基于分子表面电荷密度分布与机器学习的混合物设计方法研究

• 作者: 张磊 毛海涛 王璐 解万翠 许志颖 都健
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 系统工程 产品设计 神经网络 分子表面电荷密度分布 混合物设计 香精
• 年，卷（期）: 2020,（z1）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 282-292
• 页数: 11页
• 分类号: TQ021.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/0438-1157.20190795

摘要

由于混合物性能的可调控性,当前市场对其关注与日俱增.对于这类产品,基于模型的设计方法由于具有高效性以及普适性,相较于其他产品设计方法得到了更快的发展.但是对于很多性质,如气味、颜色等,准确且普适的模型尚不可得.因此,本文提出了一种基于分子表面电荷密度分布描述符(S描述符)和机器学习模型的混合物设计方法,采用描述符表征产品、再通过机器学习模型将其与性质关联,直接用于混合物产品设计.具体地,根据给定的产品性质需求,机器学习模型直接预测/设计混合物产品的S描述符;然后以欧几里德距离为指标,在给定的数据库中筛选出S描述符满足要求的候选混合物组成.最后,对候选混合物及其组分性质进行实验验证,完成设计.本文以香精的混合替代物设计作为算例,设计得到丙酸叶醇酯的两种混合香精替代物,通过实验对混合物进行了验证.结果表明,混合替代物的气味及其组分的各理化性质均与丙酸叶醇酯相近,证实本文所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	大连理工大学化工学院化工系统工程研究所	52	274	10.0	16.0
2	都健	大连理工大学化工学院化工系统工程研究所	54	242	8.0	13.0
3	王璐	大连理工大学化工学院化工系统工程研究所	22	78	6.0	8.0
4	解万翠	青岛科技大学海洋科学与生物工程学院	10	5	1.0	2.0
5	毛海涛	大连理工大学化工学院化工系统工程研究所	2	0	0.0	0.0
6	许志颖	青岛科技大学海洋科学与生物工程学院	1	0	0.0	0.0