(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
活性成分として複合酸化物を含むパーフルオロコンパウンド分解触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能を予測する方法であって、該触媒の使用時間と使用温度から該触媒の少なくとも一成分の結晶子径を求め、該結晶子径から該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
【請求項２】
活性成分として複合酸化物を含むパーフルオロコンパウンド分解触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能を予測する方法であって、該触媒の使用時間と使用温度から該触媒の少なくとも一成分の結晶子径を求め、該触媒の結晶子径と性能との関係から該触媒の現在の性能並びに該触媒の性能が所定の値に低下するまでの使用時間の少なくとも一方を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
【請求項３】
活性成分として複合酸化物を含むパーフルオロコンパウンド分解触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能を予測する方法であって、該触媒の使用時間と使用温度及び結晶子径との関係から該触媒の結晶子径を推定し、結晶子径と触媒性能との関係から該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
【請求項４】
酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含み、ニッケルとアルミニウムとの複合酸化物を有する触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能を予測する方法であって、該触媒の使用温度と使用時間から該触媒中の該複合酸化物の結晶子径を求め、該複合酸化物の結晶子径と該触媒の性能との関係から該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
【請求項５】
酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含み、ニッケルとアルミニウムとの複合酸化物を有する触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能を予測する方法であって、該触媒中の該複合酸化物の結晶子径と該触媒の使用温度及び使用時間との関係、及び該結晶子径と該触媒の性能との関係を求め、これらの関係をもとに該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
【請求項６】
パーフロオロコンパウンドを分解するために使用される、酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含み、ニッケルとアルミニウムとの複合酸化物を有する触媒の性能を予測する方法であって、該複合酸化物の結晶子径と使用時間及び使用温度との関係及び該結晶子径とパーフルオロコンパウンド分解率との関係を求め、これらの関係をもとにして該触媒のパーフルオロコンパウンド分解率を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
【請求項７】
活性成分として複合酸化物を含むパーフルオロコンパウンド分解触媒を使用している顧客からの情報を基に該触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能及び使用限界時間の少なくとも１つを予測する方法であって、顧客から該触媒の使用時間と使用温度に関する情報を入手し、該顧客が使用している触媒について予め求めておいた該触媒の結晶子径と使用温度及び使用時間との関係及び該結晶子径と該触媒の性能との関係から、該触媒の現在時点での性能及び該触媒の性能が所定の値に低下するに至る使用限界時間を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
【請求項８】
