基于分子指纹和拓扑指数的工质临界温度理论预测

临界温度是一种非常关键的热物理性质,对其进行理论预测一直是热物性研究的热点。然而,早期预测模型往往不能有效区分工质同分异构体。本文借助机器学习算法,采用“分子指纹+拓扑指数”的新型分子结构描述方法表达工质的分子结构并建立临界温度模型,在测试集预测中的绝对平均偏差为3.99%,表明本文模型具有良好的预测能力。本文模型与文献对比的结果表明,新模型不仅可以有效区分工质同分异构体,在计算精度方面也超越了现有其他模型。     

炭基杂原子官能团对木质素模型化合物热解的影响机制

采用官能团化碳纳米管模拟半焦表面活性官能团,通过热裂解气相色谱/质谱联用仪(Py-GC/MS)研究其对β-O-4型木质素模型化合物热解的影响机制。结果表明:β-O-4型模型化合物在低温下以协同反应为主,高温下均裂反应的竞争性高于协同反应。炭基杂原子官能团能够有效促进β-O-4型模型化合物中C_β-O键的断裂,主要通过氢键和π-π堆积效应与β-O-4模型化合物分子发生相互作用,达到催化热解的作用。