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有机化学品不同温度下(过冷)液体蒸气压预测模型的建立与评价
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作者 赵文星 李雪花 +1 位作者 傅志强 陈景文 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期159-166,共8页
（过冷）液体蒸气压（PL）是评价化学品在环境中分配、迁移和归趋行为的重要参数。PL具有较强的温度依附性。发展一种能够精确预测不同环境温度下化学品PL的方法,有助于填补化学品生态风险评估的大量数据缺失。本研究收集整理了661种有... （过冷）液体蒸气压（PL）是评价化学品在环境中分配、迁移和归趋行为的重要参数。PL具有较强的温度依附性。发展一种能够精确预测不同环境温度下化学品PL的方法,有助于填补化学品生态风险评估的大量数据缺失。本研究收集整理了661种有机化合物在不同温度下（200~830 K）共计10 478个log PL值。在此基础上,采用偏最小二乘（PLS）回归和支持向量机（SVM）方法,构建了PL的线性和非线性预测模型。结果表明：2种模型均具有良好的拟合度、稳健性及预测能力,SVM模型的预测性能略高于PLS模型（PLS：R2adj.tra=0.912,RMSEtra=0.477,Q2ext=0.910;SVM：R2adj.tra=0.997,RMSEtra=0.092,Q2ext=0.967）。机理分析表明,温度是影响PL的主要因素,温度越高,蒸气压越大;其次,X1sol也影响PL大小,X1sol用来描述分子间的色散作用,分子间色散力越小,蒸气压越大;此外,化合物的氢键个数、极性和分子构型等因素也影响PL大小。采用Wiliams plot方法表征了PLS模型应用域。所建立的模型可用来预测烷烃、烯烃、醇、酮、羧酸、苯、酚、联苯、卤代芳香烃、含N化合物及含S化合物在不同温度下的PL数据。 展开更多
关键词 有机化学品 (过冷)液体蒸气压(PL) 温度依附性 偏最小二乘法(pls) 支持向量机(SVM)
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