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全自动催化剂合成工作站gaotongliang

高通量全自动催化剂合成及检测平台

产品中心:全自动催化剂合成工作站品牌:泊菲莱浏览量:114
泊菲莱高通量全自动催化剂合成及检测平台面向催化剂制备与气固相催化评价需求,将物料准备、固液加样、浸渍、烘干、热处理、平行反应、在线检测及数据管理整合为可编排的自动实验流程。平台以模块化工艺单元、自动化转运、多通道反应评价和统一软件调度为核心,帮助研发团队提高筛选通量、实验一致性及数据可追溯性。
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高通量全自动催化剂合成及检测平台是一套面向催化剂配方筛选、制备工艺优化和催化性能评价的一体化自动化实验平台。

传统催化剂研发涉及物料准备、配液加样、浸渍、干燥、热处理、反应评价、产物检测及数据处理等多道工序。当研发进入大量配方和多因素组合筛选阶段,人工实验容易受到周期长、通量低、操作差异和数据分散等因素影响。

本平台通过模块化工艺单元、自动化转运、多通道反应评价、在线检测与数据管理软件,将分散实验环节整合为标准化、连续化、可追溯的自动实验流程。系统可按照实验配方自动执行工艺步骤,并记录温度、压力、流量、反应时间、检测周期及样品全生命周期数据,为催化剂快速筛选和工艺优化提供数据基础。

产品优势

全流程自动化:覆盖物料准备、固液精准加样、浸渍、烘干、焙烧或还原、反应、检测与数据分析等环节。

高通量并行筛选:典型配置支持20组反应同步开展,可缩短同批样品的对比与评价周期。

精准可验证:加样、定位、温度、压力、流量等关键参数均可监测并自动记录,提高实验重复性和结果可比性。

模块化扩展:工位数量、反应通道、检测方式、软件接口及安全配置可依据项目需求组合。

数据全程可追溯:配方、工艺参数、运行状态及检测结果自动关联,形成可用于统计分析、DOE实验设计和模型训练的结构化数据资产。

安全可控:可配置温压监测、气体泄漏报警、故障记录、联锁及紧急停机策略。

平台技术路线

平台采用“模块化工艺单元 + 自动化转运 + 多通道反应评价 + 在线检测 + 数据管理软件”的技术路线,主要包括:

● 物料准备与样品管存储

● 固体自动加样与液体在线配比

● 浸渍、烘干及气氛焙烧或还原

● 自动装管、配气、升压、反应与回收

● 多通道循环采样与在线检测

● 实验任务调度、数据记录、结果展示与导出

 

系统可集成自动转运机构、注射泵、质量流量控制器、温度与压力控制单元、在线检测器、PLC及上位机软件,构建从原料、制备、反应到检测结果的完整数据链。

关键技术参数

项目 典型技术指标
平行反应通量 同时开展20组反应
固体自动加样 10-1000 mg;20 mg时典型精度±5%,100 mg时±2%
液体自动加样 25-1000 μL;25 μL时典型精度±2%,50-1000 μL时≤1%
烘干模块 20-200 ℃;典型控温精度±1 ℃
焙烧/还原模块 100-800 ℃;典型控温精度±1 ℃
反应温度 ≤500 ℃;典型调节精度±1 ℃
反应压力 0.3-10 MPa;典型调节精度±0.03 MPa
气体流量 10-100 mL/min(高压条件)
反应时间 1 min-10 h
在线检测 典型范围0-5000 ppm;支持NH₃、CH₄等,可扩展MS、TDLAS、GC或外部分析接口
数据接口 Modbus TCP、CSV导出;其他协议和接口可定制

注:以上为典型配置,最终性能与配置需结合样品、介质、工艺、检测方法及技术协议确认。

软件控制与数据管理

平台软件可完成实验设计、任务调度、设备监控、报警管理、结果展示及数据导出。

● 按材料、配方和工艺变量建立实验方案,支持参数批量设置和导入。

● 统一协调各工作站和自动转运机构,按流程、资源与优先级执行任务。

● 实时显示温度、压力、流量、气体状态、模块进度及样品位置。

● 自动记录报警、故障、复位、维护和校准等设备事件。

● 保存样品配方、制备工艺、反应条件和检测结果,支持批次对比与后续数据分析。

应用领域

● 绿氨及合成氨催化剂筛选

● 多组分催化剂配方优化

● 浸渍、烘干、焙烧及还原工艺窗口研究

● 温度、压力、流量、空速及反应时间等条件筛选

● 催化剂活性、一致性及稳定性评价

● 高通量实验与AI4Science结构化数据生产

● 高校、科研院所、企业研发中心及自动化实验室建设

适用范围与选型建议

平台标准流程以浸渍法催化剂制备和气固相催化评价为主。对于超细易扬尘或强黏附粉体、高黏度或易结晶液体、强腐蚀介质、特殊高温高压气氛及非标准容器,建议在项目启动前完成样品适配验证。

为便于方案选型,建议提供物料特性、目标加样量、制备流程、反应条件、检测需求、日均样品量、场地空间及公用工程条件等信息。

服务支持

泊菲莱可提供需求与样品评估、模块配置与接口设计、制造与工厂验收、现场安装调试、操作培训、维护校准及软件升级等服务。项目交付周期以最终技术协议、定制范围、关键部件供期和现场条件为准。

适合需要大量配方、工艺和反应条件组合验证,并希望形成高质量结构化数据的研发场景。

典型应用

  1. 绿氨/合成氨催化剂筛选:开展载体、活性组分、助剂、负载量及还原条件组合筛选。
  2. 多组分配方优化:自动生成浓度梯度、比例矩阵和对照组,减少重复配液。
  3. 制备工艺窗口研究:比较浸渍体积、浸渍时间、烘干和焙烧程序对性能的影响。
  4. 反应条件筛选:系统考察温度、压力、流量、空速和反应时间等变量。
  5. 一致性与稳定性评价:在多通道内进行平行样、批次样和长时曲线对比。
  6. AI4Science数据生产:持续生成配方-工艺-结构/条件-性能关联数据,为模型迭代提供输入。

适配用户

典型目标

平台价值

高校与科研院所

新催化体系发现、机理验证、批量对比

提高实验规模与数据一致性

企业研发中心

配方优化、工艺放大前筛选、候选样快速淘汰

缩短研发周期,降低重复劳动

智能自动化实验中心

跨模块流程编排、共享设备调度、无人化运行

形成标准化实验能力底座

AI/材料数据库团队

持续获取结构化、可追溯、可复现数据

提升训练数据质量与迭代速度

公共测试与中试平台

标准方法执行、批量样品评价、报告输出

增强服务通量和过程透明度

 

适用边界  标准流程以浸渍法制备和气-固相催化评价为主。超细易扬尘/强黏附粉体、高黏度或易结晶液体、强腐蚀介质、特殊高温高压气氛及非标准容器,建议先进行样品适配验证。

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