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        基于多元線性回歸模型的乙醇偶合制備C4烯烴方法

        2021-01-11 23:57:47李玲玲
        科學(xué)與生活 2021年27期
        關(guān)鍵詞:多元線性回歸模型乙醇

        摘要:本文通過對催化劑組合設(shè)計,探索乙醇催化偶合制備C4烯烴的工藝條件具有非常 重要的意義和價值。某化工實驗室針對不同催化劑在不同溫度下做了一系列實驗,通過matlab運(yùn)用多元線性回歸模型,對每種催化劑組合,分別研究乙醇轉(zhuǎn)化率、C4 烯烴的選擇性與溫度的關(guān)系,并對350度時給定的催化劑組合在一次實驗不同時間的測試結(jié)果進(jìn)行分析;如何選擇催化劑組合與溫度,使得在相同實驗條件下C4烯烴收率盡可能高;還探討了不同催化劑組合及溫度對乙醇轉(zhuǎn)化率以及C4烯烴選擇性大小的影響,最后給出一定條件下Co在催化劑表面高度分散,催化劑表面酸、堿適宜,因此具有較高催化活性。

        關(guān)鍵詞:乙醇;C4烯烴;多元線性回歸模型;matlab

        1 引言

        近年來,隨著汽車和化工行業(yè)等新型經(jīng)濟(jì)體不斷發(fā)展,煤炭及化石能源的需求不斷增加,從而引發(fā)了資源短缺、環(huán)境污染等一系列的問題。 因此,尋找一種 替代的可再生的能源是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。乙醇作為一種清潔能源, 可以通過秸稈、玉米等生物質(zhì)發(fā)酵獲得,原料來源十分廣泛。隨著乙醇產(chǎn)量的逐年增加和生產(chǎn)成本的下降,其作為平臺分子轉(zhuǎn)化為其他高附加值的產(chǎn)品具有廣闊的應(yīng)用前景。C4烯烴作為重要的化工原料,被廣泛的應(yīng)用于化工產(chǎn)品及醫(yī)藥中間體的生產(chǎn)。傳統(tǒng)的生產(chǎn)方法均采用化石能源為原料,但隨著化石能源產(chǎn)量的短缺及對環(huán)境影響的加重,能源的供給逐漸趨向于多元化,開發(fā)新型的清潔能源顯的愈加緊迫。乙醇分子可以通過生物質(zhì)發(fā)酵制備,來源廣泛、綠色清潔,以其為平臺分子生產(chǎn)高附加值的丁醇及C4烯烴具有巨大的應(yīng)用前景及經(jīng)濟(jì)效益,受到國內(nèi)外廣泛關(guān)注。因此,本論文以乙醇為平臺化合物,通過對催化劑的結(jié)構(gòu)設(shè)計與制備,探索了乙醇催化偶合制備丁醇及C4烯烴的工藝條件。

        2 研究乙醇轉(zhuǎn)化率、C4 烯烴的選擇性與溫度的關(guān)系

        根據(jù)要求分別研究乙醇轉(zhuǎn)化率()、C4烯烴的選擇性()與溫度(c)的關(guān)系,同時并以350度時給定的催化劑組合在一次實驗不同時間的測試結(jié)果進(jìn)行分析:

        (1)乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴得選擇性與溫度的關(guān)系函數(shù)分別如下:

        運(yùn)用SPSS多元線性回歸模型偏相關(guān)分析得結(jié)果,當(dāng)涉入“溫度C”這個變量后,“乙醇轉(zhuǎn)化率”和“C4烯烴的選擇性”的相關(guān)系數(shù)多數(shù)在溫度下大于0.5,P值小于0.01,相關(guān)關(guān)系具有統(tǒng)計學(xué)的意義,呈現(xiàn)正相關(guān)函數(shù)圖。

        (2)在350度下給定催化劑組合的實驗時間范圍為:20~273(min)

        確定控制變量:時間(T);因變量:、、乙烯選擇性(A)、乙醛選擇性(B)、碳數(shù)4-12脂肪醇(D)、甲基苯甲醛和甲基苯甲醇(E)。

        現(xiàn)根據(jù)因變量與自變量關(guān)系以及數(shù)據(jù),利用Excel篩選、、T幾組數(shù)據(jù)得出結(jié)論:隨時間變化增加趨勢,得出逐漸下降;趨勢與相反。呈現(xiàn)上升現(xiàn)象。

