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BP神经网络模拟计算基团贡献法的基团作用参数: 2024年; 随着现代化工产业的发展,液相混合物的沸点和活度等热力学参数发挥着重要作用,这些参数可以通过基团贡献法模拟得出。基团贡献法中基团间的交互作用参数是必要的参数之一,它虽然可以通过实验方法得出,但存在耗时长、精度低等缺点。因此本文利用反向传播神经网络对基团交互作用参数进行预测。使用已测得的基团交互作用参数作为训练和测试数据,对基团交互作用参数进行模拟计算。实验证明反向传播神经网络可用于基团交互作用参数的模拟,预测值和真实值拟合度为99.99%,能够满足实际需求。; 曹江风曹玲杨智勇; 关键词：基团贡献法反向传播神经网络

基于基团贡献法单一成分有机液体闪点预测模型: 2024年; 聚焦单一成分的有机液体,建立了一个基于基团贡献法的闪点预测模型。按照化学物质结构,模型预先定义了45个基团,并确定了每个基团对闪点预测模型的贡献值(或权重)。以化学物质的正常沸点和各个基团数量作为模型的输入参数,闪点值作为输出结果。方法选取DIPPR 801数据库中10类144种有机液体作为实验样本,采用最小二乘法(Ordinary Least Square,OLS)拟合模型,随机选取其中120种作为训练集,另外24种作为预测集。结果表明,模型的平均绝对偏差(Average Absolute Deviation,AAD)、平均绝对相对误差(Average Absolute Relative error,AARE)和相关系数(R)分别为3.67,1.18%和0.983,单一成分有机液体的闪点预测值与实验值符合良好,可为口岸现场液体类化学品易燃危险性质评估提供技术指导。; 杜宇李翠娟熊中强于艳军韩伟杨永超李宁涛王利兵; 关键词：基团贡献法最小二乘法

基于基团贡献法的生物柴油比定压热容的理论研究被引量：1: 2024年; 生物柴油是一种可再生的清洁能源,主要原材料是植物油、废弃的餐饮油(地沟油)和动植物脂肪等,主要应用于表面活性剂、天然脂肪醇、工业溶剂、工业润滑剂、生物酯增塑剂、醇酸树脂等。比定压热容是流体的热工性能关键参数,是计算热工设备中工质焓变的基础数据,同时也是流体流动和传热计算的必要数据。采用基团贡献法研究在生物柴油中各基团随压力及温度的变化规律,提出了生物柴油主要组分脂肪酸酯类物质的比定压热容计算模型。与实验数据相比,模型计算值的最大偏差为2.7%,绝对平均偏差为0.79%,具有较高的计算精度,适用于温度333~433 K,及压力0.1~10 MPa范围内脂肪酸酯类物质的比定压热容计算。该模型的提出能够为生物柴油的推广应用提供基础热物性数据。; 孙东祥苏亚丽唐凌虹吕少华; 关键词：生物柴油基团贡献法

一种基于基团贡献法和图形识别的离子液体物性预测方法: 一种基于基团贡献法和图形识别的离子液体物性预测方法，1)收集离子液体的结构式图片数据及物性实验数据；2)基于基团贡献法选出具有高普适性的离子液体基础基团作为图形识别归纳的目标源；3)使用图形识别算法进行训练以获取阴、阳离...; 李军陈鹏王宏涛王焱良苏铁柱彭丽谭文军苏玉忠洪燕珍

人工智能与基团贡献法耦合的离子液体体系热力学模型的建立: 付映雪

基团贡献法估算离子液体的摩尔电导率: 2022年; 提出了一种基团贡献法估算不同温度下单一离子液体及二元离子液体混合物的摩尔电导率数值。首先搜集单一离子液体([C_(2)mim][DCA]、[C_(2)mim][SCN])及其二者混合物的电导率文献实验数据;基于基团划分方法,建立基团贡献模型;然后分三步逐步增加模型参数个数,逐步合理、科学地对模型参数赋初值,最终确定模型参数的最优解。基团贡献模型估算结果的拟合标准差和平均相对偏差分别为0.254和0.333%。为了进一步验证模型的准确性,采用已建立的基团贡献模型预测未参与拟合的不同组分浓度的二元混合物([C_(2)mim][DCA]+[C_(2)mim][SCN])摩尔电导率:得到的平均相对偏差分别为0.313%(x=0.2397)、0.544%(x=0.7415),说明使用该基团贡献法来预测不同温度下离子液体的摩尔电导率是可行的。; 张瑞雪杨代琼赵楠李茂宽焦梦青; 关键词：离子液体基团贡献法摩尔电导率

