Process Chemistry of Petroleum Macromolecules

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出版者:
作者:Wiehe, Irwin A.
出品人:
页数:427
译者:
出版时间:
价格:1544.00 元
装帧:
isbn号码:9781574447873
丛书系列:
图书标签:
  • 石油化学
  • 大分子化学
  • 过程化学
  • 石油加工
  • 催化
  • 反应工程
  • 有机化学
  • 工业化学
  • 石油炼制
  • 聚合物化学
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具体描述

现代工业催化剂的设计与应用 本书简介 在快速发展的现代化学工业和材料科学领域,高效、选择性强的催化剂是驱动技术进步和实现可持续生产的核心要素。本书《现代工业催化剂的设计与应用》旨在全面深入地探讨当前工业催化领域的前沿理论、先进材料的创制方法以及在关键化工过程中的实际应用。本书的撰写目标是为化学工程师、材料科学家、催化研究人员以及相关领域的学生提供一本内容详实、理论与实践紧密结合的参考书。 本书结构严谨,内容涵盖了从基础催化理论到尖端催化剂工程学的各个方面。全书共分为七个主要部分,共计二十章,力求构建一个系统而完整的知识体系。 第一部分:催化基础理论与表征技术 本部分首先回顾了多相和均相催化的基本概念,包括吸附理论、表面反应动力学以及过渡态理论。重点阐述了活性位点的本质、催化循环的机理分析,以及如何通过量子化学计算来预测和理解催化过程。 随后,本书详细介绍了现代催化剂表征技术的最新进展。这包括高分辨率电子显微技术(如HAADF-STEM)在纳米结构分析中的应用;原位/非原位光谱技术(如XPS、XAS、拉曼光谱)对催化剂表面电子态和化学环境的实时监测;以及表面敏感的衍射和散射技术(如XRD、XPS)对晶体结构和形貌的精确测定。深入理解这些表征工具,是实现理性催化剂设计的前提。 第二部分:传统与新兴载体材料工程 催化剂的载体(或骨架)在决定催化剂的稳定性、分散度和孔结构方面起着至关重要的作用。本部分聚焦于各种先进载体材料的制备与功能化。 我们详尽讨论了高比表面积氧化物(如$ ext{Al}_2 ext{O}_3$、$ ext{SiO}_2$、$ ext{TiO}_2$)的孔隙工程,包括溶胶-凝胶法和沉淀法对孔径分布的精确控制。特别关注了碳材料(如石墨烯、碳纳米管、多孔碳)作为惰性或半导体载体的潜力,以及如何通过表面官能团化来锚定活性物种。此外,沸石和金属有机框架(MOFs)作为结构明确的催化剂载体,其拓扑结构设计和孔道内物质传输动力学的模拟分析被作为重点内容进行了阐述。 第三部分:贵金属与非贵金属催化剂的制备策略 活性组分的精确负载和尺寸控制是高效催化的关键。本部分系统梳理了制备高活性金属纳米颗粒催化剂的多种策略。 内容包括湿化学法(如共沉淀、浸渍法)的优化,以及针对原子分散催化剂(Single-Atom Catalysts, SACs)的合成技术,如原子层沉积(ALD)和缺陷工程辅助的锚定技术。对于非贵金属催化剂,本书重点介绍了镍、铜、铁基催化剂的制备,特别是如何通过调控氧化态和电子结构来模拟贵金属催化性能的策略。我们详细分析了合金化效应和核壳结构设计在提升催化剂稳定性和选择性方面的应用案例。 第四部分:绿色化学与能源转化催化 面对全球能源结构转型和环保压力,催化剂在清洁能源和绿色合成中的作用愈发凸显。本部分深入探讨了以下关键领域: 1. 碳捕获与利用(CCU):重点介绍了将$ ext{CO}_2$转化为甲醇、甲烷或高价值化学品(如烯烃)所依赖的多功能催化体系,包括非氧化物催化剂和双功能催化剂的设计。 2. 水分解催化:详细阐述了析氢反应(HER)和析氧反应(OER)的催化剂研究进展,包括基于过渡金属硫化物、磷化物以及新型钙钛矿材料在碱性和酸性条件下的性能与稳定性评估。 3. 生物质转化:讨论了如何利用多相催化剂高效地将纤维素、半纤维素转化为平台化学品(如羟甲基糠醛、乳酸)以及生物燃料,强调了酸碱协同催化位点的设计。 第五部分:选择性氧化与加氢反应催化 选择性控制是有机合成化学中的核心挑战。本部分聚焦于对官能团进行精准修饰的催化体系。 在选择性氧化方面,本书分析了环氧化、羟基化反应中对氧气或过氧化氢的活化机制,尤其关注了沸石负载的贵金属催化剂和分子筛催化剂在烯烃环氧化中的高选择性表现。 在选择性加氢方面,书籍详细讨论了硝基化合物、炔烃和酮类化合物的区域和立体选择性加氢。重点剖析了如何通过表面几何效应(如平坦化、尖锐化)和电子效应来调控催化剂对不同官能团的亲和力,实现一步法高选择性转化。 第六部分:催化反应工程与过程优化 单纯的高效催化剂材料必须与优化的反应器设计相结合才能实现工业化价值。本部分将目光投向反应工程学。 内容涵盖了微通道反应器、固定床反应器以及浆态床反应器在不同催化反应中的适用性分析。特别强调了催化剂失活的机制研究(如积炭、烧结、中毒)和再生策略。书籍引入了计算流体力学(CFD)模拟工具,用于预测反应器内的传质和传热限制,指导催化剂颗粒的形状和装填方式,以最大化反应器的整体效率和运行周期。 第七部分:人工智能与高通量催化筛选 为加速新催化剂的发现进程,本书最后介绍了数据科学和人工智能在催化研究中的前沿应用。 系统介绍了如何构建和利用催化性能数据库,并应用机器学习(ML)和深度学习(DL)模型来建立“结构-性能”关系。高通量实验技术(如机器人自动化合成与筛选平台)的应用流程被详细描述,展示了如何快速筛选数以千计的潜在催化剂配方,极大地缩短了从基础研究到工业应用的周期。本书为读者提供了利用现代信息技术解决复杂催化问题的全新视角。 本书的深度与广度兼顾,理论推导严谨,图文并茂,是催化化学与工程领域专业人士不可或缺的最新参考资料。

