[发明专利]采用定量结构活性关系模型预测有机胺促进硫酸成核潜力的方法在审

专利信息
申请号: 202211512547.0 申请日: 2022-11-30
公开(公告)号: CN115775599A 公开(公告)日: 2023-03-10
发明(设计)人: 谢宏彬;李雪;马芳芳 申请(专利权)人: 大连理工大学
主分类号: G16C20/30 分类号: G16C20/30;G16C20/70;G16C10/00;G06F16/29;G06Q50/26
代理公司: 大连格智知识产权代理有限公司 21238 代理人: 潘小铁;刘琦
地址: 116024 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 采用 定量 结构 活性 关系 模型 预测 有机 促进 硫酸 成核 潜力 方法
【权利要求书】:

1.采用定量结构活性关系模型预测有机胺促进硫酸成核潜力的方法,其特征在于,包括如下步骤:

(1)首先,查阅文献,从大量文献中搜集到目前大气中存在的195种有机胺,根据有机胺的种类及结构特点选取其中的56种有机胺用于本研究,同时搜集有机胺的气相碱性GB;

(2)采用ωB97X-D/6-31++G(d,p)方法,利用量子化学计算软件优化有机胺分子结构;并采用多步采样法确定有机胺与硫酸1:1团簇的最稳定构型,计算有机胺与硫酸1:1团簇最稳定构型的形成自由能ΔG;

(3)根据有机胺优化后的全局最小值构型,得到10个量子化学描述符,并利用Dragon6.0.0软件计算得到2600余种有机胺的Dragon描述符;

(4)将上述步骤中计算得到的分子描述符整合;使用随机分割方法将数据集按3:1的比例随机拆分成训练集和验证集,其中训练集有45种有机胺,验证集有11种有机胺;

(5)以有机胺与硫酸的1:1团簇最稳定构型的形成自由能ΔG为因变量,以有机胺分子描述符为自变量,采用逐步多元线性回归的方法,筛选分子描述符和构建模型,得到最优线性回归模型如下:

ΔG=-0.0675GB-129Mi-0.540RDF040e+201 (1)

其中,GB表示气相碱性,Mi表示有机胺的平均第一电离势,RDF040e表示径向分布函数;

(6)所建立的模型对其拟合度,稳健性和预测精度进行内部验证和外部验证。

2.如权利要求1所述的采用定量结构活性关系模型预测有机胺促进硫酸成核潜力的方法,其特征在于,步骤(1)中:所述56种有机胺包括脂肪胺、芳香胺、酰胺、哌嗪和氨基酸。

3.如权利要求1所述的采用定量结构活性关系模型预测有机胺促进硫酸成核潜力的方法,其特征在于,步骤(2)中:有机胺与硫酸1:1团簇最稳定构型的形成自由能ΔG计算公式如下:

ΔG=Gcluster–ΣGmonmer (2)

其中,Gcluster表示有机胺与硫酸1:1团簇的自由能,Gmonmer表示组成团簇的有机胺或硫酸单体的自由能。

4.如权利要求1所述的采用定量结构活性关系模型预测有机胺促进硫酸成核潜力的方法,其特征在于,步骤(5)中模型所定义的应用域为:|δ|3,hh*=0.27。

5.如权利要求1所述的采用定量结构活性关系模型预测有机胺促进硫酸成核潜力的方法,其特征在于,步骤(6)中:模型的调整决定系数R2train=0.843,均方根误差RMSEtrain=1.98,表明模型具有良好的拟合度,去一法交叉验证系数Q2LOO=0.843,表明模型具有良好的稳健性;模型的外部预测相关系数R2test=0.800,RMSEtest=1.27,Q2ext=0.800,表明该模型具有良好的外部预测能力。

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