基于基团贡献法的FAMEs生物柴油比定压热容的实验及理论研究: 脂肪酸酯类生物柴油是一种传统石化能源的替代品，原材料来源广泛，主要成分为脂肪酸甲酯及乙酯，含硫量低，氮氧化物及硫化物排放比化石柴油更低，具有良好的应用前景。生物柴油的推广和应用，需要可靠的热物性数据作为支撑，比定压热容（...; 杨博皓; 关键词：生物柴油脂肪酸酯基团贡献法

基团贡献法预测R1234yf和R290热力学性质的可靠性研究: 2022年; R1234yf和R290作为新型环保制冷剂受到了广泛关注,成为很有前景的替代工质。在很多场合,尤其是制冷剂与制冷系统耦合过程中,往往需要连续性的数学模型来准确计算其热物理参数,因此,从易用性和可靠性两方面出发,深入探索并验证基团贡献法(Group-contribution method,GCM)对R1234yf和R290主要热力学性质预测可靠性。结果表明,GCM对R1234yf/R290包括理想气体比热容、气化热、蒸气压在内的常用参数预测值平均相对百分比误差分别为5.56%/1.62%、7.96%/0.59%、5.08%/2.15%,说明GCM具有很高的可靠性与预测精度。; 董胜明王获达王波胡晓微孙志利孙志利; 关键词：基团贡献法制冷剂 R290

基于基团贡献法估算(富锂)锂离子电池正极材料Li_(1+x)M_(1-x)O_(2)的热力学性质被引量：1: 2022年; 富锂Li_(1+x)M_(1-x)O_(2)材料的研究主要集中在其结构和电化学性能上,而很少关注其热力学性能。开发具有高能量密度和容量的新型富锂材料取决于这种材料的结构、热力学性质和电化学性质之间的固有关系。对富锂材料Li_(1+x)M_(1-x)O_(2)的热力学性质了解不足,使得新型Li_(1+x)M_(1-x)O_(2)材料的开发和利用受到限制。鉴于Li_(1+x)M_(1-x)O_(2)材料缺乏热力学数据,根据基团贡献方法的原理对LiAlO2进行拆分。基于热力学原理,提出了用于估计LiAlO2的ΔG^(θ)_(f,298)、ΔH^(θ)_(f,298)和Cp的数学模型。采用基团贡献法估算了56种固体无机化合物的ΔG^(θ)_(f,298)和ΔH^(θ)_(f,298)以及54种固体无机化合物的C_(p,298),以检验该模型的可靠性和适用性。利用基团贡献法估算了固体无机化合物的数学模型。利用基团贡献法拟合的基团参数选择的实验数据准确可靠。在结果令人满意的基础上,建立了用于估算3种类型的Li_(1+x)M_(1-x)O_(2)材料的ΔG^(θ)_(f,298),ΔH^(θ)_(f,298)和Cp的数学模型,并估算了63种常见Li_(1+x)M_(1-x)O_(2)材料的ΔG^(θ)_(f,298)、ΔH^(θ)_(f,298)和C_(p,298)。; 王大辉甘先豪陈怀敬杨立新胡平平刘振宁; 关键词：基团贡献法

基于高阶基团贡献法与COSMO-SAC模型的溶剂设计方法被引量：1: 2021年; 提出了一种基于高阶基团贡献法与类导体屏蔽片段活度系数模型(conductor like screening model-segment activity coefficient,COSMO-SAC)的计算机辅助溶剂设计方法(computer-aided molecular design,CAMD)。首先,基于高阶基团贡献法(higher-order group contribution,GC^(+))与COSMO-SAC模型构建GC^(+)-COSMO方法,关联分子基团组合与表面屏蔽电荷密度分布[σ-profiles,p(σ)]、分子空腔体积Vc,实现对二者的高通量预测;然后结合基于简化分子线性输入系统(simplified molecular input line entry system,SMILES)的异构体生成算法与GC^(+)-COSMO方法实现CAMD技术对异构体的识别及性质区分;最后,通过目标函数与约束方程组成的混合整数非线性规划模型(mixed integer nonlinear programming,MINLP)来建立溶剂设计问题,进一步采用分解式算法优化求解,实现溶剂优化设计目标。基于以上模型和方法开展了狄尔斯-阿尔德(Diels-Alder,DA)竞争性反应溶剂设计,验证了提出的方法的可行性与有效性。; 唐坤刘奇磊张磊刘琳琳都健孟庆伟; 关键词：溶剂 COSMO-SAC

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