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公开(公告)号：CN116332238A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211515530.0
申请日：2022-11-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: C01G49/06 , B01D53/14 , B01J23/745
Abstract: 本发明公开了一种用于降低碳捕集能耗的α‑Fe2O3材料及其制备方法和应用，所述α‑Fe2O3材料是以硝酸铁为原料，于马弗炉中经高温煅烧得到。本发明α‑Fe2O3材料应用于有机胺解吸CO2再生过程的方法步骤为：有机胺水溶液中实现CO2吸收后，进行液液分相，收集CO2富集相；将所述金属氧化物α‑Fe2O3催化剂加入至CO2富集相中，在90~95℃下反应解吸CO2，实现低能耗下有机胺的再生。本发明所述α‑Fe2O3材料的制备方法简易，得到的α‑Fe2O3材料能够加快有机胺解吸CO2速率、提高负载CO2的有机胺再生效率，降低再生能耗，解决有机胺捕集CO2的技术瓶颈，助力“碳达峰”。
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公开(公告)号：CN110229766B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910514208.8
申请日：2019-06-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一株氧化微杆菌及其在降解有机污染物中的应用，所述的应用方法为：将氧化微杆菌接种至无机盐培养液中，加入有机污染物，在25‑35℃、160rpm、pH＝6‑8条件下进行降解反应，实现对有机物的降解；本发明氧化微杆菌能够降解氯苯。氧化微杆菌在好氧条件下可降解初始浓度500‑2000μmol/L的氯苯，去除率为100％，平均降解速度高达334.16549μmol/(L·h)。厌氧条件下，对初始浓度为500‑1500μmol/L的氯苯，去除率也为100％。本发明氧化微杆菌能实现工业废水废气中氯苯的高效净化，污染低，容易推广，净化成本低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115869932B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202211349089.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种UIO‑66衍生碳材料催化剂及其制备方法和在催化二氧化碳解吸中的应用，所述UIO‑66衍生碳材料催化剂的制备方法包括以下步骤：将金属锆盐和对苯二甲酸分别溶于N,N‑二甲基甲酰胺，形成A溶液和B溶液，超声后；将乙酸加入B溶液，随后B溶液加入到A溶液中，搅拌均匀后，置入烘箱一定温度下反应一定时间，分离洗涤干燥，形成UIO‑66粉末，随后置入管式炉，在氮气气氛下加热碳化，得到催化剂粉末。本发明催化剂用于有机胺再生过程，能有效改善CO2解吸效率低，再生能耗高的问题，使得CO2解吸速率峰值能够提高2倍，能耗能够降低37％。
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公开(公告)号：CN110229766A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910514208.8
申请日：2019-06-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一株氧化微杆菌及其在降解有机污染物中的应用，所述的应用方法为：将氧化微杆菌接种至无机盐培养液中，加入有机污染物，在25-35℃、160rpm、pH＝6-8条件下进行降解反应，实现对有机物的降解；本发明氧化微杆菌能够降解氯苯。氧化微杆菌在好氧条件下可降解初始浓度500-2000μmol/L的氯苯，去除率为100％，平均降解速度高达334.16549μmol/(L·h)。厌氧条件下，对初始浓度为500-1500μmol/L的氯苯，去除率也为100％。本发明氧化微杆菌能实现工业废水废气中氯苯的高效净化，污染低，容易推广，净化成本低。
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公开(公告)号：CN115869932A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211349089.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种UIO‑66衍生碳材料催化剂及其制备方法和在催化二氧化碳解吸中的应用，所述UIO‑66衍生碳材料催化剂的制备方法包括以下步骤：将金属锆盐和对苯二甲酸分别溶于N,N‑二甲基甲酰胺，形成A溶液和B溶液，超声后；将乙酸加入B溶液，随后B溶液加入到A溶液中，搅拌均匀后，置入烘箱一定温度下反应一定时间，分离洗涤干燥，形成UIO‑66粉末，随后置入管式炉，在氮气气氛下加热碳化，得到催化剂粉末。本发明催化剂用于有机胺再生过程，能有效改善CO2解吸效率低，再生能耗高的问题，使得CO2解吸速率峰值能够提高2倍，能耗能够降低37％。
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公开(公告)号：CN116230115B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202211608381.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和量子化学计算的相变吸收剂筛选方法，包括：获取关于活化剂的物化性质数据，搜集目标气体的吸收性能的所有性能指标，输入到计算机中，选择XGBoost算法来构建机器学习模块，把SHAP值作为输出模块，利用SHAP方法对模型进行解释；机器学习过程可以计算每个输入性质的SHAP值，SHAP值有正有负，正值为正贡献，负值为负贡献，其绝对值反映某一吸收性能的贡献程度特征，绝对值越大，说明贡献程度越高。通过上述输出结果，建立性质与性能的评价系统。基于此，可以快速定位影响某一CO2吸收性能最大的性质，并利用正负性准确判断性质模块和性能模块的关系，从而在后期工作中高效筛选出目标相变吸收剂，实现新型相变吸收剂的开发。
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公开(公告)号：CN116230115A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211608381.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和量子化学计算的相变吸收剂筛选方法，包括：获取关于活化剂的物化性质数据，搜集目标气体的吸收性能的所有性能指标，输入到计算机中，选择XGBoost算法来构建机器学习模块，把SHAP值作为输出模块，利用SHAP方法对模型进行解释；机器学习过程可以计算每个输入性质的SHAP值，SHAP值有正有负，正值为正贡献，负值为负贡献，其绝对值反映某一吸收性能的贡献程度特征，绝对值越大，说明贡献程度越高。通过上述输出结果，建立性质与性能的评价系统。基于此，可以快速定位影响某一CO2吸收性能最大的性质，并利用正负性准确判断性质模块和性能模块的关系，从而在后期工作中高效筛选出目标相变吸收剂，实现新型相变吸收剂的开发。
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