探析多组分气体混合物在多孔固体上吸附平衡研究

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1、渗篓湖黼酲鬻羚l7,几2:i_}oic’。I鹜⑧天洋大尊博士学位论文■_盟a■-_-■●碍爿■啊■■I■¨o■■■■_一级学科:化罕,L上枉。司J_-乙-H-学科专业:化学工程作者姓名:吴家全指导教师:周理教授天津大学研究生院2006年1月中文摘要多组分气体吸附平衡理论是设计吸附分离过程的熟力学基础。现有吸附平衡模型基本上以吸附相是饱和液体为理论基础,这些模型或多或少存在一定的局限,并且因缺乏实验数据,没有得到广泛验证.本文实验测定了四元气体混合物在活性炭上的吸附平衡用以检验现有模型对多组分吸附平衡的适用性,进而提出了预测多组

2、分气体吸附平衡的一种新方法.采用JX-101椰壳活性炭为吸附剂,用静态容积法测定了纯C02、CI-14、N2和H2的吸附等温线,温度范围283K~328K,压力范围0~30x105Pa。然后采用动态法测定了四元体系c02一c心一N2一H2在同一活性炭上不同浓度、不同温度条件下的吸附平衡数据,实验温度范围283~328K,最高压力30x105Pa。利用实验测得的多组分吸附平衡数据,检验了八种已有模型的适用性,对各个模型的优缺点进行了分析比较。各模型对于吸附量最小的氢气的预测效果最差;MPSD模型的预测偏差最稳定;各组分均为超临界

3、气体时FHVSM模型的预测偏差最小。.本文在区分超临界和亚临界气体不同的吸附机理基础上,将吸附相中的分子分为直接与吸附剂表面接触的I类分子和吸附在已被吸附的分子表面的II类分子,认为总吸附量为两类分子的贡献之和。采用孔径分布模型描述吸附剂表面不均一性。选用可以描述吸附相非理想性的模型作为局部等温线模型,提出新的可以预测多组分气体混合物吸附平衡的模型。通过实验数据对此模型预测效果进行检验,表明预测效果较其他模型有很大提高.为进一步检验新模型的预测效果,使用新模型对文献中三组含有超临界组分三元气体混合物吸附平衡进行了预测,并将新模

4、型的预测结果与文献中其他模型的预测结果比较,表明新模型的预测精度有了较大的提高。对于完全由超临界气体组成的混合物吸附平衡新模型可以较好地预溯吸附平衡,其预测能力和SAME模型相当,有的判断标准好于SAME模型,也好于其他相比较的模型。说明新模型既可以用于预测含有超临界组分的气体混合物,也可用于全部为超临界组分的气体混合物在活性炭上的吸附平衡。关键词:吸附平衡多组分预测模型超虢界气体亚临界气体AbstractThetheoryofgasmLTtureadsorptionisthethermodynamicbasisofthead

5、sorptionprocessdesign.Mostmodelsavailablearebasedon飘assumptionthattheadsorbedphaseisasortofsaturatedliquid.Suchmodelsachievedsomedegreesofsoc℃.,essand,ofcourse,hadsomeIimitation.Inaddition,thesemodelsa坞stillnotsufficientlyverifiedduetothelackofexperimentaldataofmulf

6、icomponentadsorption.Anewsetofexperimentalequilibriumdataofafour-componentgasmixturewerecomplementedinthisdissertation.AdsorptionisothermsofpureC02,CH4,N2andH2oilactivatedcarbonJX一101weref'wsttycollectedwithavolumetricmethodfor283·328Kandpressuresupto30x105Pa.Thenth

7、eadsorptionequilibriumdataoftheC02-CI-王4-N2-H2mixtureofvariouscompositionOiltheSalTleactivatedcarbonwerecollectedwithadynamicmethodforatemperaturerange283K幻329Kand叩topressure30×10SPa.Eightmodelstopredictmultienmponentadsorptionequilibriumwereselectedfromliteraturean

8、dtestedwiththenewsetofexperimentaldataandtheirpredictionperforman敢wasevaluatedwiththeexperimentaldata.Itwasshownthatallmodelsmadeapoorpred

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