前言
炭分子筛（Carbon molecular sieve，CMS）是20世纪60 年代发展起来的新型炭质吸附剂，主要由1nm 以下呈狭缝状的微孔和少量大孔组成，孔径分布较窄，一般在0.3~1.0 nm 之间。炭分子筛广泛应用于
吸附分离和净化领域，主要作为变压吸附空分制氮的吸附剂[1]。炭分子筛的性能很大程度上受孔径分布（Poresize distribution，PSD）的影响。如何准确地确定炭分子筛的孔径分布，特别是确定微孔的孔径分布（＜2nm）是众多研究者所关注的课题。在众多的测定方法中，气体吸附法因其直接、简单易行的特点成为广泛的孔结构表征手段[2]。吸附质的选择是表征炭分子筛孔径分布的关键。目前常用的吸附质是N2 和CO2[3]。N2 吸附的优点是其可达到的相对压力范围大（10- 8~1），这就使得N2 可以在整个孔隙率范围内吸附，从而可以测试到全范围的孔尺寸分布。当然，N2 吸附也有其缺点，那就是由于77 K 低温下N2 分子动能低，使得N2分子扩散到窄的微孔内（孔径小于0.7 nm）所需的时间很长，吸附平衡数据难以准确测定。CO2 作为吸附质用来表征炭质材料也有很多报道[4- 5]。CO2 吸附表征的优势在于：（1） 由于其测定温度一般为273 K或室温，分子动能较大，克服了气体在微孔中的扩散阻力；（2） CO2 的饱和蒸汽压大于N2 （ 273 K）下，CO2的饱和蒸汽压为3.394 7 MPa[6]，所以相同的相对压力范围内，CO2 吸附表征的压力比N2 高得多，因此CO2 吸附可降低对高真空的要求。测定吸附平衡数据后，可以利用理论模型来确定炭分子筛的PSD。比较成熟的理论模型有HK 模型[7]、D- R 方程[8]以及密度泛函理论（DFT）和巨正则系综蒙特卡洛模拟（GCMC）等方法[9- 10]。其中HK 模型和D- R 方程有一定的理论基础，计算方便，因而得到了较广泛的应用。本文采用容积法测定了CO2 在两种炭分子筛上的吸附平衡数据，通过HK 模型和D- R 方程计算其孔径分布，并进行了对比分析.