Dual-templated synthesis of Si-rich [B]-ZSM-۵ for high selective light olefins production from methanol
Publish place: Polyolefins Journal، Vol: 8، Issue: 2
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:
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.
Keywords:
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 :