张立安
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杨建丽
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刘振宇
催化学报
用饱和浸渍法把FeSO4直接担载于山东兖州和山西汾西两种烟煤上.在实验的基础上,结合人工神经网络模型考察了FeSO4浸渍量、反应温度和反应时间对烟煤液化行为的影响,并通过XRD和热力学计算探索了FeSO4在煤直接液化反应中可能发生的化学形态变化.结果表明,训练完全的人工神经网络不仅可较好地拟合实验结果,而且可较好地预报反应条件对FeSO4催化活性的影响.FeSO4在煤液化反应时存在着临界浸渍量,当铁含量大于1.0%时,其值对液化结果影响不大;煤直接液化反应存在着最佳反应温度,兖州煤为410℃左右,而汾西煤难以裂解,反应最佳温度为430℃;在FeSO4催化条件下,兖州煤在400℃反应40 min以前即可达到较大程度的加氢液化,而汾西煤在450℃反应1 h以后才能达到较好的加氢效果.XRD和热力学计算结果表明:FeSO4只有在煤中各种形态硫的作用下,才能转变为Fe1-xS,起到催化作用.
关键词:
硫酸亚铁
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煤
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直接液化
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人工神经网络模拟
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热力学计算