传统化工产业具有高能耗、高排放的特点,在“双碳”转型背景下,化工产业的绿色转型成为行业增长和新发展的重要方向。我国新能源行业发展迅速,已具备良好的基础和巨大的发展潜力,通过梳理分析当前传统化工与新能源产业的主要协同发展路径和领先企业的举措,认为未来传统化工与新能源产业具备大规模协同发展的潜力。化工行业作为国家实现碳达峰的重点工业领域,企业应积极和有序探索自身业务与新能源的协同发展方向,为实现高质量和可持续增长提供有力支撑。

在“双碳”目标与全球能源转型背景下,传统能源化工行业面临碳排放约束强化、能源结构变革等挑战。能源化工央企作为国家战略科技力量的核心载体,亟需通过科技创新构建低碳化、高端化、智能化的“第二曲线”。结合2025年“两会”提出的“新质生产力”战略,系统分析科技创新路径与实践案例。研究发现,低碳技术的突破重构了能源供给体系,高端材料的国产化打破了技术瓶颈,数智化的赋能重塑了生产范式,政策支持与生态协同为转型提供了保障。未来需持续强化技术攻关、深化数智融合、完善政策机制,实现从规模扩张向价值创造的跨越。

综述了利用自产乙醇梭菌(Clostridium autoethanogenum)进行合成气发酵生产生物燃料和化学品的最新进展。自产乙醇梭菌是一种严格厌氧的革兰氏阳性菌通过Wood-Ljungdahl途径进行代谢,主要生成乙醇和乙酸。重点介绍了合成气发酵工艺的多方面优化,包括培养基组分优化、工艺参数调整、微生物光电催化系统构建、微生物共培养系统等方面,这些技术进一步推动了该领域的发展。最后提出了当前研究存在的不足,并对未来的研究方向做出了展望,旨在为微生物合成气发酵在生物燃料和化学品生产领域提供参考。

基于工业应用或示范的高炉煤气脱硫工艺进行了技术归纳总结,从工艺原理、COS水解转化、H₂S吸收/吸附脱除技术等方面进行了分析,以期为“双碳”目标背景下高炉煤气高价值利用和超低排放提供参考和借鉴。结果表明,脱硫工艺可有效降低高炉煤气中的硫含量,达到超低排放的要求。结合具体工艺需求,提高硫的脱除效率和降低成本是以后的发展方向。

综述了近年来乙二醇还原胺化生产乙醇胺、乙二胺、哌嗪和吗啉的研究进展,重点分析了金属位点与酸性位点对C—H键活化和C—N键生成的协同催化作用。未来该领域仍须在金属与酸位点如何协同催化乙二醇胺化的方面进一步研究,为未来乙二醇催化合成高附加值胺的低碳绿色工艺开发提供思路。

综述了g-C₃N₅的合成方法,包括模板法和热缩聚法,并重点探讨了通过元素掺杂、形貌调控和异质结构筑等策略对g-C₃N₅进行改性的方法,同时指出目前研究存在的主要问题,并对未来的发展方向进行了展望。

本文综述了新能源制绿氢技术的研究进展,重点分析了光催化制氢、光电催化制氢、生物质制氢及新能源电解水制氢等关键技术的原理、研究进展、面临的挑战及未来发展趋势。光催化制氢和光电催化制氢均处于实验室阶段,实现大规模商业化应用需在催化剂材料研发、技术优化等方面进一步突破。生物质制氢技术目前主要处于小规模试验与中试阶段,未来需着重于工艺流程的改进及副产物的高效处理等方面。新能源电解水制氢已实现了规模化应用,但仍需解决波动的新能源与电解槽设备的匹配问题并进一步降低制氢成本。

综述了SCCPs污染现状和SCCPs转化降解技术发展进展,并指出了SCCPs污染分布特征以及SCCPs修复技术的发展新方向。重点阐述了SCCPs在不同环境介质如大气、水体、土壤、沉积物、生物体中赋存分布和迁移路径,提出了SCCPs环境循环规律。以期更加全面地了解SCCPs的环境归趋,为深入开展SCCPs的污染控制提供科学依据。

总结了生物质转化为2,5-羟甲基糠醛(HMF)的研究成果。重点讨论了木本和草本生物质的转化机制、催化剂选择、预处理方法和反应条件的优化。研究表明,通过有效的预处理和催化转化,可以提高HMF产率。最后提出了未来研究方向,包括提升转化效率、降低成本和开发可持续的生物质转化技术,以促进HMF的商业化生产。

综述了MoS₂的结构和性能,介绍了MoS₂复合材料的合成方法,包括剥离法、自组装、水热法和化学气相沉积法。探讨了MoS₂复合材料在电化学传感器应用方面的最新进展,包括在小分子和生物大分子中的应用,并展望了MoS₂复合材料目前研究的不足和发展方向。

围绕光电催化制氢技术展开论述。介绍了光电催化制氢技术的研究现状;对于光电催化制氢的原理和效率测定进行了论述以及概括了光电催化剂的改性策略,包括形貌调控、元素掺杂、异质结构造;对光电催化制氢技术研究给出结论及建议,旨在为未来光电催化制氢的长期发展和早日实现工业化提供可能。

围绕废弃烷基化离子液体催化剂的处置技术开展综述,介绍了复合离子液体烷基化技术的工艺概况,剖析了烷基化废离子液体催化剂的性质及失活原因,概述了当前废离子液体的处置技术,最后展望了烷基化废离子液体处置技术的未来发展趋势。

全面概述了近年来国内外在高分散镍基催化剂合成领域的最新研究成果,深入探讨了其合成策略、表征技术及在工业催化应用中的潜力与成效。基于现有进展,对未来研究方向进行了前瞻性展望,旨在为领域内的持续创新与发展提供指导。

