Molecular Modeling in Heavy Hydrocarbon Conversions pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Klein, Michael T.

出品人:

頁數:264

译者:

出版時間:2005-9

價格:$ 225.94

裝幀:HRD

isbn號碼:9780824758516

叢書系列:

圖書標籤:

• Molecular Modeling
• Heavy Hydrocarbons
• Catalysis
• Chemical Engineering
• Computational Chemistry
• Petroleum Chemistry
• Reaction Mechanisms
• Adsorption
• Simulation
• Energy

好的，這裏為您提供一份關於《分子模擬在重烴轉化中的應用》的圖書簡介，內容詳實，側重於該領域的核心技術、挑戰與未來方嚮，並力求自然流暢，避免技術性空洞： --- 《復雜烴類係統中的分子模擬：原理、方法與工業洞察》 圖書簡介 本書深入探討瞭分子模擬技術在理解和優化復雜烴類轉化過程中的核心作用。隨著能源需求的不斷演變和對可持續化學的日益關注，如何高效、精確地將重質原油、瀝青質和生物質衍生的復雜碳氫化閤物轉化為高價值化學品和燃料，已成為現代化學工程麵臨的重大挑戰。本書旨在為科研人員、工程師以及相關領域的專業人士提供一個全麵、係統的視角，闡述如何利用先進的計算方法來揭示這些宏大過程背後的微觀機製。 核心內容聚焦： 第一部分：理論基礎與模型構建 本部分首先奠定瞭分子模擬的基礎。我們從熱力學和動力學理論齣發，詳細迴顧瞭原子間相互作用勢（Force Fields）的構建與校準在烴類係統中的關鍵性。由於重質烴類的組分復雜性，特彆是其中包含大量的芳香族、環烷族和雜原子結構，標準勢場的適用性受到瞭極大限製。因此，本書重點討論瞭如何針對重油、渣油等高碳數體係開發和驗證特定的精煉級勢場（Refined Force Fields），包括對硫、氮等雜原子官能團的精確描述。 隨後，我們將目光轉嚮介觀尺度的挑戰。重質烴類轉化往往涉及多相界麵現象，如催化劑錶麵的吸附、擴散以及相分離。本書詳細介紹瞭經典分子動力學（MD）模擬在描述這些動態過程中的應用，強調瞭如何通過增強采樣技術（Enhanced Sampling Methods），如Metadynamics或Umbrella Sampling，剋服高能壘和復雜構象空間帶來的計算瓶頸。此外，我們還探討瞭濛特卡洛（Monte Carlo, MC）模擬在平衡態性質預測，特彆是相平衡和溶解度研究中的獨特優勢。 第二部分：催化轉化過程的微觀機製解析 重烴轉化的核心在於催化劑的作用。本書將分子模擬的應用場景具體聚焦於幾個關鍵的工業過程： 1. 催化裂化（FCC）與加氫裂化（HDC）： 詳細分析瞭分子篩骨架（如ZSM-5、Y型沸石）內部的孔道結構如何影響碳正離子中間體的穩定性和産物選擇性。通過在催化劑孔道內進行的MD模擬，我們可以量化不同分子尺寸和極性對擴散速率的影響，從而優化催化劑的設計。我們特彆關注瞭積碳（Coking）的形成機製——分子模擬如何幫助識彆導緻催化劑失活的早期芳烴聚閤路徑。 2. 延遲焦化與熱解（Pyrolysis）： 對於這些高難度、高溫的轉化過程，分子模擬提供瞭一種安全的、高分辨率的替代手段來觀察瞬態反應。本書展示瞭如何利用量子化學（QM）或QM/MM（量子力學/分子力學）耦閤方法來精確計算自由基反應的能壘，從而揭示從大型瀝青質分子中剝離輕質組分的關鍵斷裂步驟。 3. 加氫脫硫/脫氮（HDS/HDN）： 雜原子的去除是石油精煉的關鍵環保步驟。本書側重於硫醇、噻吩、哢唑等典型雜原子化閤物在金屬催化劑（如CoMoS、NiMoS）錶麵吸附位點的偏好性研究。通過計算吸附吉布斯自由能，可以預測不同催化劑的活性位點對特定雜原子的選擇性，為開發新型非貴金屬催化劑提供理論依據。 第三部分：復雜流體與界麵現象的模擬 重質烴類在儲存、運輸和反應過程中，其宏觀行為深受分子間作用力和界麵現象的影響。 粘度與流變學模擬： 傳統的流變學測量在極端溫度下往往受限。本書闡述瞭如何利用MD模擬計算剪切粘度和擴散係數，並將其與Walsh-Wadsworth-Young模型等宏觀關係進行對比驗證，特彆是在描述高粘度瀝青質中的分子鬆弛過程。 相分離與聚集體結構： 瀝青質的沉降和堵塞是原油處理中的頑疾。我們運用Coarse-Grained (CG) 模型來模擬數萬個分子在溶劑中的聚集行為。通過調整溶劑化參數，可以清晰地觀察到膠束的形成、尺寸分布以及與非烴類組分（如金屬卟啉）的相互作用，這對於設計有效的稀釋劑至關重要。 第四部分：麵嚮工業應用的計算工具與未來展望 本書的最後一部分關注於如何將實驗室計算成果轉化為工業可行性。我們討論瞭高通量計算（High-Throughput Screening）在篩選數韆種潛在催化劑配方中的效率優勢。同時，鑒於重烴係統的巨大尺度，本書也探討瞭機器學習（ML）在加速勢場開發和預測復雜反應路徑中的前沿應用。 未來展望部分，本書強調瞭多尺度建模的集成是解決重烴復雜性的必然趨勢。從原子層麵的量子計算到反應器尺度的計算流體力學（CFD）耦閤，如何構建無縫銜接的計算框架，將是推動重烴轉化技術實現革命性突破的關鍵所在。 麵嚮讀者： 本書適閤於化學工程、材料科學、物理化學、石油化工領域的碩士和博士研究生，以及緻力於研發新型催化劑、優化煉油和化工流程的工業研究人員和技術人員。閱讀本書需要具備基礎的分子模擬概念和熱力學知識。通過本書的學習，讀者將掌握將復雜的宏觀現象追溯至原子尺度行為的能力。 ---

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