化工学报
化工學報
화공학보
JOURNAL OF CHEMICAL INDUSY AND ENGINEERING (CHINA)
2007年
8期
2010-2015
,共6页
萃取精馏溶剂%定量的结构-性质关系%分子连接性指数%人工神经网络模型
萃取精餾溶劑%定量的結構-性質關繫%分子連接性指數%人工神經網絡模型
췌취정류용제%정량적결구-성질관계%분자련접성지수%인공신경망락모형
在分子模拟的基础上选择萃取精馏溶剂首先要建立描述溶剂分子结构与其性质之间定量关系(QSPR)的数学模型.本文采用分子连接性指数(MCI)表示溶剂分子的二维拓扑结构,它不仅可以表示构成分子的原子或基团的种类与数目,而且还可以反映原子或基团之间相互连接的特征;而溶剂主要的性质指标,如选择性与溶解性,都是无限稀释活度因子γ∞的函数.由于分子结构与γ∞之间的关系十分复杂,所以利用人工神经网络(ANN)模型描述溶剂的QSPR.组建了具有广泛代表性的数据库,并采用BP算法对ANN模型进行训练,证明训练成熟的ANN模型可以更准确地计算γ∞,优于当前普遍使用的UNIFAC方法.
在分子模擬的基礎上選擇萃取精餾溶劑首先要建立描述溶劑分子結構與其性質之間定量關繫(QSPR)的數學模型.本文採用分子連接性指數(MCI)錶示溶劑分子的二維拓撲結構,它不僅可以錶示構成分子的原子或基糰的種類與數目,而且還可以反映原子或基糰之間相互連接的特徵;而溶劑主要的性質指標,如選擇性與溶解性,都是無限稀釋活度因子γ∞的函數.由于分子結構與γ∞之間的關繫十分複雜,所以利用人工神經網絡(ANN)模型描述溶劑的QSPR.組建瞭具有廣汎代錶性的數據庫,併採用BP算法對ANN模型進行訓練,證明訓練成熟的ANN模型可以更準確地計算γ∞,優于噹前普遍使用的UNIFAC方法.
재분자모의적기출상선택췌취정류용제수선요건립묘술용제분자결구여기성질지간정량관계(QSPR)적수학모형.본문채용분자련접성지수(MCI)표시용제분자적이유탁복결구,타불부가이표시구성분자적원자혹기단적충류여수목,이차환가이반영원자혹기단지간상호련접적특정;이용제주요적성질지표,여선택성여용해성,도시무한희석활도인자γ∞적함수.유우분자결구여γ∞지간적관계십분복잡,소이이용인공신경망락(ANN)모형묘술용제적QSPR.조건료구유엄범대표성적수거고,병채용BP산법대ANN모형진행훈련,증명훈련성숙적ANN모형가이경준학지계산γ∞,우우당전보편사용적UNIFAC방법.