顧客からの情報を基に活性成分として複合酸化物を含むパーフルオロコンパウンド分解触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能を予測するシステムであって、顧客から提供された触媒の使用温度と使用時間を含む運転データを保存する顧客情報データベースと、触媒の結晶子径と触媒使用温度及び使用時間との関係を保存した結晶子径データベースと、該触媒の結晶子径と該触媒の性能との関係を保存した触媒性能データベースとを具備したことを特徴とする触媒の性能予測システム。
【請求項９】
顧客からの情報を基に活性成分として複合酸化物を含むパーフルオロコンパウンド分解触媒のパーフルオロコンパウンドの分解性能を予測するシステムであって、顧客から提供された触媒の使用温度と使用時間を含む運転データを保存する顧客情報データベースと、触媒の結晶子径と触媒使用温度及び使用時間との関係を保存した結晶子径データベースと、該触媒の結晶子径と該触媒の性能との関係を保存した触媒性能データベース及び該触媒性能データベースにより予測された触媒性能を顧客に送信する通信手段とを具備したことを特徴とする触媒の性能予測システム。
【請求項１０】
酸化アルミニウムと酸化ニッケルを含み、アルミニウムとニッケルとの複合酸化物を有する触媒を用いてパーフルオロコンパウンドを分解する方法に使用される該触媒の性能予測システムであって、顧客から提供された触媒の使用温度と使用時間を含む運転データを保存する顧客情報データベースと、該複合酸化物の結晶子径と触媒使用温度及び使用時間との関係を保存した結晶子径データベースと、該複合酸化物の結晶子径とパーフロオロコンパウンド分解率との関係を保存した触媒性能データベースとを具備し、該触媒性能データベースにより該触媒の分解率及び該分解率が所定の値に低下するまでの使用可能時間の少なくとも一方を予測するようにしたことを特徴とする触媒の性能予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、触媒の性能を予測する方法及び予測システムに係り、特にＰＦＣ(パーフルオロコンパウンド，perfluorocompound）を分解するために使用される酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含む触媒の性能を予測するのに好適な方法並びに予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＰＦＣは、ＣＦ4，Ｃ2Ｆ6，ＳＦ6等のフッ素化合物の総称であり、地球温暖化物質である。このため、大気放出抑制策の確立が急務となっている。ＰＦＣは、半導体や液晶分野でエッチングガスやクリーニングガスとして使用されている。未使用またはエッチングで生成した低分子ＰＦＣ等の放出に対し、世界規模で処理技術の検討がなされている。ＰＦＣは、１９９７年の地球温暖化防止国際会議（ＣＯＰ３）において規制対象ガスとなり、１９９９年の第３回世界半導体国際会議にて削減目標が決定された。
【０００３】
ＰＦＣの大気放出抑制策は種々検討されており、その一つに触媒を用いる方法がある。触媒法は、ＰＦＣを触媒上で加水分解，酸化分解または燃焼分解して除去する方法である。ＰＦＣは安定な化合物のため、分解するのに高温を必要とする。この触媒法では、長時間の使用により触媒の活性が低下しＰＦＣ分解性能が低下するという問題がある。従って、ＰＦＣ分解性能を定期的に把握し、性能が低下してきたならば、触媒再生や触媒交換によりＰＦＣ除去性能を回復させることが望まれる。
【０００４】
ＰＦＣ分解性能は、触媒出口の排ガスを分析することにより調べることができる。しかし、このためには、定期的な分析・測定が必要となり、多大なメンテナンス費用がかかる。また分析機器を持たないところでは、業者に依頼しなければならず、メンテナンス管理が煩雑である。このメンテナンス管理を避けるため、交換時期を予め決めておくと、ＰＦＣ分解性能が十分あるにもかかわらず触媒を廃棄することになりかねない。
【０００５】
ＰＦＣ分解触媒を対象にしたものではないが、触媒の性能予測に係る従来技術は、特開２００１−１２２３３号公報，特開平１０−１０９０１８号公報，特開２００１−５９４４８号公報,特開２０００−３２８９３０号公報,特開２０００−８８３８号公報，特開平１０−１０９０１８号公報等多数見られる。これらのうち特開２００１−１２２３３号公報には、触媒粒径分布と触媒温度分布と反応速度分布更には酸素濃度分布を用いて、内燃機関に使用される触媒の劣化を予測する方法が記載されている。特開平１０−１０９０１８号公報には、ゴミ焼却設備に使用される脱硝触媒の脱硝性能に関するデータを収録し、所定の評価条件に換算して性能評価を行い、触媒の劣化度を評価する方法が記載されている。