基于深度学习的溶剂定量构效关系建模研究进展

• 作者: 田璐瑶 王梓豪 粟杨 文华强 申威峰
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 深度学习 溶剂 构效关系 产品设计 预测模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 综述与专论
• 页码范围: 4462-4472
• 页数: 10页
• 分类号: TQ015.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/0438-1157.20200814

摘要

定量构效关系是溶剂分子设计与开发的重要理论基础，建立准确可靠的预测模型可以有效地解决性质数据库资源有限、实验过程人力物力消耗量大且具有危险性等问题。随着人工智能技术的快速发展，深度学习在化工领域取得突破性进展，基于此，综述了经典与智能化建模的研究理论与方法，重点介绍了基于深度学习实现大规模数据智能化关联的研究进展，进一步阐述了深度学习在有机物各种基础物性和环境健康安全等潜在影响性质预测中的潜力与优势，并从溶剂设计向绿色、安全、智能化发展的角度，展望了基于深度学习的定量构效关系在化学产品开发与化工过程设计等方面的理论研究方向和应用前景。