Экспериментально-статистические методы подбора катализаторов

Рассмотренные количественные подходы на основе анализа механизма гетерогенного катализа не всегда обеспечивают исчерпывающее решение задач прогнозирования свойств и подбора катализаторов в силу объективных причин, связанных с незавершенностью теории катализа. Поэтому наряду с подходом, основанным на описании физико-химической сущности явлений катализа, получили широкое распространение формальные экспериментально-статистические методы описания сложных кибернетических систем. Предпосылки для развития экспериментально-статистических методов подбора катализаторов были созданы достигнутыми возможностями современной вычислительной техники, с одной стороны, а с другой стороны — накоплением значительного, хотя и не всегда строгого количественного экспериментального материала в области практического катализа. [c.67]

Статистический метод в теории адсорбции и катализа значительно продвинул эту область науки, открыв дальнейшие перспективы теоретического и экспериментального исследования. Он бесспорно должен сыграть крупную роль в развитии и усовершенствовании методов решения таких практически важных вопросов, как подбор и приготовление адсорбентов и катализаторов для промышленных процессов. [c.236]

Ранее одним из авторов [1, 2J была показана эффективность применения статистических методов для прогнозирования каталитической активности твердых тел. Наиболее обоснованные прогнозы можно делать, пользуясь этими методами, прн наличии большого числа экспериментальных данных. Больше всего данных по подбору катализаторов имеется в литературе для реакций разложения спиртов, дегидрирования циклогексана и окисл ия окиси углерода. [c.221]

С. 3. Рогинский (Москва, СССР). По докладам 63 и 64. Новое статистическое направление подбора катализаторов, начатое Крыловым и развиваемое с использованием электронных счетных машин Иоффе и др., кажется мне очень перспективным. Действительно, без статистики невозможно разобраться в имеющемся большом и пестром материале, а без счетных машин трудно надеяться проанализировать совместное действие большого числа разнообразных факторов. Для простых катализаторов в простейших реакциях таких факторов около десяти, а для сложных катализаторов и реакций и того больше. Я склонен поэтому думать, что на первых порах таким методом можно выявить лишь основные, наиболее ощутимые пробелы и противоречия в экспериментальных данных и подобрать более удобные и убедительные критерии и условия эксперимента. Никакая статистика и никакие машины не предскажут наличия значительной низкотемпературной активности окиси алюминия в реакции гидрирования этилена, обнаруженной недавно канадскими исследователями, или снижения на 800° температуры реакции Oj -Ь Н2 - СО -[- HjO на платине при автопромотировании углеродом, о чем я рассказывал в своей лекции. [c.245]

На основании литературных и собственных экспериментальных данных удалось получить следующие закономерности подбора катализаторов дегидрирования спиртов каталитическая активность неметаллических твердых тел (окислов, сульфидов, селенидов и других полупроводников и диэлектриков) уменьшается с ростом ширины запрещенной зоны AU и разности электроотрицательностей Ах, увеличивается с ростом работы выхода электрона и с увеличением параметра решетки. Применение методов множественной корреляции показало, что все найденные закономерности являются статистически независимыми, хотя в некоторых случаях свойства твердого тела, выбранные для сравнения, коррелируют между собой. Например, ширина запрещенной зоны и разность электроотр щательностей находятся в прямой корреляции. Поэтому возможно, что связь каталитической активности с каждой из этих величин обусловлена их взаимосвязью или связью с какой-то третьей величиной, например с эффективным зарядом поверхностного атома катализатора. [c.221]

Из данных работ [57, 58] можно сделать вывод, что путем применения статистических методов распознавания к подбору катализаторов можно осуш,ествлять достоверные полуколичественные прогнозы каталитической активности твердых веш,еств и направлений реакций, ими катализируемых. Основой для таких прогнозов может быть либо суш ествуюш ие экспериментальные данные, имеющиеся в литературе, либо результаты новых экспериментов, проведенных по специально разработанному плану. При использовании методов распознавания могут быть установлены новые и широкие корреляционные зависимости, что, конечно, будет способствовать повышению надежности прогнозов и решению ряда теоретических проблек катализа. [c.169]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология