基于基团拓扑的遗传神经网络工质临界温度预测

用遗传神经网络预测工质的临界温度,网络的输入参数为分子基团和拓扑指数,输出参数为临界温度。所划分的16个分子基团涵盖了制冷、热泵及有机朗肯循环系统中的大部分工质,所选拓扑指数能够分辨工质中所有的同分异构体。通过遗传算法优化得到网络结构及初始参数后,由神经网络对工质临界温度进行预测,同时为了提高网络对临界温度预测的泛化能力,将200种工质划分成训练集、验证集及测试集。所得网络能够区分所有的同分异构体,且与实验值相比,各数据集临界温度的平均相对误差分别为1.18%、1.69%、1.28%,表明该网络对工质临界温度具有很好的预测能力。     

图神经网络预测烃类工质的热力学性质

有机朗肯循环(ORC)因其低温热电转换的能力而备受关注,寻找高效环保工质,以代替具有较高全球变暖潜能值(GWP)的氢氯氟烃(HCFC)和氢氟烃(HFC),是推动ORC应用的重要任务之一。构建一个基于图神经网络(GNN)的ORC烃类工质热力学性质预测模型,通过图神经网络学习分子结构的特征,并将分子结构信息与温度结合,利用多层感知机(MLP)构建热力学性质预测模型。模型基于2508种C₂～C₁₀的链状烃、环烃和芳香烃分子构建训练集,所得模型在预测临界温度、蒸发焓、气相摩尔热容和液相摩尔热容上均取得良好效果,优于文献的预测效果。此外,应用所得模型预测了超43万个氢氟烯烃(HFO)的热力学性质。     

链烷烃的热力学性质与分子拓扑指数的关系

<正>引言 在物质的结构与性能关系研究中,拓扑化学以其方法简单、准确性高、运用方便等优点受到了广泛的关注,Wiener最早提出了烷烃的拓扑指数,并用它研究了烷烃的沸点、生成热、表面张力、蒸汽压等性质。Platt等人用Wiener指数研究过分子的折射率、摩尔体积。本文作者也曾用Wiener指数研究过烷烃分子的密度变化规律,在已经问世的一百多种拓扑指数中,最成功及应用最广的要算是分子的连通性指数,它可用于烷烃的沸点及在水中的溶解度、药物设计、卤代烃的麻醉性、物质的气相色谱停留指数等研究。 本工作考虑到分子的连通性指数特别有利于描述分子的分支情况,求算了支链烷烃分子的连通性指数,并将指数与分子的标准生成热、标准熵、标准生成自由能相关联,取得满意结果。     

量子拓扑指数法预测多氯联苯醚的热力学性质

应用密度泛函理论(DFT),在B3LYP/6-31+G(d)基组上优化和振动分析计算了多氯联苯醚（PCDEs）所有209种可能的分子空间几何结构,得到其各原子之间空间拓扑距离,并建立拓扑空间距离矩阵。结合分子中各原子的支化度,应用原子的平衡电负性对分子图进行着色,得到量子拓扑指数PX₁、PX₂。采用多元线性回归技术建立联苯醚和209种可能结构的多氯联苯醚PCDEs 3种少见报道的热力学性质--标准生成热、标准生成自由能和相对自由能与PX₁、PX₂的定量关系拓扑模型,并用该模型分别对不同热力学性质进行预测与估算。结果表     

分子拓扑指数估算酯的沸点

基于分子结构的拓扑指数Am1,Am2,Am3,与15种饱和酯类化合物的沸点相关联,采用MATLAB软件进行多元线性回归拟合得回归方程为:Yc=-62.3575+15.1400Am1-2.0598Am2-0.8616Am3。利用多元线性回归方程显著性检验,结果表明相关系数呈正态分布,其R=0.9909。     

用自相关拓扑指数估算链烷烃的热力学性质

以碳原子的价电子能级值 (εi)为参数 ,建构了自相关拓扑指数 ( tT) ,其中0 T =Σεi,1T =Σ(εi.εj) 0 .5,1T不仅对链烷烃分子呈现良好的结构选择性 ,而且与 85种链烷烃的热力学性质 (p,标准生成焓、标准熵、标准生成自由能 )具有高度相关性 ,P与1T及N(或P3)的复相关系数依次为 0 .995 3,0 .9992 ,0 .992 5。优于文献值 ,预测结果令人满意     

