Мемориальный семинар им. Слинько: очистка газов, пористые материалы и превращение фурфурола

Институт катализа СО РАН в четвертый раз провел мемориальный семинар в честь одного из основателей — Михаила Гавриловича Слинько. Участники стипендиального конкурса представили работы, посвященные математическому моделированию процессов очистки газов, структур пористых углеродных материалов и аспектов превращения фурфурола.

Михаил Гаврилович Слинько — член-корреспондент АН СССР (1966), доктор технических наук (1963), профессор (1971). Крупный специалист в области химической технологии, кинетики и динамики каталитических реакций. Вместе с Георгием Константиновичем Боресковым стоял у истоков создания Института катализа СО РАН. В 1960-м году был награжден Ленинской премией за работу над методами получения тяжелой воды в сочетании с каталитическим изотопным обменом дейтерием между водой и водородом.

М.Г. Слинько — один из основоположников математического моделирования процессов и химических реакторов. Разработанные им методы позволяют связывать закономерности химической кинетики с процессами тепло- и массопереноса и параметрами работы реактора. В Институте под руководством ученого развивалось направление математического моделирования, которое в настоящее время — теоретическая основа решения задач запуска химических производств.

В рамках стипендиального конкурса в этом году аспиранты ИК СО РАН представили работы по темам, связанным с процессами очистки газов, получением фурфурилового спирта и моделированием пористых материалов.

Моделирование процесса КЦА для очистки газов

Сотрудник Отдела нетрадиционных каталитических процессов ИК СО РАН, аспирант первого года обучения Андрей Барсуков занимается математическим моделированием процессов короткоцикловой адсорбции (КЦА) для задач газоразделения. КЦА — эффективный метод очистки газов за счет изменения давления без нагрева, который используют промышленные предприятия.

«Нашей целью была разработка модели пористой структуры сорбента и алгоритмов расчета текстурных характеристик. Мы взяли за основу для разработки модели моно- и бимодальный оксиды алюминия с игольчатой морфологией первичных частиц — провели моделирование пористой структуры, разработали метод оценки извилистости, алгоритм определения диаметра каналов графа и смоделировали кривые интрузии ртути. Результаты показали, что данные модели соответствуют реальным образцам. Они могут применяться для расчета кинетики адсорбции в КЦА, однако их возможности более широки: они могут являться, например, инструментом для подбора оптимальной структуры катализаторов нефтепереработки», — пояснил Андрей.

В дальнейшем планируется адаптировать модели под структуру и формы гранул промышленных адсорбентов, а также моделировать другие пористые материалы — цеолиты, силикагели, активированные угли, металлоорганические каркасные структуры.

Цифровые модели процессов облагораживания газов в металлургии

Облагораживание, или очистка, отходящих газов в металлургии — важная часть производственного цикла, необходимая в том числе для поддержания экологической стабильности. Работа сотрудника Отдела технологии каталитических процессов ИК СО РАН, аспиранта третьего года обучения Никиты Болдырева направлена на разработку отраслевых технологических основ обезвреживания отходящих газов с использованием цифровых моделей каталитических процессов.

«Работа посвящена математическому моделированию сильно экзотермических каталитических процессов, применяемых для очистки промышленных газов. Тема актуальна, так как необходимо повышать эффективность очистки газовых смесей при одновременном учете тепловых ограничений, побочных реакций и особенностей работы каталитических реакторов. Мы разработали и исследовали математические модели процессов окисления водорода и монооксида углерода, позволившие выявить основные закономерности процессов и определить оптимальные условия их проведения. Полученные результаты согласуются с экспериментальными данными и позволяют использовать модели для прогнозирования работы реакторов в промышленных условиях», — рассказал ученый.

Он добавил, что в планах — развивать модели с учетом дополнительных физико-химических факторов и применять их для оптимизации промышленных каталитических установок.

Превращение фурфурола — промышленная задача со звездочкой

Младший научный сотрудник Инжинирингового центра ИК СО РАН, аспирант второго года обучения Анастасия Сумина исследует технологии превращения фурфурола в ценные химические продукты, такие, как фурфуриловый спирт. Соединения фуранового ряда востребованы во многих отраслях промышленности, например, в производстве полимеров, лакокрасочных материалов, нефтехимии, но в России отсутствует стабильное крупномасштабное производство.

«Актуальность работы заключается в необходимости разработки промышленной технологии получения фурфурилового спирта из фурфурола в парофазном режиме. Наша часть — подбор катализаторов и оптимизация условий каталитической гидроконверсии фурфурола. Мы протестировали промышленные и лабораторные катализаторы и подобрали оптимальные условия процесса, которые обеспечивают максимальную конверсию фурфурола и максимальную селективность по фурфуриловому спирту», — пояснила она.

Один из следующих этапов — масштабировать процесс в новом реакторе, который находится в изготовлении, что позволит приблизиться к промышленным условиям.

Создание пористых материалов с помощью вычислительных подходов

Младший научный сотрудник Центра новых химических технологий ИК СО РАН, аспирант третьего года обучения Алина Чубарова представила работу по моделированию пористой структуры углеродных материалов с применением методов машинного обучения. Эти материалы благодаря своим физическим свойствам широко применяются в катализе, адсорбции, хранении и преобразовании энергии. Основные методы исследования не дают полной пространственной информации, и ученые решили разработать вычислительный подход для создания трехмерной модели структуры технического углерода.

«Мы разработали методику построения квазитрехмерной модели пористой структуры технического углерода по данным просвечивающей электронной микроскопии. В основе — модель нейронной сети на основе воспроизводящего-состязательного подхода (GAN), которая обрабатывает экспериментальные ПЭМ-изображения и формирует двумерные фазовые маски для дальнейшего построения структур. Методика была апробирована на нескольких марках технического углерода с различной степенью структурности. Для полученных моделей рассчитаны пористость, размеры пор и удельная поверхность. Значения полученных характеристик согласуются с экспериментальными данными электронной микроскопии и низкотемпературной адсорбции азота», — рассказала исследовательница.

Алина добавила, что планируется расширить подход на другие материалы, например, углеродные нанотрубки, совершенствовать методику построения пространственной структуры и проводить ее независимую экспериментальную проверку. Глобальная задача — перейти от анализа материалов к целенаправленному проектированию новых структур с заданными свойствами.