報告時間：2024年07月06日（星期六）10:20-11:00
報告地點：學術會議中心二樓報告廳
報 告 人：張大偉 教授
工作單位：合肥工業大學化學與化工學院
舉辦單位：化學與化工學院
報告簡介：
CO2制低碳烯烴（CTLO）是一種極具發展前景的碳循環和增值策略。然而，該技術存在質能轉化效率、經濟效益皆不佳的問題。因此，深入剖析該工藝能源利用率低的根由，改進關鍵工藝參數，實現CO2高效轉化利用和經濟-環境權衡發展具有重要的現實意義和廣闊的應用前景。本項目組首先提出了一種基于差分進化算法實現機器學習模型最優超參數自動化配置的混合數據驅動框架（AutoML-DE），旨在精準預測不同催化劑在各工藝參數條件下的潛在催化效能。通過優化了35種類型的催化劑參數發現，優化后的Cu-Zn-Al/SAPO-34(TEAOH)HCl催化劑有望在5000的空速下獲得30.02%的低碳烯烴產率，是一種具有較有發展潛力的CTLO的催化劑。其次，針對傳統的CTLO過程熱力學性能低的問題，采用先進?分析方法從內源性/外源性和不可避免/可避免等角度對單元和系統的總?損進行剖析，量化了該工藝真正的節能空間并針對性制定了改進策略。最終使得CTLO系統可避免的?損顯著減少32.27%，?效率提高8.12%。最后，針對CTLO工藝經濟效益不佳、碳排放量高等問題，探究了灰氫、藍氫和綠氫等不同氫源對CTLO工藝技術-經濟-環境性能的影響，為決策者們提供了量化支持。
報告人簡介：
張大偉，畢業于中國科學技術大學材料學專業，教授，博士生導師，現任合肥工業大學化學與化工學院副院長，主要從事智能化工、能源化工、化學電源等領域的研究。近年來，主持了國家自然科學基金面上項目、青年基金、安徽省重大科技攻關項目等省部級課題研究，發表SCI論文60篇，獲批授權發明專利9項。
