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基于密度泛函理論的活性炭孔徑分布改進(jìn)算法

發(fā)布時(shí)間:2018-02-14 07:34

  本文關(guān)鍵詞: 氬 活性炭 吸附 分布 密度泛函理論 出處:《化工學(xué)報(bào)》2017年09期  論文類(lèi)型:期刊論文


【摘要】:為提高非定域密度泛函理論(NLDFT)預(yù)測(cè)活性炭孔徑分布(PSD)的精度,考慮了活性炭孔壁面晶體粗糙度對(duì)結(jié)果的影響。在傳統(tǒng)NLDFT基礎(chǔ)上,結(jié)合吸附壁面碳原子的密度分布,推導(dǎo)出改進(jìn)NLDFT,預(yù)測(cè)了氬在光滑及具粗糙碳晶體表面的吸附平衡,并根據(jù)87.3 K、氬在活性炭上的吸附平衡數(shù)據(jù),在由兩種NLDFT確定了不同孔徑的理論等溫線(xiàn)核后,由尋優(yōu)函數(shù)確定活性炭在0.35~12 nm區(qū)間的PSD。結(jié)果表明,以改進(jìn)的NLDFT預(yù)測(cè)活性炭的PSD時(shí),確定的活性炭孔徑呈連續(xù)分布,預(yù)測(cè)平衡數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差小于10%;傳統(tǒng)NLDFT確定的孔徑在1 nm處出現(xiàn)斷點(diǎn),最大的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差范圍達(dá)45%。改進(jìn)NLDFT能較準(zhǔn)確預(yù)測(cè)氬在具有粗糙晶體碳表面活性炭的PSD。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of nonlocal density functional theory (NLDFTs) in predicting the pore size distribution of activated carbon (PSD), the effect of crystal roughness on the pore surface of activated carbon was considered. Based on the traditional NLDFT, the density distribution of carbon atoms on the adsorbed wall was combined. The modified NLDFTs were derived, and the adsorption equilibrium of argon on smooth and rough carbon crystal surfaces was predicted. According to the adsorption equilibrium data of 87.3 K and argon on activated carbon, the theoretical isotherm nuclei with different pore sizes were determined by two kinds of NLDFT. The PSDs of activated carbon in the range of 0.35 ~ 12 nm were determined by optimization function. The results showed that the pore size of activated carbon was continuously distributed when the modified NLDFT was used to predict the PSD of activated carbon. The relative error of the predicted equilibrium data is less than 10, the pore diameter determined by traditional NLDFT is broken at 1 nm, and the maximum relative error range is 45. The improved NLDFT can accurately predict argon in PSDs with activated carbon on rough crystal surface.
【作者單位】: 福建省船舶與海洋工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室集美大學(xué)輪機(jī)工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51679107) 福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015J01216)~~
【分類(lèi)號(hào)】:O641.1;TQ424.1

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本文編號(hào):1510193

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