基于多元線性回歸模型的乙醇偶合制備C4烯烴方法

摘要：本文通過對催化劑組合設計，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前研究的熱點。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)品具有廣闊的應用前景。C4烯烴作為重要的化工原料，被廣泛的應用于化工產(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烯烴具有巨大的應用前景及經(jīng)濟效益，受到國內(nèi)外廣泛關注。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)果進行分析：

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

運用SPSS多元線性回歸模型偏相關分析得結(jié)果，當涉入“溫度C”這個變量后，“乙醇轉(zhuǎn)化率”和“C4烯烴的選擇性”的相關系數(shù)多數(shù)在溫度下大于0.5，P值小于0.01，相關關系具有統(tǒng)計學的意義，呈現(xiàn)正相關函數(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行了關系分析，故而3在采用2基礎上增加附件一、二中Excel散點排序圖、篩選數(shù)據(jù)、在計算SPSS中選擇數(shù)學的線性回歸函數(shù)，得出關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)進行Excel散點圖排布，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x1越接近0，x2越接近1，它們的C4烯烴收率達到最高值;

（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都遠大于、遠小于以上兩種情況。

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負載量在數(shù)值2時C4烯烴收率比較高，因此我們以Co負載量為關鍵設計另外兩組實驗，分別是第四組和第五組實驗。第四組：我們在A3的基礎上設計了A33，我們將A3的Co負載量值1wt%增加到1.5 wt%，其他條件保持，然后進行實驗。第五組：我們在A3的基礎上設計了A34，我們將A3的Co負載量值1 wt%增加到2 wt%，其他條件保持，然后進行實驗。

5 小結(jié)

本文主要運用了多元線性回歸模型偏相關與相關性結(jié)合的方法給出基本思路原理，通過matlab來實現(xiàn)，研究它們之間關系并對350度下定向催化劑組合與時間進行分析可靠性更高;而后面的問題二模型二利用數(shù)學線性回歸函數(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、四的建立還有待進一步研究。

參考文獻

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基金項目：南寧學院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.