一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法技术

技术编号:39002358 阅读:19 留言:0更新日期:2023-10-07 10:34
本发明专利技术公开了一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法;该改性方法如下:一、将被处理的铈基催化剂放入等离子体放电设备中。二、启动等离子体放电设备,在Ar与H2混合气体的气氛下进行等离子体放电,使得铈基催化剂抗氯性能增强。等离子体放电设备工作过程中,气体氛围中Ar与H2的体积比例为(1~5):(6~10),气体流量为100mL/min~200mL/min,放电时间为10min~30min。本发明专利技术中利用微波等离子体对铈基催化剂的改性,提高了它的活性位点以及酸性位点,并且能够在降解CVOCs时不易发生氯中毒失活现象,从而显著提高了铈基催化剂在CVOCs中的持续使用稳定性。中的持续使用稳定性。中的持续使用稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法


[0001]本专利技术属于CVOCs处理
,具体涉及一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法。

技术介绍

[0002]VOCs(Volatile organic compounds)的排放控制一直是一个热门话题,挥发性有机污染物会对臭氧层进行破坏,造成烟雾污染并对人体健康产生影响。CVOCs(Chlorinated volatile organic compounds)是挥发性有机污染物中最值得注意的一类污染物。CVOCs是一种高毒性有害的挥发性有机化合物,包括氯代烷烃、氯代烯烃、氯代芳烃及其衍生物以及PCBs等高分子量有机物,通常是在工业生产和燃烧过程中排放。这些有机物很难自然降解,在环境中能长时间存在。其中,氯代烷烃和氯代烯烃通常作为溶剂、脱脂剂或者其他化学成分的原材料。而氯代芳烃及其衍生物则经常被用作中间体,即在合成过程中作为某些化合物的前体。其他来源包括城市自来水消毒过程中逸散,含CVOCs产品的持续挥发,垃圾的不完全燃烧等。氯代烷烃和氯代烯烃通常在工业中为有机合成的中间体和溶剂。在生产过程中,污染通过挥发或泄露进入大气而产生。CVOCs在处理后依旧有部分残留在水、土壤和空气当中,并通过吸入和皮肤接触对人类造成健康潜在风险。因此,需要对这类污染物进行严格的监管和控制,以保护人类健康和环境安全。目前对CVOCs的处理技术主要有吸附、直接燃烧和催化燃烧。
[0003]吸附法主要是通过吸附剂的作用对CVOCs进行吸附以达到去除效果,主要分为物理吸附和化学吸附。吸附法不适合在小流量、高温和高湿的条件进行吸附,对吸附剂要求较高,吸附过后的吸附剂处理是一个问题。直接燃烧法是通过焚化炉等装置在高温和氧气的条件下将CVOCs分解成CO2和H2O等无害物质,还会有HCl和Cl2等有毒物质产生。这种方法需要在高温下进行,对设备的要求较高,且在不充分燃烧的条件还有可能产生二噁英等有毒物质。催化燃烧法是在催化剂的作用下,在低温条件下能够对CVOCs有一个很好的降解效果。相对于传统燃烧降解污染物,催化燃烧能高效的降解不同浓度的有机污染物,在这个过程耗能比较低,所以在工程中得到了广泛的应用。目前的催化燃烧中的催化剂分为贵金属催化剂、过渡金属催化剂及分子筛型催化剂。该法在处理有机废气时具有许多优点,但是在处理含氯的污染物时氯离子容易与催化剂中的金属结合导致催化剂失活,所以研发出耐氯的催化剂很有必要。利用冷等离子对催化材料进行改性是目前一个较为热门的话题。
[0004]冷等离子体是目前一种反应条件温度低、反应迅速、产生活性物质能量高的新型方法,被广泛使用在催化剂的改性。等离子体作用可以使催化材料表面的活性组分还原和重组,通过调节等离子体处理参数,可以改变表面活性组分和结构更稳定的催化材料。此外,等离子体处理还可以改变催化材料的表面性质和电子结构,以暴露更多的活性位点。对于由碳沉积失活的催化材料,等离子体的处理改性可以去除碳沉积或是通过等离子体改性的材料可以防治碳沉积的出现。对于中毒失活的催化材料,等离子体改性使其含有更加高的活性位点和更加稳定的结构提高催化材料的抗毒性质。
[0005]以往工程实践中,等离子体改性催化剂会由于不同气体氛围和不同气体的放电顺序使催化剂的性能发生改变。针对不同的实际处理需求,可以通过改变放电气体或是改变气体的放电顺序来优化催化剂的性能,提高它的催化活性以及抗中毒能力,其工艺参数可由历史经验或经过条件实验而定。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法。
[0007]本专利技术提供的一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法,包括以下步骤:
[0008]步骤一、将被处理的铈基催化剂放入等离子体放电设备中。
[0009]步骤二、启动等离子体放电设备,在Ar与H2混合气体的气氛下进行等离子体放电,使得铈基催化剂抗氯性能增强。等离子体放电设备工作过程中,气体氛围中Ar与H2的体积比例为(1~5):(6~10),气体流量为100mL/min~200mL/min,放电时间为10min~30min。
[0010]作为优选,铈基催化剂具体为V/CeO2复合材料;V/CeO2复合材料通过浸渍法将V负载在CeO2载体上得到。V/CeO2催化剂中V的质量分数为0.1wt%

