[发明专利]用于燃料电池空气净化的吸附催化材料及其智能设计方法

权利要求书

1.用于燃料电池空气净化的吸附催化材料，其特征在于：包括一层Mn基催化剂层和两层分子筛层，形成ZSM-5@Mn@ZSM-5三明治夹层结构或形成核壳纳米结构；核壳纳米结构由内至外分为三层；最外层及最内层均为分子筛层；中间层为Mn基催化剂层；所述吸附催化材料具有表面酸性位点和氧化还原位点的双活性中心；所述的分子筛层采用纳米ZSM-5沸石分子筛晶粒组成的多级孔分子筛膜；多级孔孔径为2nm～50nm；用于燃料电池空气净化的吸附催化材料的工作温度为25~100℃；

该用于燃料电池空气净化的吸附催化材料中，Mn基催化剂层的负载量为10.5wt%，分子筛层的硅铝比为40，焙烧时间为6.3h，焙烧温度为490℃；

所述的Mn基催化剂层采用α-MnO₂、β- MnO₂、γ- MnO₂、MnO、Mn₃O₄、Mn₂O₃和Mn₂O₇中的一种或多种；

该用于燃料电池空气净化的吸附催化材料的制备参数优化方法，包括以下步骤：

步骤一、通过响应面分析法中的中心组合设计方法设计实验，以Mn基催化剂负载量、ZSM-5分子筛硅铝比、催化剂焙烧时间和焙烧温度作为关键参数，制定n组基础催化剂制备方案，30≤n≤50；

步骤二、根据中心组合设计方法给出的基础催化剂制备方案分别进行催化材料制备，并对制得的n种催化剂分别进行性能测试，得到n种催化剂的四个关键参数与其相对应的吸附催化效率所组成的基础实验数据集；

步骤三、以四个关键参数作为输入变量，吸附催化效率为输出变量，建立多层前馈神经网络；通过多层前馈神经网络得到四个关键参数与吸附催化效率的关系；

步骤四、采用遗传算法构建虚拟催化剂空间，以最大化吸附催化效率为优化目标，搜索虚拟催化剂空间，得到最大的吸附催化效率所对应的四个关键参数的数值；以所得的以Mn基催化剂负载量、ZSM-5分子筛硅铝比、催化剂焙烧时间和焙烧温度，进行吸附催化材料的制备。

2.根据权利要求1所述的用于燃料电池空气净化的吸附催化材料，其特征在于：所述多级孔ZSM-5分子筛层采用电泳法、两步变温水热法或二次水热法，以长度为微米级、厚度为纳米级的片状Mn基催化剂为支撑体原位成膜。

3.根据权利要求1所述的用于燃料电池空气净化的吸附催化材料，其特征在于：所述吸附催化材料负载在蜂窝陶瓷上。