加氢站作为氢能产业链的核心基础设施,其气体充装技术的创新与突破对推动氢燃料电池汽车商业化应用具有决定性作用。从技术发展现状与未来趋势2个维度,系统梳理了加氢站气体充装领域的最新研究进展,包括氢气压缩与冷却、储氢技术、加注设备与控制系统的关键技术。且基于当前技术瓶颈,提出了多目标优化策略,并对站内制氢、氢储技术等前沿技术发展方向进行了展望。

9,9-双[4-(2-羟基乙氧基)苯基]芴(BPEF)是一种典型的双酚化合物,是制备聚酯等高分子材料的重要原料之一。利用磺酸基功能化离子液体(SILs),与3-巯基丙酸协同催化,实现了9-芴酮和苯氧乙醇高效合成BPEF。SILs的酸度是影响其催化活性的关键因素,分子尺寸则是次要因素。以1-甲基-3-(3-磺酸基丙基)咪唑三氟甲磺酸盐([MimN(CH₂)₃SO₃H][CF₃SO₃])为主催化剂,3-巯基丙酸为助催化剂,在最佳反应条件下,BPEF的产率最高为86%,高于传统硫酸/3-巯基丙酸催化体系的72%。核磁表明SILs阴阳离子氢键作用活化底物及助催化剂,是合成BPEF的关键。

以氮掺杂碳纳米管为载体,制备锰、铁掺杂的Co₃O₄/NCNTs双功能催化剂,并研究其在可逆氧反应中的催化性能。结果表明,锰掺杂比铁掺杂和未掺杂的催化剂具有更高的氧还原反应(ORR)、氧析出反应(OER)双功能电催化活性,掺杂一定量的锰元素后形成了Mn²⁺和Mn³⁺,提升了催化剂在可逆氧反应中的催化活性。

以工业固废物煤矸石为原料,棉短绒纤维素气凝胶(CLCA)为模板剂,通过对合成条件进行调控,利用水热晶化法合成了煤矸石基多级孔碳沸石分子筛ZSM-5/C复合材料。通过XRD、SEM、FT-IR和BET等表征手段对所制备样品的晶体结构、形状形貌、比表面积等进行测试分析,并对活性翠蓝(M-G)溶液吸附过程进行吸附动力学和吸附等温线的性能进行分析。结果表明,合成的沸石分子筛与商品沸石分子筛具有较高的一致性。当晶化时间为16 h、晶化温度为180℃、纤维素气凝胶添加量为0.6 g、碳化温度550℃、碳化时间2 h时,制备的多级孔碳分子筛ZSM-5/C复合材料对活性翠蓝M-G的吸附性能远优于商品沸石分子筛。除此之外,多级孔分子筛吸附活性翠蓝M-G过程符合准二级动力学方程、Langmuir等温吸附模型,且该过程是自发进行的,活性翠蓝M-G去除率超过98%,为煤矸石基沸石分子筛绿色制备和用于去除水中有机污染物提供了思路。

以青霉素菌渣(PMW)和土霉素菌渣(XMW)为研究对象,借助于工业分析、元素分析、X射线光电子能谱(XPS)、CO₂及Cr(Ⅵ)吸附等表征手段,对比探究了不同改性水热策略下菌渣固相产物中碳氮组成与结构的迁移演化特征,以此明晰实现菌渣衍生水热炭碳氮组分赋存的强化策略与规律。结果表明,水热温度影响水解与碳化两类反应间的竞争,改变水热过程的碳氮组成及产率,促使蛋白质、多糖成分发生分解。改性水热策略使XMW表面结合能较低的C—H/C—O转化为高能态的—C—C和—C=C,氮元素转化为杂环氮(N-5和N-6)形式,显著增强了固相产物中碳氮赋存的相关指标(含量、保留率及产率)。酸淋洗耦合添加剂的改性效果最显著,产品(HC_HCl-0.6A-240)中碳、氮含量高达68.66%和5.62%,碳、氮保留率提升了13.1%和24.36%。本研究结论可为菌渣高值资源化利用提供理论依据与参考。

将离子液体通过化学接枝法负载在树脂上,制备了一种能从湿法磷酸中高效选择性吸附磷的负载型离子液体,并采用FT-IR、SEM-EDS和XPS对其进行表征分析。在制备温度为95℃、时间为16 h、液固比(mL∶g)为40∶1、氨基乙酸溶液浓度为2.66 mmol/g的条件下,制备的材料对磷的平衡吸附量达到333.1 mg/g。在选择性吸附方面,对磷的吸附量远高于杂质离子(铁、铝和镁),说明材料对磷与杂质离子有较好的分离性能。尤其是磷与镁的分离系数达到636.83。这表明此材料能够实现复杂磷酸溶液中磷与杂质离子的选择性分离,特别是在含镁量高的磷酸溶液中提纯效果显著。还通过表征分析推断该材料对磷酸吸附机理主要是络合反应与阴离子交换的协同作用。

本研究采用紫外-过碳酸钠(UV-SPC)氧化反应体系处理间甲酚废水,并借助人工智能方法进行工艺优化,利用响应面法(RSM)进行实验设计,考察溶液初始pH、反应时间、间甲酚初始浓度、SPC投加量、催化剂用量和反应温度等因素对TOC去除率的影响。基于RSM实验结果,分别使用RSM模型和人工神经网络(ANN)模型进行优化,并进行了对比分析,考察2个模型差异,结果显示,ANN模型准确度比RSM模型高50%以上。在ANN模型模拟优化所得最佳反应条件下,实验中TOC去除率为91.48%,明显高于以RSM模型模拟优化所得的最优结果,验证了ANN模型法优异的学习能力和泛化能力。