0.6wt%。
[0011]作为优选,所述的CeO2载体采用CeO2多孔纳米棒;
[0012]作为优选,等离子体放电设备工作过程中,放电功率为100W~600W。
[0013]作为优选,以气体氛围为Ar与H2混合比例、气体流量和等离子体放电时间、放电功率作为等离子体放电设备的四个关键参数;作为优选,b组基础催化剂改性方案通过多层前馈神经网络制定:
[0014](1)制定b组基础催化剂改性方案,1≤b≤10。每组基础催化剂改性方案均包括对应的四个关键参数。
[0015](2)根据b组基础催化剂改性方案分别对铈基催化剂进行等离子体改性,得到b组基础催化剂改性方案对应的改性催化剂。对b组改性催化剂进行测试,得到b组基础催化剂改性方案对应的催化降解效率和催化剂稳定性。构建b组基础催化剂改性方案对应的关键参数、催化降解效率和催化剂稳定性组成的基础实验数据集。
[0016](3)以气体氛围Ar与H2混合比例、气体流量和等离子体放电时间、放电功率为输入参数,CVOCs的催化降解速率和催化剂稳定性为输出参数,构建参数优选模型;参数优选模型采用BP神经网络。利用基础实验数据集对参数优选模型进行训练。
[0017](4)利用参数优选模型模拟不同关键参数组合对应的催化降解效率和催化剂稳定性,筛选出符合预设的催化降解效率和催化剂稳定性要求的关键参数组合。
[0018]作为优选,步骤(3)执行后,利用均方根误差和决定系数评价经过训练的参数优选模型的性能优劣。在参数优选模型的预测性能达不到期望精度的情况下,利用遗传算法优化参数优选模型的初始权值和阈值,调整最大迭代次数;之后,重新对参数优选模型进行训练,指导参数优选模型的预测性能达到期望精度。
[0019]作为优选,步骤(3)中通过误差反向传播算法对参数优选模型进行训练。
[0020]作为优选,所述的参数优选模型采用拓扑结构为4
‑9‑
1的三层BP神经网络,其隐含层的神经元数量为9。
[0021]作为优选,所述的等离子体放电设备采用微波等离子改性装置。所述的微波等离
子改性装置包括微波源、微波传输系统、微波反应系统、真空系统和配气系统。微波源的微波输出口与微波传输系统的微波输入口连接。所述的微波传输系统的微波输出口与微波反应系统的输入口连接。配气系统的气体输出口与微波反应系统的气体输入口连接。配气系统用于向微波反应系统的反应腔提供氢气和氩气的混合气体;真空系统的抽气口与微波反应系统的真空接口连接。
[0022]作为优选,所述的微波反应系统的输入口设置有耦合腔;耦合腔用本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一、将被处理的铈基催化剂放入等离子体放电设备中;步骤二、启动等离子体放电设备,在Ar与H2混合气体的气氛下进行等离子体放电,使得铈基催化剂抗氯性能增强;等离子体放电设备工作过程中,气体氛围中Ar与H2的体积比例为(1~5):(6~10),气体流量为100mL/min~200mL/min,放电时间为10min~30min。2.根据权利要求1所述的一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法,其特征在于:铈基催化剂具体为V/CeO2复合材料;V/CeO2复合材料通过浸渍法将V负载在CeO2载体上得到;V/CeO2催化剂中V的质量分数为0.1wt%

0.6wt%。3.根据权利要求1所述的一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法,其特征在于:所述的CeO2载体采用CeO2多孔纳米棒。4.根据权利要求1所述的一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法,其特征在于:等离子体放电设备工作过程中,放电功率为100W~600W。5.根据权利要求1所述的一种等离子体增强抗氯性能的铈基催化剂改性方法,其特征在于:以气体氛围为Ar与H2混合比例、气体流量和等离子体放电时间、放电功率作为等离子体放电设备的四个关键参数;四个关键参数通过以下方法确定:(1)制定b组基础催化剂改性方案,1≤b≤10;每组基础催化剂改性方案均包括对应的四个关键参数;(2)根据b组基础催化剂改性方案分别对铈基催化剂进行等离子体改性,得到b组基础催化剂改性方案对应的改性催化剂;对b组改性催化剂进行测试,得到b组基础催化剂改性方案对应的催化降解效率和催化剂稳定性;构建b组基础催化剂改性方案对应的关键参数、催化降解效率和催化剂稳定性组成的基础实验数据集;(3)以气体氛围Ar与H2混合比例、气体流量和等离子体放电时间、放电功率为输入参数,CVOCs的催化降解速率和催化剂稳定性为输出参数,构建参数优选模型;参数优选模型采用BP神经网络;利用基础...

【专利技术属性】
技术研发人员:叶志平王朝晖籍嘉昱
申请(专利权)人:浙江工业大学
类型:发明
国别省市:

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