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读后感

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用户评价

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这本书的叙事风格非常独特,它不像传统教材那样板着脸孔说教,反而更像是一场高水平的学术研讨会。作者擅长通过提出一个核心的工艺难题,然后层层剥开,引入多种可能的反应机理和解决方案,最后再通过对比不同方案的优劣势来引导读者得出结论。这种“问题导向”的学习模式极大地激发了我的主动思考。例如,在讨论沥青质的胶体结构与稳定性时,书中没有简单地给出“分散体”或“聚集体”的二元对立结论,而是详细阐述了在不同剪切力、温度和溶剂体系下,这些大分子团簇表现出的动态平衡特性。这种细致入微的观察和描述,展现了作者对该领域核心矛盾的深刻理解。读完相关章节后,我感到自己对“稳定”和“转化”这两个看似对立的化学概念有了全新的认识,受益匪浅。

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我花了好几天时间,沉浸在这本关于石油大分子化学过程的书籍中,体会最深的就是作者那近乎苛刻的严谨性。它没有过多使用那些华而不实的描述性语言,而是直奔主题,用精确的化学语言和无可辩驳的实验数据来支撑每一个论点。书中对“焦化”和“热裂解”过程的机理分析尤其令人印象 V.I.P。作者不仅详细剖析了碳骨架重排和自由基链式反应的复杂路径,还引入了最新的量子化学计算结果来佐证宏观现象的微观根源。那种将理论模型与实际工业操作条件进行精妙耦合的能力,体现了作者深厚的行业积累。我特别留意了其中关于重质油脱硫中新型吸附剂性能评估的部分,数据图表绘制得极其专业,包含了吸附等温线、动力学拟合结果等一系列核心指标,让人可以迅速判断该方法的有效性和局限性。对于希望在石油炼制领域做出创新性工作的研究者来说,这本书无疑是一本不可或缺的“兵器谱”。

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从实用性的角度来评价,这本书的价值远远超出了纯粹的理论参考书范畴。书中对过程控制和放大效应的讨论,是教科书中常常被忽略但却是工业界生死攸关的环节。作者非常务实地探讨了实验室级别的高效反应如何在放大到吨级生产中遭遇的瓶颈,比如传质速率的下降、局部过热导致的副反应增加等。特别是关于反应器设计对聚合物分子量分布影响的建模分析部分,直接提供了优化操作窗口的数学依据。我注意到,书末附带的附录中,对一些关键的分析技术,例如脉冲核磁共振(NMR)在分析原油沥青质结构中的应用细节,进行了详尽的步骤概述,这对于现场工程师来说,简直是雪中送炭。这本书的落脚点始终是“过程化学”,它成功地架起了从分子层面的微观理解到工厂层面的宏观实现的桥梁,是名副其实的工艺实践指南。

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坦白说,这本书的阅读门槛确实不低,它显然是为具有一定高分子化学和石油工程背景的专业人士量身打造的。对于那些期望快速入门的读者来说,初读可能会感到吃力。但只要你能坚持度过前几章对基础热力学和反应活度的铺垫,接下来的内容就会展现出巨大的回报。作者在处理复杂的多相反应体系时,展现出惊人的洞察力。书中对催化剂孔隙结构与大分子扩散限制的耦合分析,深入到了分子筛的特定晶面效应层面,引用了大量的X射线衍射和高分辨电镜图像来辅助说明。这些图片不仅是装饰,更是论证的关键证据。它强迫读者必须用更精细的工具去审视宏观的工艺变化,培养了一种深入骨髓的、追溯本质的科学精神。这本书的价值,恰恰在于它敢于触及那些最晦涩、最需要深入钻研的核心技术环节。

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这本书的装帧设计简洁而专业,封面选用了深邃的蓝色调,搭配精致的银色字体,给人一种沉稳可靠的感觉。内页纸张的质感相当出色,触感细腻,印刷清晰度极高,即便是面对复杂的数据图表和化学结构式,也能轻松辨识,长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。从目录的编排来看,作者显然在知识体系的构建上下了大功夫。它不是那种零散堆砌知识点的教科书,而是通过清晰的逻辑主线,将石油大分子化学的各个分支——从基础的分子结构解析,到复杂的反应动力学研究,再到工业应用中的过程优化——有条不紊地串联起来。特别是对那些常常让初学者望而却步的过渡金属催化剂在复杂烃类转化中的作用的阐述,那种循序渐进的引导,让人感觉仿佛有一位经验丰富的导师在身边亲自讲解。这本书的深度和广度达到了一个很高的平衡点,既能满足科研人员对前沿理论的深入探究,也能为工程技术人员提供坚实的理论支撑和解决实际问题的思路框架。

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