実験計画法, 人工ニューラルネットワーク, グリッドサーチによるメタンの高圧ドライリフォーミング用Co-MgO触媒の開発
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概要
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メタンのドライリフォーミング反応は温暖化ガスを合成ガスへ転換する反応として注目されるが，高圧における炭素析出の抑制が課題となっている。高活性低炭素析出のCo-MgO触媒が得られるクエン酸調製法の調製条件を実験計画法，人工ニューラルネットワーク（ANN），グリッドサーチにより探索した。コバルト含有量，クエン酸量，焼成温度，成型圧力をL9直交表により設定し，9種類の触媒を調製し，高圧固定床流通式反応装置により活性と炭素析出量を測定した。その結果をANNで学習してグリッドサーチによりANN中の最適点を得た。さらに，高活性低炭素析出の触媒が得られたことを実験的に検証した。これら三つの手法の組合せにより触媒の迅速な改良が可能となった。
- 社団法人石油学会の論文
- 2004-11-01
著者
-
小俣 光司
東北大学大学院工学研究科応用化学専攻
-
山田 宗慶
東北大学大学院工学研究科応用化学専攻
-
貫井 紀利
東北大学大学院工学研究科
-
山田 宗慶
東北大院・工
-
堀田井 孝弘
東北大学大学院工学研究科応用化学専攻
-
尚和 義人
東北大学大学院工学研究科応用化学専攻
-
堀田井 孝弘
東北大学大学院工学研究科
-
山田 宗慶
東北大学大学院工学研究科
-
尚和 義人
東北大学大学院工学研究科
-
小俣 光司
東北大学大学院工学研究科
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