Catálisis combinatoriadesarrollo de nuevas técnicas y aplicaciones de interés

Résumé

En la presente tesis doctoral se han desarrollado nuevas técnicas para mejorar la experimentación en el ámbito de la catálisis combinatoria o técnicas high-throghput. En la primera parte del trabajo se evaluó la capacidad de las redes neuronales para modelar y predecir datos experimentales en dos aplicaciones distintas: A,- Predicción del comportamiento catalítico en función de las propiedades del catalizador (composición, procedimiento de preparación, etc.). B,- Predicción del comportamiento de un reactor catalítico en función de las condiciones de reacción. En ambos casos las redes neuronales se mostraron como técnicas eficaces. En una segunda parte, se desarrolló y puso a punto un sistema múltiple de 16 reactores para el estudio catalítico en paralelo, capaz de operar en condiciones de presión y temperatura similares a las de procesos industriales de refino y petroquímica. Como parte final del trabajo, se aplicó el reactor múltiple al desarrollo de nuevos catalizadores zeolíticos para el proceso industrial de transalquilación y dealquilación de reformado pesado en colaboración con el Institut Français du Pétrole. Esta aplicación incluyó el estudio catalítico sistemático de los distintos componentes del catalizador, acompañándose el test con técnicas de caracterización convencionales. El estudio catalítico incluyó estudios usando tanto reactivos modelo como alimentación industrial. A través de este estudio se pudo determinar la influencia de las propiedades del catalizador sobre la actividad de las distintas reacciones implicadas en el esquema reactivo del proceso de ocnversión catalítica de reformado pesado. Asimismo, con los principios fundamentales establecidos fue posible desarrollar un nuevo catalizador con mejorada actividad y selectividad.