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      順酐VPO催化劑P/V比XRD快速測定

      2019-01-24 02:53:32,,,,,,
      山東化工 2019年1期
      關(guān)鍵詞:順酐晶面預(yù)測值

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      (萬華化學(xué)集團(tuán)股份有限公司,山東 煙臺 264000)

      順酐是一種重要的有機(jī)化工原料,目前已成為僅次于苯酐的第二大有機(jī)酸酐[1],順酐產(chǎn)品在不飽和聚酯樹脂、醇酸樹脂、造紙、油墨、農(nóng)藥、醫(yī)藥、涂料、增塑劑、食品添加劑、建材等各種領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用[2-3]。

      正丁烷氧化法是生產(chǎn)順酐的一種重要工藝,VPO催化劑為該工藝最常用催化劑,催化劑由前驅(qū)體VOHPO4·0.5H2O活化制得,其中(VO)2P2O7是VPO催化劑普遍認(rèn)同的主要活性相[4-7]。

      VPO催化劑主要活性相(VO)2P2O7晶體結(jié)構(gòu)中,P元素和V元素的摩爾計量比(簡稱P/V比)為1∶1,而在實際催化劑中可能存在正磷酸氧釩、焦磷酸氧釩、偏磷酸氧釩及釩磷云母相(V4+-V5+混合相),且晶體結(jié)構(gòu)可能存在缺陷,P/V比與理論值存在差異[8]。研究表明P/V比對催化劑的相組成、氧化還原性質(zhì)及V價態(tài)在催化劑中的分布均有影響[2]。因此P/V比的測定對催化劑的研發(fā)和生產(chǎn)具有重要意義。

      偏最小二乘法(PLS)是一種多因變量對多自變量的回歸建模方法,可以較好地解決許多普通多元回歸無法解決的問題。該方法通過對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分解和篩選,提取對因變量的解釋性最強(qiáng)的綜合變量,辨識系統(tǒng)中的信息和噪聲,從而克服變量多重相關(guān)性在建模系統(tǒng)中的不良作用[9]。

      本文使用X射線衍射儀對不同批次活化后的VPO催化劑進(jìn)行表征,將催化劑樣品的P/V比與對應(yīng)的XRD譜圖擬合,建立了PLS定量測定VPO催化劑P/V比的方法。

      1 實驗部分

      1.1 儀器及參數(shù)

      PANalytical X′Pert3 Powder X射線衍射儀,儀器工作條件:電壓40 kV,電流40 mA,入射光方向使用自動發(fā)散狹縫,防散射狹縫2°,探測器方向的防散射狹縫9.1mm。銅靶Kα波長0.154 nm,掃描范圍5~80°,步長0.01313°,停留時間30.6 s,掃描速度0.1094°/s。

      1.2 樣品制備

      將VPO催化劑使用球磨機(jī)粉碎,粉碎后樣品過200目篩子,采用背壓法制樣。

      2 結(jié)果與討論

      2.1 催化劑物相分析

      圖1所示為三個不同批次的活化后的VPO催化劑樣品XRD譜圖,由譜圖可知,不同批次催化劑物相組成基本相同,但同時存在少量區(qū)別。三種活化后的催化劑主要物相均為(VO)2P2O7,主要特征峰為(200)晶面、(024)晶面、(032)晶面特征峰,出峰位置分別對應(yīng)于2θ=22.9°、28.5°、29.9°處。

      圖1 活化后VPO催化劑的XRD譜圖

      圖2 活化后VPO催化劑的XRD譜圖(17~27.5°)

      對掃描范圍17~27.5°進(jìn)行放大,如圖2所示,三種催化劑在此范圍內(nèi)出峰位置存在明顯差異,其中VPO-a和VPO-c催化劑出峰位置更為相近,VPO-b與其他二者差異明顯。三種催化劑在18.5°、22.9°處均有出峰,對應(yīng)為(VO)2P2O7結(jié)構(gòu)(002)晶面和(200)晶面,VPO-a和VPO-c在2θ=19.5°、22.0°、24.1°處出峰,對應(yīng)為六方β-VOPO4結(jié)構(gòu)(002)晶面、(111)晶面和(012)晶面,催化劑VPO-b在2θ=18.4°、21.3°處出峰,對應(yīng)為四方VOPO4結(jié)構(gòu)(110)晶面、(111)晶面。其中,四方VOPO4結(jié)構(gòu)(110)晶面出峰與(VO)2P2O7結(jié)構(gòu)(002)晶面在18.5°處出峰有所重疊。三種催化劑在26.5°處有明顯的石墨出峰,這是由于在催化劑前驅(qū)體成型過程中,加入石墨作為潤滑劑可降低前驅(qū)體與壁面的摩擦系數(shù),使樣品容易脫模。

