Использование компьютерного прогнозирования для получения значений температуры кипения спиртов по ИК-спектрам

Скачать статью на тему: "Использование компьютерного прогнозирования для получения значений температуры кипения спиртов по ИК-спектрам". В которой Показано, что физические данные (ИК- спектры) можно успешно использовать в качестве дескрипторов для прогнозирования температуру кипения одноатомных спиртов.
Author image
Denis
Тип
Статья
Дата загрузки
05.03.2025
Объем файла
388 Кб
Количество страниц
12
Уникальность
Неизвестно
Стоимость работы:
Бесплатно
Заказать написание авторской работы с гарантией

Аннотация. Показано, что физические данные (ИК- спектры)  можно успешно использовать в качестве дескрипторов для  прогнозирования температуру кипения одноатомных спиртов. Полученные значения спрогнозированных данных проходят проверну с помощью эталонных значений температур кипения спиртов. Доказана эффективность аддитивных систем в химических исследованиях.
Ключевые слова: QSPR, ТК-спиртов, прогнозирование

 

Содержание не найдено

Литература

1. Sang L., Wang Yu., Zong C.. Machine Learning for Evaluating the Cytotoxicity of Mixtures of Nano-TiO2 and Heavy Metals: QSAR Model Apply Random Forest Algorithm after Clustering Analysis. // Molecules 2022.

2. Yu Ya., Dong H., Peng Yo..  QSAR-Based Computational Approaches to Accelerate the Discovery of Sigma-2 Receptor (S2R) Ligands as Therapeutic Drugs. // Molecules 2021, 26(17), 5270.

3. Yao Y., Xu L, Yang Y., Yuan X. Study on structure-activity relationships of organic compounds: Three new topological indexes and their applications // J. Chem. Inf. Comput. Sci. — 1993. — Vol. 33. — № 4. — P. 590–594.

4. Yang Y.-O., Xu L., Hu C.-Y. Extended Adjacency Matrix Indices and Their Applications // J. Chem. Inf. Comput. Sci. — 1994. — Vol. 34. — № 5. — P. 1140–1145.

5. Galvez J., Garcia R., Salabert M.T., Soler R. Charge Indexes. New Topological Descriptors // J. Chem. Inf. Comput. Sci. — 1994. — Vol. 34. — № 3. — P. 520–525.

6. Kompany-Zareh M. A QSPR study of boiling point of saturated alcohols using genetic algorithm // Acta Chim. Slov. — 2003. — Vol. 50. — P. 259–273.

7. Randic M., Basak S.C. Optimal Molecular Descriptors Based on Weighted Path Numbers // J. Chem. Inf. Comput. Sci. — 1999. — Vol. 39. — № 2. — P. 261–266.

8. Cao C., Liu S., Li Z. On Molecular Polariza

Объект и методы. Исходя из выше сказанного, объектом исследования мы берем  температуру кипения спиртов, прогнозированию которой посвящен ряд работ [2]. Модель, редставленная Ху и другими исследователями [3] для набора из 37 одноатомных спиртов характеризуется коэффициентом корреляции R = 0,978 между экспериментальными и вычисленными значениями ТК и стандартным отклонением s = 7,4988. В другой работе [4] были взяты те же объекты  было и получено R = 0,9837 и s = 6,35. Для набора из 29 спиртов [5] получены результаты 

Похожие работы