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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于TPMS仿生连续梯度孔的甲烷干重整泡沫催化剂载体及制法、催化剂及制法。该载体通过TPMS方法生成模型，并通过3D打印得到，其中，载体的梯度渐变孔径为1～3mm。其制备为：通过遗传算法与CFD耦合模型得到目标梯度孔径分布，利用TPMS方法得到不同孔隙率的均匀多孔结构模型，最后通过3D打印生成。该催化剂的制法为：将NiMgAlOx‑LDH催化剂和铝溶胶混合搅拌，得到低粘度浆液；将载体浸入浆液中，冷冻干燥，并在还原气氛下还原，制得。本发明通过利用TPMS仿生连续梯度孔泡沫载体优异的太阳能吸收和流固传热特性，能够提高催化剂的反应性能和稳定性，实现高效稳定CO2‑CH4重整转化。

主权项：1.一种基于TPMS仿生连续梯度孔的甲烷干重整泡沫催化剂载体，其特征在于，通过TPMS方法生成模型，然后通过3D打印得到所述的重整泡沫催化剂载体，所述的重整泡沫催化剂载体的孔径从d＝1mm到3mm在z方向上渐变；所述的基于TPMS仿生连续梯度孔的甲烷干重整泡沫催化剂载体的制备方法，包括以下步骤：1通过遗传算法与CFD耦合模型得到目标梯度孔径分布；2利用TPMS方法得到不同孔隙率的均匀多孔结构模型；3根据不同孔隙率的均匀多孔结构模型，通过3D打印生成基于TPMS仿生连续梯度孔的甲烷干重整泡沫催化剂载体；步骤1的过程为：a遗传算法选用Matlab软件的单目标优化算法，建立遗传算法与CFD模型耦合的优化策略；遗传算法中输入的变量被设置为与孔径相关的两个系数k1与k2；根据控制方程d＝k1+k2×h，孔径d被设置为与系数k1，k2与孔所在的位置h有关的梯度渐变值；b控制CFD模型与遗传算法之间的输入输出与变量控制，优化由遗传算法控制，首先初始化或更新要优化的变量，然后根据需要优化的变量值更新控制方程内与优化变量有关的其他变量值，将更新后的变量输入到Comsol求解器中求解CFD模型，之后根据更新设置边界条件和经验公式，求解辐射分布，求解流动、传热、化学反应控制方程，获取新的仿真结果后暂停软件运行；c将结果输出到GA程序中评估当前泡沫结构的性能，将性能结果输出到优化程序中，并判断优化结果是否收敛；当仿真结果收敛时，接收器性能评估所需的参数传输回遗传算法；遗传算法在Matlab工具箱中自动启动演化过程，迭代推导出反应器的最佳孔径范围，性能结果输出值为光-燃效率，具体计算过程为：三个主要的反应方程，包括CO2-CH4重整、逆水煤气变换反应和蒸汽甲烷重整反应，如下所示： 光-燃料的转化效率η定义如下： 其中rH2，rCO和rCH4分别是H2，CO和CH4的摩尔反应速率；和分别是H2，CO和CH4的标准燃烧热值；Plight为照射到催化剂表面的聚光太阳能光功率。

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