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为提高铜基催化剂的CO-SCR脱硝性能,并降低反应温度,以铜为活性组分,铁为助剂,γ-Al_2O_3为催化剂载体,采用等体积浸渍法制备了一系列Cu-Fe/γ-Al_2O_3型CO-SCR脱硝催化剂,考察了活性组分负载量、助剂成分及负载量、催化剂预处理及烟气工况对催化剂活性的影响,并对催化剂进行了XRD、BET、XPS和AES等表征。结果表明,预处理会使催化剂表面的部分Cu~(2+)转变为Cu~+,有利于反应的进行。铜负载量为5%时催化剂的脱硝效率最高,铁的加入可以明显提高铜基催化剂在较低温度下的脱硝效率,5Cu-3Fe/γ-Al_2O_3催化剂表现出最优的脱硝性能,在450℃下脱硝效率达到99.8%。 相似文献
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随着环境问题日益突出,锅炉烟气中氮氧化物(NOx)的脱除成为亟待解决的问题。采用同步浸渍法制备了堇青石蜂窝负载型脱硝催化剂,研究了钒含量、温度、气时空速以及酸处理等对堇青石负载型脱硝催化剂脱硝效率的影响,同时采用BET、XRD等对催化剂进行物理化学表征。结果表明:负载型脱硝催化剂脱硝效率随着V2O5含量的增加逐渐变大,脱硝效率随着温度提高先增加后降低;在340℃时,负载型催化剂达到较好的脱硝效果,脱硝效率达到98%以上(气时空速为18000 h-1);硫酸处理后的催化剂脱硝效率提高1~3百分点,而HCl处理后的催化剂脱硝效率降低4~8百分点;堇青石负载型催化剂负载率维持在25%左右,经过超声处理后的脱落率<10%。 相似文献
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以H_2O_2为氧化剂对NO进行低温氧化脱硝,考察了非催化和纳米TiO_2催化作用下的H_2O_2氧化低温脱硝性能;并以纳米TiO_2为载体,采用等体积浸渍法掺杂过渡金属氧化物CeO_2进行改性,制备了一系列CeO_2/TiO_2催化剂,探究了其催化作用下H_2O_2的氧化脱硝性能,并筛选获得了催化剂的最佳CeO_2负载量;进一步针对最优催化剂,考察了不同烟气工况对催化剂活性的影响,并进行了XRD、H2-TPR以及XPS等表征分析.表征结果显示,CeO_2的负载量会影响催化剂中晶格氧的含量,晶格氧相对含量的增加有利于氧化还原反应中的电子传递,这是促进H_2O_2活化分解的关键.实验结果表明,CeO_2/TiO_2催化剂能有效促进H_2O_2的活化分解实现低温脱硝,且CeO_2负载量为3%wt时,催化活性最高;在烟温为160℃、[H_2O_2]/[NO]物质的量比为2以及空速为30000 h-1时,NO转化率最高可达76%. 相似文献
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在一燃煤流化床上进行了掺烧垃圾的实验,研究了不同掺烧比对燃烧效率、SO2、HCl、N0、N20、二恶英和重金属排放的影响。实验结果表明,随垃圾加入量的增加,飞灰含碳量降低,燃烧效率增加;HCl排放浓度增加,N0和SO2排放量减少,N2O先降低后增加;灰渣中二恶英含量随垃圾加入量的增加而增加;底渣和旋后飞灰中,Cr、Cu、Zn的含量均随垃圾加入量的增加而增加。采用三相流态化净化装置对尾气排放进行了净化处理,当吸收剂为石灰石浆液,浆液浓度为1%,循环倍率为3,喷射速度为5m/s—15m/s,鼓泡管插入深度为140mm时,流态化吸收式垃圾焚烧烟气净化装置的脱硫效率大于90%,脱硝效率在20%—30%之间,脱氯效率大于80%,除尘效率达99%,重金属净化效率大于99%,二恶英净化效率为99%。 相似文献
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在化学链燃烧(CLC)过程中,载氧体表面的原子结构和电子特性决定了其化学反应活性.本文以Fe_2O_3为载氧体,探讨了其自然条件下主要裸露的高米勒数指表面(1-1 2)的结构性质,研究发现表面不同配位数的氧和铁原子(包括O2f、O3f、O4f、Fe4f和Fe5f)的键参数、电子态密度及电荷布居等存在明显差异.为探究这种差异对Fe_2O_3反应活性的影响,对比分析了CO在表面5种氧和铁原子位生成CO_2的吸附-反应机理.CO在表面低配位O原子O2f和O3f首先形成物理吸附,然后被晶格氧氧化生成CO_2,反应需要克服能垒分别为3.657 e V和3.401 e V;然而,CO在O4f位吸附时,首先克服1.864 e V能垒形成二齿形碳酸盐物种,之后克服1.097 e V的能垒形成CO_2.当CO在Fe4f和Fe5f位吸附时,CO与Fe原子成键,后经过活化与表面O原子成键,形成二齿形碳酸盐物种,能垒分别为0.416和0.219 e V,最终碳酸盐物种分别克服0.500和1.462e V的能垒生成CO_2.因此,可以推断表面高配位数的O4f、Fe4f和Fe5f原子,由于其较高的氧化态,在化学链燃烧过程中充当活性位的作用.本研究有助于了解铁基载氧体表面化学链燃烧反应的微观机理,并为载氧体表面结构性能调控制备提供理论借鉴. 相似文献
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针对我国城市生活垃圾热值低等特性。在流化装置上进行了城市生活垃圾与煤混燃实验,研究了在混燃过程中城市生活垃圾与煤掺烧比例及床层温度变化对NO和N2O排放浓度的影响。实验结果显示,随掺烧垃圾量逐渐增加时,NO排放浓度降低。而N2O排放浓度先降低然后增加,当城市生活垃圾与煤掺烧比例恒定时,随床温的增加NO排放浓度增加,N2O排放浓度呈下降趋势,采用前向式神经网络,以掺烧比和床温作为输入参数,对NO的排放进行预测。结果显示精度较高。 相似文献
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