生态毒理学报

2015, v.10(02) 159-166

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

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
Development and Evaluation for a Predictive Model of( Subcooled) Vapor Pressure of Organic Chemicals at Different Temperatures

赵文星;李雪花;傅志强;陈景文;

摘要(Abstract):

(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。

关键词(KeyWords): 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)

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家高技术研究发展计划(2012AA06A301);; 中央高校基本科研业务费专项(DUT14ZD213)

作者(Author): 赵文星;李雪花;傅志强;陈景文;

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享