大气污染问题一直困扰着我国经济的健康发展,随着车辆不断的普及,燃油尤其是柴油机燃烧产生的有害气体逐年增加。随着国六法规的即将出台,各大车企、内燃机企业及高校都在不断的在后处理这一领域进行更深入的研究。众所周知,柴油机由于其燃烧温度高,会产生大量的NOx气体。这是导致酸雨和光化学烟雾的主要污染成分。降低NOx的手段,目前流行的是Urea_SCR系统。本文将针对这一反应过程中的NH3吸附过程开展研究分析。基于反应动力学原理,根据小样试验台的内部结构,催化剂小样的蜂窝状涂覆结构,以及NH3_SCR反应机理,分别建立了收缩管道流模型,简化的一维单通道层流模型,简化的一维边界层稳态对流扩散模型,简化的一维非稳态对流扩散模型,多活性点位吸附模型。通过上述的模型建立起1+1维稳态流动的氨存储模型。为了预测催化剂的性质,提出氨存储模型反问题的求解方法——遗传算法,一种具有全局搜索能力的高效能算法。并且,考虑到正向问题计算的复杂程度高,在遗传算法中加入一个新函数select,用于减少遗传算法中子代的返祖现象。本文考虑可移植平台的多样性,语言可读性以及其他计算机语言的兼容性,决定采用的是开源的编程工具Python,利用其海量的工具包,实现模型的搭建工作,以及改良遗传算法的实现。对三个活性点位S1,S2,S3的活化能及其修正系数,催化剂自身涂覆层的孔隙率及其存储量进行反求解,从而获得当前催化剂的各项参数,并通过和试验数据的比对验证其可行性。在此基础上,利用先前建立的1+1维氨存储模型进行正向模拟其特性,综合评价催化剂性能。在催化剂使用过程中,由于各类客观因素的影响,老化问题是不可避免的。本文验证了模型对于老化后氨存储模型的准确性,在此基础上,也可以实现对老化问题的分析。