Студенты школы инженеров энергетики будущего ИНЖиР, которая состоялась на прошлой неделе в рамках проектно-образовательного интенсива «Архипелаг-2023», посетили Институт катализа СО РАН и Центр компетенций НТИ «Водород как основа низкоуглеродной экономики» на его базе.
Заместитель руководителя Водородного центра компетенций НТИ Дмитрий Потемкин и другие его сотрудники познакомили гостей из Московского физико-технического института и Московского энергетического института с несколькими значимыми установками для исследования катализаторов и получения водорода.
Студентам показали типичную каталитическую установку высокого давления. Ее приборное оснащение позволяет контролируемо формировать потоки газа. При смешивании этих потоков получается реакционная смесь, содержащая различные компоненты в разной концентрации. Смесь направляют в реактор, где происходит реакция при давлении до 100 атмосфер и температуре до 700 °C. Ее протекание отслеживают, измеряя и сопоставляя состав смеси до и после реактора.
Симулятор солнечного света Pico, который также называют «искусственным солнцем» необходим для исследований в области фотокатализа — одного из методов получения зеленого водорода с использованием света и биомассы, рассказала научный сотрудник Центра Анна Куренкова. Прибор позволяет не только моделировать стандартный солнечный спектр, но благодаря своему оснащению может широко варьировать параметры — подбирать спектр с учетом времени года и времени суток в различных географических координатах.
«Метод короткоцикловой адсорбции (КЦА) широко применяют в промышленности для разделения газов. В частности, для получения чистого водорода из продуктов конверсии природного газа или других углеводородов. Такие установки стоят на большинстве нефтеперерабатывающих заводов. Адсорбенты в составе установок периодически нужно менять. В то же время адсорбенты для выделения водорода в России серийно не выпускают», — рассказал Дмитрий Потемкин.
Сотрудники Центра создали стенд по испытанию свойств адсорбентов в режиме КЦА. Он необходим для определения свойств существующих и перспективных адсорбентов, получения исходных данных для модели процесса КЦА и оптимизации циклограммы процесса.