专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种半再生催化重整反应系统及方法-CN201610099440.6有效
  • 石玉林 - 石玉林
  • 2016-02-23 - 2017-08-25 - C10G35/04
  • 一种半再生催化重整反应系统,包括至少一个组合床反应以及与该组合床反应串联的固定床反应;所述组合床反应由固定床层和列管式固定床催化剂床层组合而成;在所述列管式固定床催化剂床层中,使后续的所述固定床反应的出口物流与组合床反应中的反应物流间接接触并提供热量此外,本发明还提供了采用该反应系统的催化重整方法。本发明可妥善解决催化重整系统受到最末反应催化剂再生周期限制而难以提高运行效率的问题,使催化重整系统获得更高的运行效益。
  • 一种再生催化重整反应系统方法
  • [发明专利]一种生物质气化催化重整制生物氢的装置及方法-CN201410291071.1有效
  • 李清海;张衍国;朱轩豫;古超 - 清华大学
  • 2014-06-25 - 2014-09-03 - C10J3/00
  • 一种生物质气化催化重整制生物氢的装置及方法,该装置包括依次连接的气化反应、高温过滤器、高温裂解反应、一级冷却、再热、脱硫反应催化重整反应、二级冷却和氢分离装置,在一级冷却内布置有蒸汽发生高温过滤器的滤芯为烧结陶瓷,滤芯过滤孔径在2~10μm;脱硫反应内采用ZnO作为脱硫剂,在催化重整反应内使用Cu作为催化剂。与现有技术相比,具有以下优点及突出性效果:①由于采用了高温过滤器,气化产生的可燃气体洁净,避免了堵塞和粘结脱硫反应催化重整反应;②利用自身热源产生催化重整所用蒸汽,系统紧凑合理;③一级冷却和再热相结合调节,可以准确控制进入脱硫反应内的可燃气体温度;④催化剂成本低。
  • 一种生物气化催化重整装置方法
  • [发明专利]大规模连续重整生产芳烃的工艺方法-CN201110030516.7无效
  • 赵丽 - 赵丽
  • 2011-01-28 - 2011-05-11 - C10G69/08
  • 本发明公开了一种大规模连续重整生产芳烃的工艺方法,石脑油原料进行预加氢处理,预加氢处理生成油进行催化重整将至少部分链烷烃和环烷烃转化为芳烃,从催化重整生成油中分离芳烃;预加氢处理生成油进入进料气化气化后与循环氢混合,或预加氢处理生成油与循环氢混合进入进料气化气化,气化的预加氢生成油与循环氢然后分别进入至少两台相同的原料换热器中,与催化重整最后一个反应的流出物换热后,进入加热炉加热至催化重整反应入口所需温度后进入第一个重整反应进行重整反应与现有技术相比,本发明方法具有操作稳定、热量利用率高、原料适应性广、催化重整装置经济性高等优点。
  • 大规模连续重整生产芳烃工艺方法
  • [发明专利]催化重整产物的预测方法-CN201811119589.1有效
  • 纪晔;王杭州;蒋子龙;陈诚;段伟;孙宝文;刘一心 - 中国石油天然气股份有限公司
  • 2018-09-25 - 2021-01-01 - G16C20/30
  • 本发明公开了一种催化重整产物的预测方法,包括获取催化重整原料的所有组分以及每个组分对应的含量;基于催化重整原料中所有组分的分子结构类型,建立多个反应规则;基于多个反应规则及催化重整原料的所有组分,生成反应网络,反应网络包括多个节点、多个有向边,节点代表催化重整原料、中间生成物或最终产物的组分,有向边代表催化重整原料、中间生成物与最终产物两两之间的反应路径;设定每个反应路径对应的反应转化率、催化重整原料在反应中的反应深度,基于反应网络、催化重整反应物的所有组成及每个组成对应的含量,建立催化重整产物的预测模型;基于催化重整产物的预测模型,获取催化重整产物的所有组分以及每个组分对应的预测含量。
  • 催化重整产物预测方法
  • [发明专利]基于数据与机理相混合的催化重整过程建模方法-CN202110599815.6在审
  • 张涵羽;江爱朋;王浩坤;黄秋云;林雅媚 - 杭州电子科技大学
  • 2021-05-31 - 2021-11-09 - G16C20/10
  • 本发明公开基于数据与机理相混合的催化重整过程建模方法。建立机理模型;将机理模型进行离散,得到离散模型;采用能够求解大规模NLP问题的求解对离散模型进行动态模拟,得到实测无法获取的反应内部参数;构建数据模型,训练时采用神经网络学习方式;最后,训练好的数据模型以催化重整过程中反应的输入实测值和动态模拟后的机理模型输出为输入,根据其输出与催化重整过程中反应的输出实测值相比较,若差值大于阈值,则重新优化机理模型,反之则结束,得到所需的机理模型和数据模型相结合的催化重整过程模型。该方法弥补了机理建模与数据建模各自的不足之处,提高了催化重整过程模型的通用性与适应性。
  • 基于数据机理混合催化重整过程建模方法

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