他の従来技術は、いずれも自動車等の内燃機関に使用される触媒の劣化診断に関するものであり、触媒入口側の排ガスの状態と触媒出口側の排ガスの状態とを比較して、触媒の劣化を診断している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、触媒出口の排ガスを分析しなくても、触媒の性能を診断することができ、しかも、触媒の性能劣化時期を予測して交換時期を知ることができるようにした触媒性能予測方法及び予測システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、触媒物性から触媒性能を予測し、更にはメンテナンス時期を予測することができるようにしたものである。本発明は、触媒使用温度と触媒使用時間から、その触媒の結晶子径を推定し、結晶子径から触媒の性能を予測するものである。
【０００８】
ＰＦＣ分解触媒は、たとえば特開平１１−７０３２２号公報に示されている。本発明者は、ＰＦＣ分解に使用される触媒の反応メカニズムを検討した結果、分解性能即ちＰＦＣ分解率が、触媒活性成分の結晶子径例えば酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含み、ニッケルとアルミニウムとの複合酸化物であるNiAl2O4 を有する触媒では、複合酸化物の結晶子径に依存することを見いだした。結晶子径は、ＰＦＣ分解反応の進行によって増大するが、特に触媒使用温度に依存し、触媒使用時間とともに増大することを見いだした。触媒使用温度の上昇とともにＰＦＣの分解率は高くなるが、結晶子径も増大する。これらのデータから結晶子径と触媒使用時間及び触媒使用温度との相関図を作成することができる。また、結晶子径と触媒性能例えばＰＦＣ分解率等の触媒活性との相関図を作成することができる。
【０００９】
従って、顧客から触媒使用温度と触媒使用時間に関する運転データを提供してもらえば、顧客が使用している触媒について予め作成した触媒使用時間と結晶子径との関係から、特定の時点での結晶子径を導き出して分解率を推定することができる。また、分解率が当初の目標とする値を下回るまでの残りの運転時間を求めることもできる。この予測方法によれば、顧客の運転データを連続的または定期的に入手するのみで触媒性能を予測することができ、従来の頻繁な性能分析，メンテナンス管理の煩雑さを低減することができる。
【００１０】
本発明の触媒性能予測方法は、ＰＦＣ分解用触媒の性能予測に関して極めて顕著な効果を有するが、この予測方法は、ＰＦＣに限らず、他の有害ガスの処理に使用される触媒の性能予測に対しても使用できる。また、数種類のＰＦＣを含むガスの処理あるいはＰＦＣと他の化合物を含むガスの処理に対しても適用できる。
【００１１】
本発明では、触媒成分全ての結晶子径を求める必要はなく、触媒活性成分の少なくと１種の結晶子径を求めればよい。触媒には、酸化物，複合酸化物，金属等、種々の形態のものがあり、また、それらが混在したものがある。これらのうちで活性と相関のある成分の結晶子径を求めることが望ましい。複合酸化物を含むＰＥＣ分解触媒には、前述した
ＮｉＡｌ2Ｏ4を含む触媒のほかにＺｎＡｌ2Ｏ4，ＣｏＡｌ2Ｏ4等を含む触媒があり、これらの複合酸化物の結晶子径を基準として触媒性能を予測することは有効である。尚、触媒反応は、加水分解反応，酸化分解反応，燃焼分解反応などいずれの方式でもよい。
【００１２】
本発明の実施態様の例を以下に示す。
（１）触媒の性能を予測する方法であって、該触媒の使用時間と使用温度から該触媒の少なくとも一成分の結晶子径を求め、該結晶子径から該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
（２）触媒の性能を予測する方法であって、該触媒の使用時間と使用温度から該触媒の少なくとも一成分の結晶子径を求め、該触媒の結晶子径と性能との関係から該触媒の現在の性能並びに該触媒の性能が所定の値に低下するまでの使用時間の少なくとも一方を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
（３）触媒の性能を予測する方法であって、該触媒の使用時間と使用温度及び結晶子径との関係から該触媒の結晶子径を推定し、結晶子径と触媒性能との関係から該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