        3 不同催化劑組合及溫度對乙醇轉(zhuǎn)化率以及C4烯烴選擇性大小的影響

        探究不同催化劑組合及溫度對乙醇轉(zhuǎn)化率以及C4烯烴選擇性大小的影響,在問題1分別

        對乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴選擇性與溫度進(jìn)行了關(guān)系分析,故而3在采用2基礎(chǔ)上增加附件一、二中Excel散點(diǎn)排序圖、篩選數(shù)據(jù)、在計算SPSS中選擇數(shù)學(xué)的線性回歸函數(shù),得出關(guān)于不同催化劑組合及溫度對、兩者的影響。

        a. 因變量:溫度

        b. 預(yù)測變量:(常量), C4烯烴選擇性(%), 乙醇轉(zhuǎn)化率(%)

        此實驗采用了四組實驗催化劑組合得出結(jié)論分析:在圖表顯示中可以看出F和顯著性,顯著性在遠(yuǎn)小于0.05下表明系數(shù)的檢驗顯著;在回歸系數(shù)的絕對值顯著大于0,表明自變量可以有效的預(yù)測因變量的變異。F值測驗組間和組內(nèi)的離差平方與自由度的比值,F(xiàn)越大,越說明組間方差是主要方差來源,處理的影響越顯著;F越小,越說明隨機(jī)方差是主要的方差來源,處理的影響越不顯著。

        4 如何選擇催化劑組合與溫度,使得在相同實驗條件下C4烯烴收率盡可能高。

        在考慮從幾組數(shù)據(jù)進(jìn)行Excel散點(diǎn)圖排布,而后在問題3條件影響下,得出A 組B組數(shù)據(jù),在使得在相同的實驗條件下C4烯烴收率盡可能達(dá)到最大值。根據(jù)線性回歸函數(shù)得出情況。

        公式:

        情況表明:在A組我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)x1越接近0,x2越接近1,它們的C4烯烴收率達(dá)到最高值;

        (1)在偏差在0.2內(nèi),同時絕對值接近1,數(shù)值都較高;

        絕對值在0.7-1.3內(nèi),如:A組中A2~A7;

        (2)在偏差在0.3內(nèi),絕對值接近2.5,數(shù)值較高,如:A5;在絕對值接近0,數(shù)值為0,如:A13。下舉兩個特例:A10、A11。

        A10、A11:在x1、x2都遠(yuǎn)大于、遠(yuǎn)小于以上兩種情況。

        下面根據(jù)A組表示圖可知:部分催化劑組合與溫度關(guān)系,在大于350度后C4烯烴收率發(fā)生變化,大多數(shù)催化劑組合在q的取值中200mg最為合適,在w的取值中2%wtCo/Sio2最為合適,催化劑載體的容量200最為合適,在速率上0.3~0.9最為合適。具體將采取兩組效果圖說明:

        綜上結(jié)論:在綜合所有數(shù)據(jù)及圖表得在大于350度后C4烯烴收率發(fā)生變化,大多數(shù)催化劑組合在q的取值中200mg最為合適,在w的取值中2%wtCo/Sio2最為合適,催化劑載體的容量200最為合適,在速率上0.3~0.9最為合適。經(jīng)過我們對上述問題的延伸,發(fā)現(xiàn)Co負(fù)載量在數(shù)值2時C4烯烴收率比較高,因此我們以Co負(fù)載量為關(guān)鍵設(shè)計另外兩組實驗,分別是第四組和第五組實驗。第四組:我們在A3的基礎(chǔ)上設(shè)計了A33,我們將A3的Co負(fù)載量值1wt%增加到1.5 wt%,其他條件保持,然后進(jìn)行實驗。第五組:我們在A3的基礎(chǔ)上設(shè)計了A34,我們將A3的Co負(fù)載量值1 wt%增加到2 wt%,其他條件保持,然后進(jìn)行實驗。

        5 小結(jié)

        本文主要運(yùn)用了多元線性回歸模型偏相關(guān)與相關(guān)性結(jié)合的方法給出基本思路原理,通過matlab來實現(xiàn),研究它們之間關(guān)系并對350度下定向催化劑組合與時間進(jìn)行分析可靠性更高;而后面的問題二模型二利用數(shù)學(xué)線性回歸函數(shù)來解決問題得以較好的完成。由于沒有在更多實際數(shù)據(jù)下處理,和其他實驗因素干擾,模型三、四的建立還有待進(jìn)一步研究。

        參考文獻(xiàn)

        [1]戴明強(qiáng),數(shù)學(xué)模型及其應(yīng)用,科學(xué)出版社,2007年。

        [2]李東梅,數(shù)學(xué)建模,科學(xué)出版社,2007年。

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        [4]陳宏偉,相關(guān)性研究,現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,19期,2014年。

        [5] 張萍萍,張建華,尹咪咪,生物學(xué)結(jié)構(gòu), 鄭州大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版),02期,2016年。

        基金項目:南寧學(xué)院2019年校級科研項目(2019XJ16)

        作者簡介:李玲玲,女,壯族,廣西南寧人,副教授,研究方向:概率論與數(shù)理統(tǒng)計.

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