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1、基于BP神经网络的MCM-22分子筛催化性能预测模型研究第37卷第1期2010年北京化工大学(自然科学版)JournalofBeijingUniversityofChemicalTechnology(NaturalScience)Vo1.37.NO.12010基于BP神经网络的MCM一22分子筛催化性能预测模型研究唐艳李建伟孙晓岩李英霞陈标华(北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室,北京100029)摘要:基于人工神经网络建模方法,建立了MCM一22分子筛催化剂在苯与丙烯液相烷基化过程中性能预测的BP神经网络模型,该模型关联了催化剂本征
2、性能,工艺条件和反应产物分布之间的相互关系.对不同成型条件下得到的16种结构性能各异的MCM一22分子筛催化剂性能进行实验评价,将所获得的数据用于模型训练和预测结果检验.结果表明,所建立的模型对MCM一22分子筛催化性能具有较高的预测精度,预测平均相对误差为4.2l%.因此,将BP神经网络作为MCM一22分子筛催化剂的性能预测和苯与丙烯液相烷基化过程的定量描述模型,是适宜和可靠的.关键词:BP神经网络;MCM一22分子筛;催化性能;预测;烷基化中图分类号:TQ032引言MCM一22分子筛独特的孔道结构,良好的水热稳定性,较大的比表面积(大于
3、400m/g),较强的吸附能力和同时兼具酸催化特性及结构选择性,使其在催化和吸附等领域具有广泛的应用前景….目前,MCM一22分子筛已成功应用于苯与丙烯液相烷基化合成异丙苯的工业生产,但其相关研究大多集中在合成,表征和性能改进上,很少有人对其催化行为的定量描述进行较为深入的研究.分子筛催化剂上苯与丙烯液相烷基化合成异丙苯是一个本征速率非常快的反应过程,很难以实验方法准确测定其本征性能,而催化剂的进一步开发,性能提高,以及工业合理应用均需确定和匹配催化剂本征性能,工艺条件和烷基化产物分布之间的相互关系.因此,如何关联和描述这三者之间的关系,逐
4、步成为人们关注的问题.而近年来兴起的人工神经网络由于具有非线性映射能力强,不需要精确的数学模型,擅长从输入输出数据中学习有用信息等优点,成为一种半智能化的模型工具,已经被广泛应用于生物收稿日期:2009—03—17基金项目:国家自然科学基金(20576012)第一作者:女,1983年生,硕士生通讯联系人E—mail:lijw@mail.buct.edu.en工程建模.,催化剂设计以及化学工程设计..,取得了良好的效果.尤其是它对于处理大量原始数据而不能用规律或公式描述的问题,表现出了极大的灵活性和自适应性.鉴于MCM.22分子筛催化剂性能描
5、述研究现状,建立相应的网络模型,进行系统的理论与实践紧密结合的研究是非常必要和十分重要的.结合人工神经网络建模方法的优点,本文尝试以BP人工神经网络为基础,建立MCM.22分子筛上苯与丙烯液相烷基化合成异丙苯过程描述的BP(backpropaga-tion)神经网络模型.l实验部分1.1原料硅酸,分析纯,北京化学试剂公司;铝酸钠,分析纯,北京燕山石化化学品事业部,A1:050%,Na:O38%;六亚甲基亚胺(HMI),工业品;氢氧化钠(纯度≥96%),分析纯,北京华腾化工有限公司;工业苯(纯度I>99%)和裂解丙烯(纯度≥99.7%)
6、,燕山石油化工公司化学品事业部;硝酸,分析纯,北京北化精细化学品有限责任公司;聚乙二醇20000,化学纯,北京益利精细化学品有限公司.1.2催化剂原粉制备MCM一22分子筛采用动态水热合成法制备.将一定量的硅酸,铝酸钠,氢氧化钠,HMI及去离子水混合并搅拌均匀,得到的混合物装入内衬聚四氟乙北京化工大学(自然科学版)烯的不锈钢反应釜中,于120℃下搅拌,陈化24h,然后在150℃下动态晶化96h.经过滤,洗涤,干燥后得到MCM22原粉,再经540oC焙烧8h,去除模板剂后得到焙烧型MCM一22分子筛.1.3催化剂成型称取一定量的MCM一22分
7、子筛原粉(120目过筛),粘合剂和田菁粉在混合机中均匀混合,再称取一定量的胶溶剂硝酸,扩孔剂聚乙二醇20000和去离子水配成溶液,将混合后的粉料与溶液充分捏合之后挤出成型,室温下晾干,120℃干燥3—4h,然后在540℃下焙烧6～8h,得到直径为2mm的圆柱状MCM-22分子筛催化剂.1.4催化剂结构表征催化剂的比表面积及孔径分布采用Specome—ter1990物理吸附仪和PASCALI40及240型压汞仪(美国Thermo公司)测定.物理吸附仪用于测量催化剂的微孔孔径,比表面积和孔容,压汞仪用于测量催化剂的大孔和介孔孔径分布.1.5催化
8、剂性能评价以苯和丙烯液相烷基化合成异丙苯为模型反应,采用不锈钢等温积分反应器(4mm×L240mm)对所制备的分子筛催化剂进行性能评价,评价装置如图1所示.反馈1一普N2钢瓶;2