      在VPO催化劑中,主相(VO)2P2O7中V為+4價態(tài),VOPO4相中V為+5價態(tài),氧化型VVPO和還原型VIVPO相同時存在,是保證催化劑活性和選擇性的必要要求[2]。

      2.2 PLS定量模型建立

      選擇不同批次的VPO催化劑,其P/V比由電感耦合等離子體發(fā)射光譜儀(ICP-OES)測定,結(jié)果見表1。

      表1 不同批次催化劑P/V比

      圖3 不同成分?jǐn)?shù)對應(yīng)的預(yù)測集均方根誤差

      Fig.3 RMSEP plots in different factor number

      由表1可知,不同批次VPO催化劑樣品P/V比的范圍在0.9341至1.0369之間。使用XRD分析軟件Highscore Plus中的建模功能,采用偏最小二乘法將催化劑的XRD譜圖信息與ICP-OES測得的P/V比相關(guān)聯(lián),軟件分別給出Center和Standardize兩種模型的RMSEP值(圖3),RMSEP值為由交叉驗證法算得的預(yù)測集均方根誤差,該值越小,表明模型的預(yù)測準(zhǔn)確性越高。如圖3所示,Center模型的RMSEP值整體高于Standardize模型,因此,選擇預(yù)測準(zhǔn)確性高的Standardize模型進(jìn)行建模分析。

      圖4 不同成分?jǐn)?shù)對應(yīng)的解釋方差

      在Standardize模型中,選擇Factor數(shù)為10執(zhí)行校正,圖4中橫坐標(biāo)為主成分?jǐn)?shù),縱坐標(biāo)Percentage Variance Explained為主成分對解釋方差(Variance Explained)的積累貢獻(xiàn)率,解釋方差是指當(dāng)有多個變量時,單個變量與總方差的方差比。一個因子所能解釋方差比例越高,這個因子包含原有變量信息的量就越多。由圖4可知,對于模型擬合參考值(ICP-OES測試的P/V比),3個主成分能解釋的方差的積累貢獻(xiàn)率即達(dá)到了97.98%,且在主成分為3時,Standardize模型中RMSEP值最小(圖3)。因此選擇Factor數(shù)為3建立校正模型。

      PLS模型預(yù)測值與ICP實際測試值的相關(guān)曲線示于圖5,其中X軸為各催化劑樣品P/V比的ICP-OES實際測試值,Y軸為各催化劑樣品P/V比的PLS模型預(yù)測值,散點集中分布在主對角線上,且PLS模型預(yù)測值和實測值的相關(guān)系數(shù)為0.9787(表2),說明該模型預(yù)測效果較好,預(yù)測值與實測值偏差較小。綜上,建立的P/V比PLS定量校正模型主要參數(shù)示于表2。

      圖5 VPO催化劑P/V比預(yù)測值與測試值的相關(guān)性曲線

      模型名稱模型類型主因子數(shù)RMSEPR2P/V比standardize30.18490.9787

      圖6 不同批次催化P/V比預(yù)測值與測量值變化趨勢圖

      Fig.6 Variation trend of predicted values and measured values for P/V ratio of VPO catalysts for different batches

      取10個其它批次VPO催化劑樣品,對已建立的P/V比PLS定量校正模型進(jìn)行驗證。通過ICP-OES和XRD模型分別測定催化劑P/V比,并將PLS模型預(yù)測值與ICP-OES測試值進(jìn)行比較。如圖6所示,10個不同批次VPO催化劑樣品P/V比PLS預(yù)測值與ICP-OES測試值變化趨勢基本相同,PLS模型預(yù)測值與測試值偏差在±0.015以內(nèi),平均偏差為0.010(表3),說明所建立的P/V比PLS定量校正模型的精度較高,能夠滿足研發(fā)和生產(chǎn)過程中對VPO催化劑P/V比的快速定量的分析需求。

      表3 VPO催化劑P/V比的預(yù)測值與測量值的對比

      3 結(jié)論

      對活化后的VPO催化劑進(jìn)行XRD表征,物相分析結(jié)果表明活化后的催化劑主要成分為(VO)2P2O7,含有少量VOPO4結(jié)構(gòu)。將ICP-OES測試P/V比與XRD譜圖進(jìn)行PLS擬合,建立了VPO催化劑樣品P/V比快速定量分析模型,模型中測試值和預(yù)測值相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.98。通過對該模型的驗證可以看出,模型預(yù)測值與ICP-OES測試值變化趨勢相同,且偏差較小,說明PLS定量分析模型可用于快速、準(zhǔn)確測定VPO催化劑中的P/V比,能夠為催化劑的研發(fā)改進(jìn)提供有力的數(shù)據(jù)支持。

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