随着汽柴油消耗量的逐年增长,尾气排放引起严重的环境问题。为此,需要进一步提高油品的质量。目前,加氢脱硫(HDS)技术是工艺成熟且极为有效的脱硫技术,而HDS催化剂是技术核心。影响HDS催化剂活性的因素颇多,研制一种新的催化剂或对原有催化剂进行改进往往需要消耗大量的人力、时间和资金成本。而通过建立数学模型的方法,可以有目的性地对催化剂进行改进,优化工艺参数,提高HDS催化剂的使用效率,节约时间和成本。因此,本文提出了一种能够定量描述催化剂或载体性质变量与HDS催化活性关系的数学模型。对于非互相独立的性质变量,模型可以正确了解某一变量对催化剂活性的影响规律。此外,模型具有良好的应用拓展性。首先,通过乙酸溶液水热法合成一系列不同织构性质和酸性的Al2O3并浸渍得到相应的系列NiMo/Al2O3催化剂。采用多种谱学技术进行表征,结果表明,催化剂的织构性质和酸性变化规律与载体的一致,载体性质会影响催化剂的还原性和活性组分的分散度。然后,在催化反应转化率对于表观速率系数关系式的基础上,提出载体“性质指数”的概念(它是各个性质变量的超几何平均量),建立二苯并噻吩(DBT)HDS反应转化率与催化剂载体性质(比表面积、孔径和表面酸量)呈现定量关系的数学模型,具体方程为XM =1-exp(-4.319g2.84)=1-exp(-4.319 ·Sr1.824 · Dr0.674 · br0.346)其中,模型对实验数据拟合的平均相对偏差为1.43%,预测精度为2.21%。对模型参数进行分析表明,载体性质对催化剂HDS活性的影响程度高低次序为:比表面积>孔径>载体酸性。进一步给出了载体各个性质变量对于催化剂活性升降贡献率的分析方法。其中,HDS转化率XM与性质指数g成单增函数关系。其次,通过改变金属负载量得到一系列不同性质的NiMo/Al2O3催化剂。表征结果表明,金属负载量会影响金属在载体上的分散性、还原性和活性相的分散度等性质,故可将金属负载量视为一类性质变量。通过考虑HDS催化剂NiO负载量、Mo03负载量和活性MoS2晶簇表面有效Mo原子分散度三个性质变量,运用“动态超几何平均”的方法将模型中载体的性质指数转换成催化剂的性质指数,对实验数据进行拟合,得到HDS转化率与催化剂性质的关系式模型为XM =1-exp(-1.95·Nr1.45-2.83Nr·Mr1.35-2.06Mr·fr0.65)实验数据拟合的平均相对偏差仅为1.13%,说明修正后的模型是适宜的。其中,催化剂HDS活性对助剂NiO含量的敏感程度大于活性金属组分MoO3含量。在本实验范围内,选用12 wt.%的MoO3和3 wt.%NiO的金属负载量制备催化剂最佳。修正的模型不仅可以表达单向影响关系,还可应用于变量范围较宽时,存在最佳值的情况。最后,对模型进行拓展应用。针对非性质变量但与性质相关的活性影响因素进行考察。通过调变焙烧温度获得一系列不同性质的催化剂。其中,焙烧温度过高会使催化剂的比表面积、孔容明显降低,孔径增加,活性组分的还原性和分散性降低。将系列焙烧温度实验数据作为广义的性质变量代入模型,得到催化剂焙烧温度与HDS转化率的关系式为XM＝1-exp(-0.19·Tr5.43-17.1Tr)模型拟合的平均相对偏差为2.68%,拟合曲线与实验数据具有较高的重合度,说明模型的变量可以拓展到影响催化剂性质的制备条件如焙烧温度上。进一步,同时考虑焙烧温度和金属负载量对催化剂HDS活性的影响,即将焙烧温度、NiO负载量和MoO3负载量作为研究变量,分段选取不同的变量区间范围进行研究,其与HDS转化率的关系模型为XM=1-exp(-0.27· Tr-5.82 · Nr1.78 · Mr0.59)模型拟合的平均相对偏差为3.81%。根据拟合结果,分段选取不同的变量区间范围进行研究,得到的结果与单独研究结果一致。