二氧化碳/氧化碳的吸附分离

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近年来,气候变化和温室气体减排问题持续升温,已成为全球关注的热点问题。“低碳经济”是最近国际社会应对人类大量消耗化石能源、大量排放CO2引起全球气候灾害性变化而提出的新概念。在能源结构还难以发生根本改变的情况下,控制二氧化碳排放量,发展低碳经济正成为21世纪最为重要的环境和能源问题之一。   冶炼尾气及汽车尾气中含有大量的一氧化碳和二氧化碳。本实验的主要目的是开发一种高效分离CO和CO2的吸附剂。研究了操作压力为0.4 MPa,温度25℃,流量为100 mL/min的操作条件下五种不同的吸附剂对CO2/CO气体的穿透实验,计算它们的穿透时间、吸附量及分离因子等数据。其中负载率为1.00的TEA改性SBA-15吸附剂对CO2/CO的分离因子为8.037;活性炭负载氨水后对CO2/CO体系有极大的选择性,当负载率为0.950时,CO的吸附量几乎为零,分离因子最高可以达到29542。   针对这两种吸附剂进行再生实验,结果表明,以TEA改性的SBA-15(负载率为1.00),在常温下难以再生,气体吹扫或真空脱附都不能使吸附剂得到很好的再生;负载氨水的活性炭(负载率0.950)需要进行加热才能完全再生,在60℃时需要加热30分钟,在100℃时只需15分钟。  
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摘 要: 近些年,保险行业得到迅猛发展,同时,保险欺诈活动应运而生。面对保险欺诈,很多保险公司往往一筹莫展,导致骗赔猖獗。如何从以往的拒赔案件信息中,抽取有效识别欺诈案件的模式,促进保险业持续健康发展,成为保险行业研究的关键。数据挖掘在处理大批量数据,挖掘潜在关系方面具有无可比拟的优势。本文提出利用神经网络算法,从历史赔案信息中训练出识别欺诈案件的模型,并抽取赔案数据进行模型效果测试。实验证明,通