续宏观模拟和优化。
15、优选的方案中，所述步骤s21的具体过程包括：
16、从2500k到3500k，每隔200k设置一个温度点，在一系列预设的温度点下，利用reaxff-md模拟方法对fe9cr3催化体系进行模拟；
17、在每个温度点下，详细记录反应过程中关键反应物h2数量的变化趋势；通过监测h2分子数随时间的变化，间接反映催化反应的速率和进程。
18、优选的方案中，所述步骤s22的具体过程包括：
19、arrhenius方程是描述反应速率常数与温度之间关系的经验公式，利用arrhenius方程对模拟得到的数据进行拟合；
20、通过分析不同温度下反应速率的变化，计算出特定催化体系下的反应速率常数k；反应速率常数反映催化反应进行的快慢程度；
21、根据arrhenius方程中的斜率，计算出反应的活化能ea；活化能是反应物分子达到可发生有效碰撞的最低能量阈值，反映了催化反应发生的难易程度。
22、优选的方案中，所述步骤s23的具体过程包括：
23、将计算得到的反应速率常数k和活化能ea作为关键输入参数，结合f-t合成反应的基本机理和步骤，建立动力学模型，描述催化反应在不同条件下的速率变化规律，以及温度、压力等因素对反应速率的影响，动力学模型在宏观模拟过程中，通过数值模拟的方法预测和优化反应器的性能。
24、优选的方案中，所述步骤s3的具体过程包括：
25、s31、宏观模拟：利用反应动力学参数进行宏观模拟，分析不同l/d比对反应器性能的影响；通过调整反应器的长度和直径，观察产物气体中各组分摩尔分数的变化；
26、s32、cfd模拟：建立cfd模型，对鼓泡流化床反应器进行数值模拟；结合流体力学模型和化学反应动力学模型，模拟反应器内的流体流动和反应过程；
27、s33、结果对比与验证：对比宏观模拟和cfd模拟的结果，评估模型的准确性和可靠性；根据模拟结果，优化反应器的l/d比，以实现最佳性能。
28、优选的方案中，所述步骤s4的具体过程包括：
29、s41、实验准备：在优化后的反应器中进行实验准备，包括催化剂fe9cr3的装载、反应气体的充入、反应器加热至预设温度；
30、s42、生产验证：启动反应器，开始实际生产验证；在优化后的操作条件下运行反应器，监控气体产物co2和目标产物的质量含量；
31、s43、数据收集与分析：定期收集气体产物样本，通过色谱分析手段测定各组分含量；
32、s44、结果确认：根据实验数据，确认气体产品中co2的质量含量是否显著降低至预期水平。
33、本专利技术所达到的有益效果为：
34、本专利技术设计了基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于，其包括如下的步骤：
2.根据权利要求1所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：步骤S1中，具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：所述步骤S2的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：所述步骤S21的具体过程包括：
5.根据权利要求3所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：所述步骤S22的具体过程包括：
6.根据权利要求3所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：所述步骤S23的具体过程包括：
7.根据权利要求1所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程包括：
8.根据权利要求2所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其
...【技术特征摘要】
1.基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于，其包括如下的步骤：
2.根据权利要求1所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：步骤s1中，具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：所述步骤s2的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于微观系统催化剂筛选和动力学研究的费托反应器强化方法，其特征在于：所述步骤s21的具体过程包括：
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：田文德，李哲，崔哲，孙素莉，刘彬，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：
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