基于基团拓扑的遗传神经网络工质临界温度预测

用遗传神经网络预测工质的临界温度,网络的输入参数为分子基团和拓扑指数,输出参数为临界温度。所划分的16个分子基团涵盖了制冷、热泵及有机朗肯循环系统中的大部分工质,所选拓扑指数能够分辨工质中所有的同分异构体。通过遗传算法优化得到网络结构及初始参数后,由神经网络对工质临界温度进行预测,同时为了提高网络对临界温度预测的泛化能力,将200种工质划分成训练集、验证集及测试集。所得网络能够区分所有的同分异构体,且与实验值相比,各数据集临界温度的平均相对误差分别为1.18%、1.69%、1.28%,表明该网络对工质临界温度具有很好的预测能力。     

基于电性拓扑状态指数的二元液体混合物自燃温度的预测

利用AITTA551自燃温度测试仪,测得不同组分和配比下的28组168个二元可燃混合液体自燃温度（AIT）;基于电性拓扑状态指数（ETSI）理论,计算获得不同原子类型所对应的混合ETSI值;采用添加指数递减惯性权重的改进粒子群算法（MPSO）优化支持向量机（SVM）的超平面参数,建立根据原子类型混合ETSI值来预测混合物自燃温度的MPSO-SVM模型。结果表明,基于电性拓扑状态指数能够有效预测二元液体混合物自燃温度,MPSO-SVM模型的复相关系数R²为0.991,平均绝对误差AAE为3.962 K。MPSO-SVM模型的泛化性能和预测精度明显优于多元线性回归（MLR）、网格搜索法（GSM-SVM）、遗传算法（GA-SVM）、标准粒子群算法（PSO-SVM）模型。本研究为工程上提供了一种预测二元混合物自燃温度的有效途径。     

用于复杂有机化合物热容预测的一个新的拓扑指数

<正> 引言 化合物的理化性质主要由分子的几何结构和电子结构所决定,如何直接从分子结构预测化合物的理化性质已成为近几年来计算机化学的主要研究内容之一.利用拓扑指数与化合物的理化性质建立定量结构-性质/活性关系(QSPR/QSAR)来对化合物的性质/活性进行预测和评估则是一条十分简便的途径,引起了人们的极大兴趣.目前,拓扑指数法已广泛用于化学、化工、生物化学、环境科学、药学以及毒理学等领域,拓扑指数(即图不变量)就是用某种数学量来表征化合物的分子结构.虽然目前已提出了一百多种拓扑指数,但真正能适应含杂原子、多重键等复杂体系的却廖廖无几.为此,作者最近提出了一个新的拓扑指数Xu,并成功地用于烷烃的沸点等理化性质的预测.本文进一步将Xu指数推广到含多重键、杂原子的化合物体系以期对化合物的热容进行预测.     

An architecture of deep learning in QSPR modeling for the prediction of critical properties using molecular signatures

Deep learning rapidly promotes many fields with successful stories in natural language processing. An architecture of deep neural network (DNN) combining tree-structured long short-term memory (Tree-LSTM) network and back-propagation neural network (BPNN) is developed for predicting physical properties. Inspired by the natural language processing in artificial intelligence, we first developed a strategy for data preparation including encoding molecules with canonical molecular signatures and vectorizing bond-substrings by an embedding algorithm. Then, the dynamic neural network named Tree-LSTM is employed to depict molecular tree data-structures while the BPNN is used to correlate properties. To evaluate the performance of proposed DNN, the critical properties of nearly 1,800 compounds are employed for training and testing the DNN models. As compared with classical group contribution methods, it can be demonstrated that the learned DNN models are able to provide more accurate prediction and cover more diverse molecular structures without considering frequencies of substructures.     

工质循环性能实验评价的客观性探讨

以制冷空调热泵系统中CFCs、HCFCs工质替代研究为背景,对客观比较不同工质循环性能的实验评价方法进行了探讨.提出了两种引入附加温差(Δt_plus)和循环热力学完善度(ε)的改进型实验评价方式;给出了Δt_plus的概念、量化关系式和ε的计算方法.改进型的实验评价方式不仅在测量的公平性、评价的全面性上较原方式明显改进,还具有较好的可操作性.     

