摘要：分子筛催化剂广泛应用于石油炼制、石油化工和环境催化等领域,但以传统路线制备分子筛催化剂的过程中存在着有机氨氮废水和含氮废气排放、生产成本高的问题。为了满足日益严格的环保要求,同时达到降本增效的目的,设计开发分子筛催化剂的清洁高效制备技术显得尤为重要。本文从高效、环保和经济的角度综述了分子筛催化剂制备过程中存在的一些问题,以及为了解决上述问题所采取的包括避免或者替换使用有机模板剂、钠离子电荷平衡剂、溶剂和黏结剂,有效组分回收利用在内的技术进展。探讨了分子筛催化剂清洁高效制备技术的未来发展方向,指出加深对分子筛催化剂基础理论研究,并将基础研究和产业化相结合,以高效催化性能为前提,将现有多种清洁技术方案进行协调配合是高效率、低成本制备分子筛催化剂的工作重点。

摘要：铸&锻GH4096高温合金涡轮盘拥有高承温能力、高强度、低裂纹扩展速率、高抗疲劳性能等优异性能,是航空发动机的关键热端部件。但由于其合金化程度较高、零件尺寸大、制备工艺复杂等,不可避免会出现成分和组织分布不均匀,一定程度影响涡轮盘的服役性能。微区X射线荧光光谱(μ-XRF)具有微区分辨率高、分析速度快、多元素同步分析、非破坏性等优点,被广泛应用于考古、地质、生物等领域,但对大尺寸高温合金构件的成分分布的研究较少,对于材料各原始位置处的成分定量分布表征也未见报道。本试验通过选择合适的测量条件、优化仪器定量方法,建立了基于微束X射线荧光光谱的新型铸&锻GH4096合金涡轮盘成分分布定量分析方法,并引入了原位统计分析方法对涡轮盘中Cr, Co, Mo, W, Ti, Al, Nb和Ni八种主要元素进行了定量统计分布解析。发现涡轮盘厚度的中心区域内Co, Mo和Ti三种元素从轮毂至轮缘存在较明显的弧形负偏析带,而Ni和Cr两种元素存在弧形正偏析带。另外,涡轮盘径向也存在一定的成分梯度分布,Co, Cr和W三种元素含量从轮毂到轮缘的呈现逐渐降低的趋势,而Mo, Ti和Nb三种元素含量则呈现逐渐上升趋势。对各元素最大偏析度、统计偏析度、统计符合度计算分析后可知,Cr, Co, Mo, W, Ti, Nb和Ni七种元素测量区域内整体偏析程度较小、统计符合度大,在材料元素设计值允许范围内具有较好的成分均匀性。使用火花源金属原位分析仪(OPA-200)对相同测试区域的元素进行了线分布分析,其分析结果与微束荧光光谱得到的分析规律具有较好的一致性,说明大尺寸涡轮盘在热处理过程中存在温度场分布,导致了各元素扩散行为以及显微组织分布的差异,因此不同部位的成分也存在一定偏析。通过对大尺寸的涡轮盘成分进行定量统计分布解析,对于评价新型铸&锻变形GH4096高温合金涡轮盘的成分分布均匀性,解析制备工艺与大尺寸构件成分、组织结构分布的相关性具有重要意义。

摘要：以分子筛为活性组分制成的催化剂广泛应用于石油化工领域。设计开发高效能的分子筛催化剂来实现化学反应过程高效化,可为化工企业节能降耗和降本增效提供技术支撑。种类繁多的催化反应对分子筛提出了不同的需求,本文从四个方面综述了开发高效分子筛的技术进展,包括硅铝分子筛酸性活性中心调变和钛硅分子筛Ti活性中心构建的活性中心修饰方案、微孔分子筛内部造介孔和介孔SiO2包覆分子筛的孔道结构调变方案、制备纳米级颗粒和控制择向性生长的晶体形貌控制方案、创制新结构分子筛的拓扑结构创新方案,探讨了分子筛催化剂的未来发展方向,指出我国仍需在该领域持续加强技术创新,尤其是原始创新,做到产学研深度结合,将先进技术转化为可实际操作的方案,最终服务于生产装置、实现工业应用是提高石油化工技术进步的重点工作。

摘要：环己基苯经过氧化反应可生产苯酚和环己酮,还可以用作锂离子电池电解液的添加剂,也可用作柴油的十六烷值调和组分,是一种高附加值、有市场潜力的精细化学品。本文介绍了国内外通过苯与环己烯烷基化合成环己基苯及所用催化剂的研究进展,总结了苯加氢烷基化反应机理和反应路径的研究成果,包括加氢烷基化活性的来源、中间产物和碳正离子中间体的推断以及各反应产物的形成。通过对加氢烷基化机理的认识,回顾了加氢烷基化催化剂的设计思路和发展历程。最后指出可开发用于苯与环己烯烷基化的B酸型、B-L酸型以及固载化离子液体等新型催化剂。提出可借助最新的碳正离子研究手段对加氢烷基化机理进行补充完善,并认为可利用多级孔沸石作为加氢烷基化催化剂的酸性载体。

摘要：镍基高温合金FGH4096是高性能发动机涡轮盘、环形件及其他热端部件的关键材料。以其为研究对象,搭建感应加热实验平台,设计不同工况,通过实验方法研究感应加热过程中影响合金试棒温度分布均匀性的因素。实验结果表明:在试棒两端安装陶瓷片对其温度分布均匀性影响不大;用保温棉包裹试棒,适当降低加热速率可以提高合金试棒温度场分布均匀性;感应线圈尺寸对合金试棒温度分布均匀性影响较大。

摘要：传统材料研发模式主要基于实验“试错法”,其研发周期长、效率低,人工智能驱动的科研范式(Alfor Science)给新材料数字化研发带来了新的机遇和挑战。就新材料研发而言,借助于不断强大且成本不断降低的高性能计算算力、数据传输能力、数据存储能力等,通过大数据、云计算、人工智能以及日益增多的围绕材料设计和性能预测的各种智能算法和模型,开展计算、数据、AI和实验紧密结合的“四位一体”的“理论设计在前,实验验证在后”的材料数字化研究方法、业态和模式,可变革仅基于实验“试错法”的传统单一研发手段,进而有效降低成本。