QSPR在有机物燃烧特性预测中的应用和进展

定量结构-性质相关性(QSPR)研究将有机物结构特征表征方法和各种统计建模工具相结合,研究有机物结构与其各种性质之间的内在关系.它不仅可以揭示物质性质与分子结构之间的定量函数关系,而且为工程上提供预测有机物性质的有效方法,因此在众多领域得到了广泛的应用.阐述了QSPR研究基本原理,论述了其在闪点、自燃点、爆炸极限等化学物质燃烧特性预测中的应用和进展,并对各性质的不同预测模型进行了比较,分析其优缺点及适用范围.对实验样本设计、分子结构表征及建模方法选择等的研究现状和发展趋势进行了讨论,提出了QSPR在安全科学研究中的应用前景和发展方向.     

基于GA-MLR方法的有机化合物热膨胀系数的QSPR研究

利用QSPR研究方法,结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR),建立了3635个有机化合物液相膨胀系数的QSPR模型。该模型包含6个描述符,对于训练集R2=0.833%,Q2=0.810%,RMSE和AARD分别是0.043%和1.02%,测试集的统计结果是R2=0.811,RMSE=0.061%,AARD=1.425%。这个模型对于包含大量有机化合物的数据集来说,是可靠并稳定的,具有较好的预测能力。     

新型拓扑电负性指数模拟烃类物质闪点的标度

在距离矩阵的基础上采用原子的平衡电负性和相对键长校正含有多重键的化合物提出了两个新颖的拓扑电负性指数Y_C、W_C,结合路径数P3对92个碳氢化合物的局部化学微环境进行结构表征,并对化合物的闪点进行了QSPR研究。采用线性回归得到模型的复相关系数R和标准偏差S分别为0.9924和5.1799,模型实验值与计算值的平均绝对误差仅3.86K,相对误差1.46%。同时采用内部及外部双重验证的办法对所建模型进行检验,留一法（LOO）检验和训练集、检验集闪点的预测值和实验值较为吻合,结果表明模型具有良好的内部稳定性和外部预测能力。