（４）酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含み、ニッケルとアルミニウムとの複合酸化物を有する触媒の性能を予測する方法であって、該触媒の使用温度と使用時間から該触媒中の該複合酸化物の結晶子径を求め、該複合酸化物の結晶子径と該触媒の性能との関係から該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
（５）酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含み、ニッケルとアルミニウムとの複合酸化物を有する触媒の性能を予測する方法であって、該触媒中の該複合酸化物の結晶子径と該触媒の使用温度及び使用時間との関係、及び該結晶子径と該触媒の性能との関係を求め、これらの関係をもとに該触媒の性能を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
（６）パーフロオロコンパウンドを分解するために使用される、酸化ニッケルと酸化アルミニウムを含み、ニッケルとアルミニウムとの複合酸化物を有する触媒の性能を予測する方法であって、該複合酸化物の結晶子径と使用時間及び使用温度との関係及び該結晶子径とパーフルオロコンパウンド分解率との関係を求め、これらの関係をもとにして該触媒のパーフルオロコンパウンド分解率を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
（７）触媒を使用している顧客からの情報を基に該触媒の性能及び使用限界時間の少なくとも１つを予測する方法であって、顧客から該触媒の使用時間と使用温度に関する情報を入手し、該顧客が使用している触媒について予め求めておいた該触媒の結晶子径と使用温度及び使用時間との関係及び該結晶子径と該触媒の性能との関係から、該触媒の現在時点での性能及び該触媒の性能が所定の値に低下するに至る使用限界時間を予測することを特徴とする触媒の性能予測方法。
（８）顧客からの情報を基に触媒の性能を予測するシステムであって、顧客から提供された触媒の使用温度と使用時間を含む運転データを保存する顧客情報データベースと、触媒の結晶子径と触媒使用温度及び使用時間との関係を保存した結晶子径データベースと、該触媒の結晶子径と該触媒の性能との関係を保存した触媒性能データベースとを具備したことを特徴とする触媒の性能予測システム。
（９）顧客からの情報を基に触媒の性能を予測するシステムであって、顧客から提供された触媒の使用温度と使用時間を含む運転データを保存する顧客情報データベースと、触媒の結晶子径と触媒使用温度及び使用時間との関係を保存した結晶子径データベースと、該触媒の結晶子径と該触媒の性能との関係を保存した触媒性能データベース及び該触媒性能データベースにより予測された触媒性能を顧客に送信する通信手段とを具備したことを特徴とする触媒の性能予測システム。
（１０）酸化アルミニウムと酸化ニッケルを含み、アルミニウムとニッケルとの複合酸化物を有する触媒を用いてパーフルオロコンパウンドを分解する方法に使用される該触媒の性能予測システムであって、顧客から提供された触媒の使用温度と使用時間を含む運転データを保存する顧客情報データベースと、該複合酸化物の結晶子径と触媒使用温度及び使用時間との関係を保存した結晶子径データベースと、該複合酸化物の結晶子径とパーフロオロコンパウンド分解率との関係を保存した触媒性能データベースとを具備し、該触媒性能データベースにより該触媒の分解率及び該分解率が所定の値に低下するまでの使用可能時間の少なくとも一方を予測するようにしたことを特徴とする触媒の性能予測システム。
【００１３】
本発明に係る触媒性能予測システムによれば、顧客から、触媒使用温度，触媒使用時間等の運転データを入手し、現在のＰＦＣ分解性能に加えて、所定の分解率になるまでの残りの時間を予測することができる。例えば、分解率９５％となるまでの時間、９０％となるまでの時間である。この情報は、インターネットを介して伝達授受してもよい。このとき、顧客に提示するインターネット画面には、現時点での分解性能に加えて、顧客要望の分解率を下回るまでの残りの時間を示しても良い。また、これらの情報をグラフ化して表示してもよい。顧客はネットワーク上のサイトに運転データを入力し、メンテナンスサービス会社はこれらのデータを顧客情報のデータベース（ＤＢ）に保管する。これらのデータを用いて、メンテナンスサービス会社が持つ結晶子径ＤＢで、触媒使用時間と結晶子径との関係から触媒活性成分の結晶子径を算出し、ＰＦＣ分解率ＤＢで結晶子径と分解率との関係から除去性能が低下してくる時間を予測し、その時間近傍でのメンテナンスを顧客に提案する。