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基于QSPR方法的活性化合物热稳定性预测研究
文献摘要：
为形成安全、可靠、便捷的活性化合物热稳定性预测方法,快速获取活性化合物热稳定性参数,采用定量结构-性质相关性(QSPR)方法,针对38种有机过氧化物和104种硝基化合物的起始放热温度和分解热,结合遗传函数算法(GFA)和"断点原则"筛选出的分子描述符,利用遗传算法(GA)优化的BP神经网络,建立活性化合物的热稳定性GA-BP预测模型,验证分析模型的性能和应用域.研究结果表明:所建立的GA-BP模型具有良好的拟合能力、稳定性和预测能力,优于线性模型,说明活性化合物热稳定性与分子结构之间存在非线性关系;同时,得出影响活性化合物热稳定性参数的主要结构因素.
文献关键词：
活性化合物;热稳定性;定量结构-性质相关性(QSPR)方法;起始放热温度;分解热
中图分类号：
作者姓名：
高月;厉鹏;万可风;张子炎;苑媛;张宏哲
作者机构：
中石化安全工程研究院有限公司化学品安全控制国家重点实验室,山东 青岛266000;应急管理部化学品登记中心,山东 青岛266000
文献出处：
引用格式：
[1]高月;厉鹏;万可风;张子炎;苑媛;张宏哲-.基于QSPR方法的活性化合物热稳定性预测研究)[J].中国安全生产科学技术,2022(09):13-19
A类：
B类：
QSPR,活性化合物,热稳定性,稳定性预测,预测研究,成安,有机过氧化物,硝基化合物,起始放热温度,分解热,传函,数算,GFA,断点,分子描述符,GA,验证分析,应用域,预测能力,线性模型,分子结构,非线性关系,主要结构,结构因素
AB值：
0.328413
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