Pd-Al2O3-BEA催化麻疯树油制航空煤油的工艺优化

doi:10.3969/j.issn.1673-5854.2021.03.009

摘要/Abstract

摘要：

制备了负载Pd为活性金属，Al₂O₃与分子筛BEA组合为载体的催化剂Pd-Al₂O₃-BEA，在高压反应釜中以其催化麻疯树油一步加氢制备航空煤油。在单因素试验的基础上，利用Box-Behnken中心组合实验设计响应面法考察反应温度、压力、转速对麻疯树油中的脂肪酸的脱氧率和C₈~C₁₆烃的选择性的影响，并得到优化工艺参数。结果显示：对C₈~C₁₆的选择性影响顺序为反应温度>反应转速>反应压力，较佳反应条件为反应温度310 ℃，压力2.48 MPa，转速90 r/min，此条件下航空煤油中总烃类含99.98%，其中C₈~C₁₆烃类为73.86%。

关键词: 催化, 麻疯树油, 生物燃料, 响应面法, 优化设计

Abstract:

The catalyst loaded with Pd as an active metal and combined Al₂O₃ and molecular sieve BEA as carrier was prepared, and it was used to catalyze the one-step hydrogenation of Jatropha oil in a high-pressure reactor to produce aviation kerosene. On the basis of single factor experiments, the Box-Behnken central combined experimental design response surface method was used to optimize the process parameters (reaction temperature, pressure, speed) with the deoxygenation rate of fatty acids in Jatropha oil and the selectivity of C₈-C₁₆ hydrocarbons as indexes. The results showed that the effect order of the C₈-C₁₆ selectivity was reaction temperature>speed>pressure, and the optimal reaction conditions were 310 ℃, pressure 2.48 MPa, and rotating speed 90 r/min. Under these condition, total hydrocarbons in aviation kerosene contained 99.98%, of which C₈-C₁₆ hydrocarbons was 73.86%.

Key words: catalysis, Jatropha oil, biofuels, response surface method, optimized design

中图分类号:

TQ35

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图/表 7

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表1

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表3

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表4

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序号 No.	X₁ 温度/℃ temperature	X₂ 压力/MPa pressure	X₃ 转速/(r·min^-1) rotating speed	R₁ 总烃类/% total hydrocarbon	R₂ C₈~C₁₆/%
1	300	2.5	100	96.31	71.93
2	310	2.0	100	96.75	69.21
3	290	2.5	150	66.19	49.10
4	290	2.5	50	94.6	68.73
5	290	3.0	100	91.64	65.52
6	300	3.0	150	85.95	56.87
7	300	2.5	100	89.92	67.01
8	300	2.5	100	99.98	70.40
9	310	3.0	100	98.89	70.02
10	300	2.0	50	94.26	68.92
11	310	2.5	150	85.93	69.90
12	300	3.0	50	89.09	67.59
13	310	2.5	50	98.75	75.13
14	300	2.5	100	96.33	71.41
15	300	2.5	100	85.94	64.95
16	300	2.0	150	81.60	56.82
17	290	2.0	100	84.51	63.22

来源origin	平方和 sum of square	自由度 degrees of freedom	均方 mean square	F值 F value	P值 P value
模型model	914.29	9	101.59	3.18	0.0707
X₁	235.23	1	235.23	7.36	0.0301
X₂	8.93	1	8.93	0.28	0.6135
X₃	406.55	1	406.55	12.72	0.0091
X₁X₂	6.23	1	6.23	0.19	0.6722
X₁X₃	60.76	1	60.76	1.90	0.2103
X₂X₃	22.66	1	22.66	0.71	0.4276
X₁²	4.67	1	4.67	0.15	0.7136
X₂²	0.39	1	0.39	0.012	0.9151
X₃²	165.82	1	165.82	5.19	0.0568
残差residual	223.65	7	31.95
失拟项mismatch	95.98	3	31.99	1.00	0.4781
纯误差pure error	127.67	4	31.92
总值total value	1137.95	16

来源 origin	平方和 sum of square	自由度 degrees of freedom	均方 mean square	F值 F value	P值 P value
模型model	810.79	3	270.26	10.74	0.0008
X₁	235.23	1	235.23	9.35	0.0092
X₃	406.55	1	406.55	16.15	0.0015
X₃²	169.01	1	169.01	6.72	0.0224
残差residual	327.16	13	25.17
失拟项mismatch	199.48	9	22.16	0.69	0.7025
纯误差pure error	127.67	4	31.92
总值total value	1137.95	16

产品 product	密度(20 ℃)/(kg·m^-3) density	铜片腐蚀(100 ℃，2 h)/级 copper corrosion	运动黏度(20 ℃)/(mm²·s^-1) kinematic viscosity	冰点/℃ freezing point	总酸值/(mg·g^-1) total acid value	总热值/(MJ·kg^-1) total calorific value
《3号喷气燃料》标准 No.3 jet fuel standard requirement	775~830	≤1	1.25	≤-47	≤0.015	≥42.8
精馏产品 distilled product	820.6	1	3.221	-50	0.010	55.97

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Pd-Al₂O₃-BEA催化麻疯树油制航空煤油的工艺优化

Response Surface Optimization of Preparation of Aviation Kerosene from Jatropha Oil Catalyzed by Pd-Al₂O₃-BEA

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