顧客からメンテナンスを依頼された場合、メンテナンスサービス会社は顧客からの入金を確認した後、メンテナンスを実施する。メンテナンスは、別の会社に依頼して行わせてもよい。すなわち、顧客からの運転データを入手し、各種ＤＢを用いて触媒交換時期を予測し、顧客と相談の上で交換日程を決定、入金後に別の会社にメンテナンスを指示してもよい。また、メンテナンスを行う会社が顧客からの入金を確認し、メンテナンスを実施し、親会社に契約料を支払ってもよい。尚、交換の際、ＰＦＣ除去装置から排出される排ガスの分析を実施して性能を確認してもよい。メンテナンスは顧客のスケジュールに合わせて実施するが、メンテナンスまでに日数がある場合、未処理のＰＦＣが大気に放出してしまう。このため、顧客との相談により、運転条件を調節してもよい。運転条件とは、運転温度，反応ガス組成の調節などである。例えば、触媒交換までに時間がある場合は、反応温度を調節したり或いは水蒸気など分解反応に必要な成分の量を調節し、除去性能を維持することが望ましい。一般には、触媒温度を上げること、反応ガス中の水蒸気量を増やすことで、除去性能は上がる。
【００１４】
また、顧客先でＰＦＣ除去性能を評価できる分析装置を所有している場合は、その分析データをサイトに入力してもらい、交換前にＰＦＣ除去性能を確認してもよい。ここで、分析装置とは、フーリエ変換赤外吸収分析計（ＦＴ−ＩＲ），ガスクロマトグラフ質量分析計(ＧＣ−ＭＳ），四重極質量分析計(Ｑ−ＭＡＳ），ガスクロマトグラフ分析計（ＧＣ）などが望ましい。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて、本発明の実施態様を説明する。但し、本発明は、以下に述べるものに限定されない。
【００１６】
（実施例１）
本実施例では、触媒使用温度と触媒使用時間とから触媒活性成分の結晶子径を推定し、結晶子径からＰＦＣ分解率を予測する方法を示す。
【００１７】
まず、触媒使用温度及び触媒使用時間と結晶子径との関係を図１に示す。触媒活性成分としてはニッケルとアルミニウムとの複合酸化物であるＮｉＡｌ2Ｏ4を使用した。
【００１８】
触媒１，触媒２，触媒３，触媒４に示される反応温度７００℃での各種処理時間とＮｉＡｌ2Ｏ4の結晶子径との間には相関が認められた。結晶子径は、反応時間が長くなるほど即ち触媒使用時間が長くなるほど増大し、反応温度即ち触媒使用温度が高いほど短い反応時間で増大する傾向を示す。
【００１９】
以上のことから、結晶子径変化は触媒使用温度に依存することが分かった。これより、触媒使用温度と触媒使用時間とＮｉＡｌ2Ｏ4の結晶子径変化との関係を求めることができる。他の活性成分についても同様であり、各触媒活性成分について反応温度を変えて結晶子径変化と反応時間との関係を測定することで触媒物性変化を算出することができる。
【００２０】
次に、ＮｉＡｌ2Ｏ4の結晶子径とＰＦＣ分解率との関係を図２に示す。なお本実施例ではＰＦＣとしてＣ4Ｆ8を用い、ニッケルとアルミニウムを触媒成分とし、異なった方法で調製し、電気炉で空気中、１１００℃で１０時間熱処理してＮｉＡｌ2Ｏ4結晶子径を変化させた（１３，１４）。結晶子径はＸ線回折分析で得られた回折ピークの半価幅を使用してシェラー(Sherrer）の式から算出した。シェラーの式は、化学教科書シリーズ「固体化学の基礎と無機材料」第８０−８５頁，足立吟也編著，平成７年６月１５日丸善株式会社発行に記載されている。シェラーの式では、結晶子径は下記の式によって導かれる。
【００２１】
【式１】
Ｄ＝Ｋ・λ／βcosθ
ここで、Ｄは結晶子の大きさ即ち結晶子径（単位はÅ）、θは回折線のフラッグ角（単位は°）、λは測定Ｘ線の波長（単位はÅ）、βは結晶子の大きさによる回折線の拡がり（単位はラジアン）、Ｋは定数。
【００２２】
Ｃ4Ｆ8分解試験の条件は、Ｃ4Ｆ8濃度０.３８％，Ｏ2 濃度４％，Ｈ2Ｏ濃度２０％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成，空間速度ＳＶ＝１,０００ｈ-1 の条件である。図中には６５０℃，７００℃及び７５０℃の各反応温度における分解率を示した。図２中の○□△◇等の記号は触媒種を示している。各反応温度において、結晶子径の増大とともに分解率は低下し、結晶子径とＣ4Ｆ8分解率との間には相関が認められた。触媒４は、実際に混合ＰＦＣ（ＣＦ4：ＣＨＦ3：Ｃ4Ｆ8＝１０：１０：１(vol％））０.５％濃度，Ｏ2 濃度４％，Ｈ2Ｏ 濃度２６％，Ｎ2バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,０００ｈ-1 ，７００℃の条件で４６１２ｈ分解した触媒である。７００℃，６５０℃の温度でもＰＦＣ分解率と結晶子径との間には相関が認められた。
