Dual-templated synthesis of Si-rich [B]-ZSM-۵ for high selective light olefins production from methanol

Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 308

This Paper With 11 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_POJ-8-2_004

تاریخ نمایه سازی: 21 تیر 1400

Abstract:

Methanol dehydration is a high potential route for the production of light olefins (C۲-C۴). In this study, hierarchical Si-rich [B]-ZSM-۵ catalysts (Si/Al= ۲۰۰) were prepared through one-pot hydrothermal synthesis, including boron as a promoter and ethanol as a low-cost secondary template. N۲ adsorptiondesorption, XRD, FE-SEM, and FT-IR techniques were applied to characterize the catalysts. The effect of different amounts of ethanol and different operating conditions was studied on the ZSM-۵ catalyst preparation and performance in methanol-to-olefins (MTO) reaction. The results showed that the optimum amount of ethanol (ethanol/TPABr=۵) led to the highest crystallinity (۹۱.۲%), the highest specific surface area (>۴۰۰ m۲g-۱), and total pore volume (۰.۱۹ cm۳g-۱). The best catalytic performance was obtained at temperature of ۴۸۰°C and methanol hourly space velocity (WHSV) of ۷.۲ h-۱. The optimum catalyst had the highest propylene selectivity (۵۸%) and light olefin selectivity (۸۵%). The results proved the high capability of the new strategy for the efficient and fast development of the MTO catalyst.

Authors

Salman Beyraghi

Faculty of Chemical Engineering, Sahand University of Technology, Sahand New Town, Tabriz, Iran, P.O. Box: ۵۱۳۳۵-۱۹۹۶

Mohammad Rostamizadeh

Faculty of Chemical Engineering, Sahand University of Technology, Sahand New Town, Tabriz, Iran, P.O. Box: ۵۱۳۳۵-۱۹۹۶

Reza Alizadeh

Faculty of Chemical Engineering, Sahand University of Technology, Sahand New Town, Tabriz, Iran, P.O. Box: ۵۱۳۳۵-۱۹۹۶

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :