Framework-Substituted Sn-MOR Zeolite Prepared by Multiple pH-Adjusting Сo-Hydrolysis As Efficient Catalyst for tert-Butylation of Toluene


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A series of Sn-MOR samples with different tin species loadings were prepared via a mutiple pH‑adjusting co-hydrolysis method. Their properties were characterized by XRD, XRF, UV–Vis, FT-IR, Py-IR, N2 sorption and SEM techniques. The catalytic performance was evaluated in liquid-phase toluene alkylation with tert-butyl alcohol. The characterization results shows that compared to framework destruction of mordenite for the Sn/MOR sample with floccule prepared by ion exchange method, higher relative crystallinity and larger surface area and pore volume for Sn-MOR samples with walnut morphology can be obtained. The doping with tin species can increase the Lewis acidity and decrease the pore size resulting in both higher toluene conversion and p-tert-butyltoluene (PTBT) selectivity. The Sn-MOR(0.010) sample shows the highest catalytic performance with toluene conversion of 48.0% and PTBT selectivity of 85.6%. It shows high stability: toluene conversion of 45.3% and PTBT selectivity of 87.2% can be obtained even after 5 consecutive runs.

Об авторах

Fuling Cheng

College of Chemical Engineering, Nanjing Tech University

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Zhiwei Zhou

College of Chemical Engineering, Nanjing Tech University

Автор, ответственный за переписку.
Email: zhiweizhou@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Juan Qin

Technology and Finance Service Center of Jiangsu Province, Productivity Center of Jiangsu Province

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210042

Dong Li

College of Chemical Engineering, Nanjing Tech University

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Jianzong Wang

College of Chemical Engineering, Nanjing Tech University

Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Wenliang Wu

College of Chemical Engineering, Nanjing Tech University

Автор, ответственный за переписку.
Email: wwl@njtech.edu.cn
Китай, Nanjing, 210009

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».