【００２３】
以上のことから、ＰＦＣ分解性能は触媒活性成分の結晶子径に依存することが分かった。図１の関係から結晶子径を推定し、推定された結晶子径を図２に適用することで、所定の使用条件（温度，時間）でのＰＦＣ分解性能を予測することができる。図２に示す関係を、各触媒活性成分及び各種ＰＦＣについて測定することで結晶子径からＰＦＣ分解性能を算出することができる。
【００２４】
図３にＮｉＯとＡｌ2Ｏ3およびＮｉＡｌ2Ｏ4を含む触媒を用いた場合の各種ＰＦＣ分解率を示す。対象とするＰＦＣによって、各温度での分解率は異なってくる。例えば、ＣＦ4 のＴ５０％（分解率が５０％の温度）はＣ4Ｆ8のＴ５０％より約１００℃低い。従って、所定時間でのＣ4Ｆ8のＴ５０％を算出することで、ＣＦ4 の分解率を予測することができる。このように各種ＰＦＣの分解率も予測可能である。
【００２５】
図４にＰＦＣ分解性能算出フローを示す。顧客から使用触媒の種類あるいは成分，触媒使用条件（温度，時間）等の情報を入手する。入手した情報を顧客情報ＤＢに入力・管理するとともに、図２のデータを含む結晶子径ＤＢと照合し、結晶子径を推定する。算出した結晶子径を、図３を含むＰＦＣ分解率ＤＢと照合し、現時点でのＰＦＣ分解性能と、所定分解率を下回るまでの時間等の情報を顧客に提示する。
【００２６】
図１ないし図３で使用した触媒は、下記の方法で調製された。
［触媒１］
粉末ベーマイト（ＣＯＮＤＥＡ社製，ＰＵＲＡＬ  ＳＢ１）に、硝酸ニッケル６水和物（和光純薬，特級）を純水に溶かした水溶液を添加して３０min 湿式混練し、３００℃で２ｈ仮焼成、７００℃で２ｈ焼成した。その後、乳鉢で破砕，篩い分けして０.５−１mm に整粒して用いた。尚、触媒組成は、触媒調製時の仕込み量としてＮｉ：Ａｌ＝２０：８０（mol%）となるよう原料を混練した。この触媒は、調製段階でＮｉＡｌ2Ｏ4が生成する。
［触媒２］
触媒１を電気炉にて空気中７００℃で１００ｈ熱処理した。
［触媒３］
触媒１を用いてＣＦ4濃度０.５％，Ｏ2濃度１５.６％，Ｈ2Ｏ濃度２５％，Ｎ2バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,０００ｈ-1 ，７００℃の条件で１９８８ｈ分解した触媒である。
［触媒４］
触媒１を用いて混合ＰＦＣ（ＣＦ4：ＣＨＦ3：Ｃ4Ｆ8＝１０：１０：１（vol％））を０.５％濃度，Ｏ2 濃度４％，Ｈ2Ｏ濃度２６％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,０００ｈ-1 ，７００℃の条件で４６１２ｈ分解した触媒である。
［触媒５］
触媒１を電気炉にて空気中８００℃で１０ｈ熱処理した。
［触媒６］
触媒１をＯ2 濃度１５.７％，Ｈ2Ｏ 濃度２５.４％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,１４０ｈ-1 ，８００℃の条件で１０ｈ処理した。
［触媒７］
触媒１を用いてＣ4Ｆ8濃度０.２１％，Ｏ2 濃度９.７４％，Ｈ2Ｏ濃度１９.８％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,０００ｈ-1 ，８００℃の条件で４０２０ｈ分解した触媒である。
［触媒８］
触媒１を用いてＳＦ6 濃度０.５％，Ｏ2 濃度４.０％，Ｈ2Ｏ濃度３７.５％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,０００ｈ-1 ，７００〜８００℃の条件で３５８０ｈ分解した。
［触媒９］
触媒１を用いてＣ2Ｆ6濃度０.５％，Ｏ2 濃度４.０％，Ｈ2Ｏ濃度２５.０％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,０００ｈ-1 ，７００〜７６０℃の条件で４０２７ｈ分解した。
［触媒１０］
触媒１を電気炉にて９００℃で１００ｈ熱処理した。
［触媒１１］
触媒１をＯ2 濃度１.４％，Ｈ2Ｏ 濃度１０.５％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝９００ｈ-1，９００℃の条件で１００ｈ処理した。
［触媒１２］
