有机化学品与臭氧气相反应速率常数预测模型的建立及应用
本文关键词：有机化学品与臭氧气相反应速率常数预测模型的建立及应用 出处：《大连理工大学》2015年硕士论文 论文类型：学位论文
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【摘要】：有机化学品与臭氧的气相反应速率常数(kO3)是表征其环境归趋,评估其大气环境持久性的重要参数。目前仅有几百个kO3实验数据,且测定方法耗时、费力,不能满足有机化学品生态风险评价的需求。因此,有必要发展可快速高效预测kO3的方法。本研究基于经济合作与发展组织(OECD)提出的定量构效关系(QSAR)模型构建及使用导则,建立了可预测室温(298 K)和多温度下k03的QSAR模型。所构建的模型对实现环境行为参数预测的软件化具有重要意义。模型具体结果如下：(1)基于量子化学描述符和Dragon描述符,分别采用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)的方法,建立了用于预测化合物在室温下(298 K)kO3数值的QSAR模型。基于MLR方法建立的QSAR模型的调整后相关系数(R2 adj)为0.840,交叉验证系数(Q2Loo)为0.809,外部验证系数(Q2CXI)为0.800,说明其具有良好的拟合能力、稳键性和预测能力。机理解释表明,影响k03的主要因素是最高占据分子轨道能(EHOMO)。kO3还与化合物的不饱和程度、电负性和分子量等因素有关。此外,为表征分子结构描述符与k03数据间的非线性关系,建立了SVM模型,模型结果为R2adj=0.938,Q2ext=0.826.采用Williams图表征了MLR和SVM模型的应用域。两个模型均可用来预测含有C=C,C=O,-CHO,-COOH,-O-,-OH,-C=O(O)-,-NH2,-NH-,-N-N-,-X(Cl,F),-S-碎片基团的化合物。(2)基于188种有机化学品在不同温度下的399个logkO3数据,建立了具有温度依附性的MLR和SVM模型。MLR模型的R2adj=0.846,Q2LOO=0.831说明模型具有良好的拟合度和稳定性；Q2ext=0.802说明模型具有良好的预测性能。SVM模型性能优于MLR模型。通过对模型的结果分析,表明分子的供电子能力、分子量、分子不饱和程度和分子中原子的连接信息等是影响k03的主要因素。MLR和SVM模型的应用域均采用Williams图表征。MLR模型可用来预测烯烃、卤代烯烃、含氧化合物、含氮化合物(除伯胺外)、含硫化合物和芳香族化合物的气相kO3。本研究还尝试将所构建的ko3模型整合到“化学品预测毒理学平台”,实现从输入自变量到输出结果的一键式过程,从而达到快速预测k03的目的。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X132
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