萃取精馏溶剂的选择(Ⅰ)溶剂分子QSPR的人工神经网络模型

• 作者: 宋海华 宋高鹏 张学岗
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 分离工程
• 页码范围: 2010-2015
• 页数: 6页
• 分类号: TQ028.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2007.08.021

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋海华	天津大学化学工程研究所	38	346	9.0	18.0
2	张学岗	天津大学化学工程研究所	11	91	5.0	9.0
3	宋高鹏	天津大学化学工程研究所	2	29	2.0	2.0