触媒１をＣＦ4 濃度０.６％，Ｏ2 濃度１.２％，Ｈ2Ｏ 濃度１２.８％，Ｎ2 バランスの反応ガス組成で、ＳＶ＝１,０００ｈ-1 ，９００℃の条件で１００ｈ処理した。
［触媒１３］
粉末ベーマイト（ＣＯＮＤＥＡ社製，ＰＵＲＡＬ  ＳＢ１）に純水を添加して３０min 湿式混練し、３００℃で２ｈ仮焼成、７００℃で２ｈ焼成した。その後、乳鉢で破砕，篩い分けして０.５−１mm に整粒した。このＡｌ2Ｏ3に硝酸ニッケル６水和物（和光純薬，特級）を純水に溶かした水溶液を含浸し、３００℃で２ｈ仮焼成、７００℃で２ｈ焼成して用いた。触媒組成はＮｉ：Ａｌ＝２０：８０（mol％）となるよう原料を混練した。焼成後、電気炉にて空気中１１００℃で１０ｈ熱処理した。この触媒も調製段階でＮｉＡｌ2Ｏ4が生成する。
［触媒１４］
触媒１を電気炉にて空気中１１００℃で１０ｈ熱処理した。
【００２７】
（実施例２）
本実施例では、本発明の触媒性能予測方法を用いたメンテナンスサービスの一実施形態を示す。図５にメンテナンスのフローを示す。顧客から使用触媒，触媒使用条件（温度，時間）等のＰＦＣ分解装置運転データ１を入手する。メンテナンスサービス会社は、この情報から現時点でのＰＦＣ分解性能，所定分解率を下回るまでの時間等を算出し、触媒性能・性能予測２として顧客に提示する。
【００２８】
上記のやりとりを連続的、または定期的に実施し、顧客から触媒交換等のメンテナンス依頼３を受ける。依頼を受けたメンテナンス会社は、メンテナンス費用４が入金されたことを確認後に、メンテナンス５を行う。入金の方法として電子マネー等の方法を用いてもよい。
【００２９】
（実施例３）
本実施例では、本発明の触媒性能予測方法を用いたメンテナンスサービスの他の実施形態を示す。図６にメンテナンスのフローを示す。顧客から使用触媒，触媒使用条件（温度，時間）等のＰＦＣ分解装置運転データ１を入手する。メンテナンスサービス会社は、この情報から現時点でのＰＦＣ分解性能，所定分解率を下回るまでの時間等を算出し、触媒性能・性能予測２として顧客に提示する。
【００３０】
上記のやりとりを連続的、または定期的に実施し、顧客から触媒交換等のメンテナンス依頼３を受ける。依頼を受けたメンテナンスサービス会社は、メンテナンス子会社にメンテナンスの指示６を出す。顧客からメンテナンスサービス会社にメンテナンス費用４が入金され、メンテナンスサービス会社からメンテナンス子会社に契約料７が入金されたことを確認した後に、メンテナンス子会社がメンテナンス５を行う。
【００３１】
（実施例４）
本実施例では、本発明の触媒性能予測方法を用いたメンテナンスサービスの更に他の実施形態を示す。図７にメンテナンスのフローを示す。実施例３とはメンテナンス費用の受け元が異なる。顧客から触媒交換等のメンテナンス依頼３を受けたメンテナンスサービス会社は、メンテナンス子会社にメンテナンスの指示６を出す。メンテナンス子会社は顧客からメンテナンス費用４の入金を受け、メンテナンスサービス会社へ契約料７を支払う。これらを確認した後にメンテナンス子会社がメンテナンス５を行う。
【００３２】
【発明の効果】
本発明によれば、触媒の成分，使用時間及び使用温度から触媒の結晶子径を求めることで触媒の性能を予測することができる。本発明によれば、触媒の性能が使用限界に近づくまで有効に触媒を使用することができるようになる。また、顧客から触媒の運転データを入手するだけで、現時点での触媒性能及び所定の性能を下回るまでの触媒使用時間を顧客に提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】触媒の結晶子径と反応時間及び反応温度との相関を示す図。
【図２】ＰＦＣの分解率及び反応温度と触媒の結晶子径との関係を示す図。
【図３】各種のＰＦＣについて分解率と反応温度との関係を示すグラフ。
【図４】本発明の触媒性能予測方法を用いたメンテナンスサービスの例を示す概略図。
【図５】本発明の触媒性能予測方法を用いたメンテナンスサービスの他の例を示す概略図。
【図６】本発明の触媒性能予測方法を用いたメンテナンスサービスの他の例を示す概略図。
【図７】本発明の触媒性能予測方法を用いたメンテナンスサービスの他の例を示す概略図。
【符号の説明】
１…運転データ、２…触媒性能・性能予測、３…触媒メンテナンス依頼、４…メンテナンス費用、５…メンテナンス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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