有限空间内工质物性对制冷剂泄漏扩散特性的影响

新一代环境友好型工质如R290、R32等由于其燃爆特性,一旦发生泄漏会造成一定的安全隐患,而仍使用较为广泛的工质如R22等一旦发生泄漏同样会加剧温室效应,从而造成全球气候环境恶化。开展工质的泄漏扩散沉积等相关特性的研究十分必要。针对工质在泄漏扩散过程中由于物性的差异造成的泄漏扩散开展了数值模拟研究,模拟中采用Species组分输运模型,考虑密度、黏度等工质物性参数的差异,对工质在泄漏孔下方、泄漏有限空间内的浓度变化,以及密度、黏度等物性对泄漏扩散过程的影响进行了研究。结果表明：泄漏孔下方区域,密度对工质的浓度分布影响较大,其次是黏度;密度越大,工质在泄漏孔下方区域质量分数越大;黏度越大,工质流动性越差,在泄漏孔下方区域质量分数越大。整个有限空间内,工质的密度越大,越易于向空间的中下部区域扩散并形成较高的质量分数;工质的黏度越大,越易于与周围空气发生卷吸作用。     

可变的分子连接性指数在有机化合物反磁磁化率拓扑研究中的应用

For predicting the molar diamagnetic susceptibilities of organic compounds, a variable molecular connectivity index ^mχ^′ and its converse index ^mχ^″ based on adjacency matrix of molecular graphs and the variable atomic valence connectivity index δ^′I were proposed.The optimal values of parameters a, b, and y included in definition of δ′_i,^mχ^′and ^mχ^″can be found by optimization method.When a=1.10, b=2.8, and y=0.36, a good five-parameter model can be constructed from ^mχ^′and ^mχ^″by using the best subsets regression analysis method for the molar diamagnetic susceptibilities of organic compounds.The results showed that the current method is more effective than literature methods for estimating the molar diamagnetic susceptibility of an organic compound.     

中低温超临界CO2及其混合工质布雷顿循环热力学分析

基于热力学第一定律对超临界CO₂混合工质再压缩布雷顿循环进行了热力学分析,重点讨论了在中低温热源下(200~400℃)加入气体种类及比例、透平入口温度、透平入口压力、分流比、主压缩机入口温度对循环热力学性能的影响。结果表明：加入0~10%的丙烷、新戊烷、异丁烷、正丁烷均能够提高循环效率,改善循环系统的热力学性能。在透平入口温度低于260℃时,加入乙烷的循环热效率低于单一工质CO₂。随着混合比例、透平入口温度和压力、分流比的增加,系统循环效率也随之提高。主压缩机入口温度增加,循环效率反而下降。     

阴离子表面活性剂HLB值与结构关系的拓扑化学研究

用拓扑方法研究阴离子表面活性剂HLB值与分子结构的关系。根据分子结构的特点,用距离矩阵表征分子中原子的链接性。通过回归分析得到一个结构基础明确的定量关系式,其复相关系数为0.999972。用拓扑方法研究阴离子表面活性剂HLB值与分子结构的定量关系是一种新的尝试,补充和完善了QSPR,引入的的拓扑参数Wn、S和Sn与HLB值相关性高,而且计算简便,物理意义明确,提高了预测结果的合理性和准确性,为众多的同名系列化合物HLB值的预测和评价提供了一种新的方式和手段。应用这一定量关系式,不仅能够合理表征阴离子表面活性剂的结构性能关系,而且有助于提示物质结构与性能之间的关系。为阴离子表面活性剂的研究、产品开发、实际生产和综合应用提供重要的参考数据。     

内回热器对低温有机朗肯循环热力性能的影响及工质选择

目前对有机朗肯循环(ORC)有无内回热器的对比研究主要集中在循环热力性能随初参数变化的对比,但很少考虑吸热量对两个系统热力性能的影响。本文以烟气余热为热源,构建无回热和带有内回热的ORC系统,选用10种干工质,通过热源参数变化引起工质吸热量的变化,分析工质分别在两种系统中的初温、净功量、热耗率及(火用)损的变化规律,得出了较优工质和各工质对内回热器的匹配性。结果表明:当热源温度为150℃、排烟温度在70~90℃间引起的工质吸热量变化时,在窄点温差为10℃下,带有内回热器的ORC系统更适用于吸热量较低的区间;当吸热量较高时,内回热器对系统热力性能提升的能力降低,甚至低于无回热的ORC系统;经综合比较,工质R236ea和R600a最优,工质R245fa和R600为较适合工质;以R123为工质的带有内回热器和无回热的ORC系统热力性能差异较小,热耗率最大差值仅为约600kJ/kg,净功量最大差值也仅为约2kW,因此,R123对内回热器的热匹配性相对较差。