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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。 相似文献