探究基于茂金属催化剂的丙烯聚合工程模型化研究

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1、April2010东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子

2、文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：导师签名：茎宣!匕日期：型!垒丝可厅摘要对基于茂金属催化剂的烯烃聚合的研究已经成为国际上的热点。目前，对此问题的研究国外相对较多，而国内基本为空白。随着经济社会的发展，我国对有特殊性能的烯烃产品的需求越来越大，所以，对此问题进行全面的研究是十分有必要和紧迫的。迄今为止，由于烯烃聚合过程过于复杂，对此问题，往往依靠于计算机模拟和仿真对反应进行模拟和优化

3、。这样不但效率高，又节约了成本，能够为实际的生产需求提供依据。基于此，首先，本文在前人研究的基础上，针对负载的茂金属催化剂催化的丙烯的淤浆聚合过程，根据负载茂金属催化剂在反应中flj#l-N里逐层破裂的物理化学变化，提出了改进的多粒模型，用来研究丙烯在不同的反应条件下聚合过程。建立的此单颗粒模型，不但可以预测传热和传质对聚合反应的影响，还可以考察催化剂在反应过程中的破裂的行为，同时也分析了催化剂的孔隙率的变化情况。进一步，也得到了耦合扩散的丙烯的聚合的动力学曲线。模拟结果表明：在聚合过程的开始阶段，传质阻力对反应的影响很大，之后逐

4、渐减小，而传热对反应的影响基本上可以忽略不计。同时，随着聚合时间的增大，聚丙烯颗粒内的丙烯浓度梯度先减小后增大，最后逐渐减小。而且，模拟得到的速率曲线和实验结果基本上吻合。研究表明：聚合温度和压强越大，生成的聚丙烯颗粒的倍数越高。粒径越小，生成的聚丙烯颗粒的倍数越大。此外，模拟结果还表明，聚合温度越高，压强越大，催化剂破裂的速度越快。其次，在单颗粒模型的基础上，结合根据基元反应得到的丙烯聚合的本征动力学，利用矩方法，得到了不同条件下，聚丙烯的分子量及其分布规律。模拟研究表明：随着温度的升高，聚丙烯的分子量分布加宽，平均分子量变大。

5、同时，也可以得到，聚丙烯的分子量随着压强的升高而变大。同时可知，扩散对丙烯的分子量分布影响显著。此外，将计算得到的聚丙烯的平均分子量和实验结果做了比较，大体和实验结果一致。这说明该模型可以预测聚丙烯的平均分子量。最后，耦合单颗粒模型，利用粒群衡算，对稳态下的聚丙烯颗粒的粒径分布做了预测。考察了传质、聚合温度和压强、催化剂进料速度、催化剂初始粒径大小以及有效传质系数等因素对粒径分布的影响。模拟结果表明：粒径分布明显到温度的影响，升高温度，以及增大压强，粒径分布均加宽。同时，粒径也受到催化剂进料的影响，进料速度变大，粒径分布加宽。而且

6、，有效扩散系数变大，粒径分布变宽。此外，催化剂的粒径增大，聚丙烯颗粒的平均粒径变大，分布加宽。关键词：丙烯淤浆聚合；茂金属催化剂；单颗粒模型；分子量分布；粒径分布AbstractThepolymerizationofolefins，usingsilica-supportedsupposedmetallocenecatalysts，hasbeentheorlehotspot,whichattractedconsiderableresearchabroad,however,manyofwhichremaineduntouchedtot

7、hisfieldinChina．Therearegreatdemandsforolefinpmductswithspecificpropertieswithdevelopmentoftheeconomicsociety．Therefore，itisnecessaryandurgenttostudythisfield．Itisevidentlycomplexandrequirestobetreatedatdifferentlengthscales，sothatdecisionmakingmayrelyonsimulationperf

8、ormedwithcomplexmathematicalmodelsofthepolymerizationprocesssofar．Therefore，theworkhereindemonstratedawholecompleteprocessof