[发明专利]一种预测全氟化合物有机碳-水分配系数的方法在审

专利信息
申请号: 202210586664.5 申请日: 2022-05-27
公开(公告)号: CN114783542A 公开(公告)日: 2022-07-22
发明(设计)人: 蒋岚;徐悦;张晓宇;徐冰峰;徐西蒙;马懿星;胡峻菘 申请(专利权)人: 昆明理工大学
主分类号: G16C20/30 分类号: G16C20/30;G06F17/18;G06F17/11
代理公司: 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 代理人: 周翠兰
地址: 650000 云南*** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 一种 预测 氟化 有机 水分 系数 方法
【权利要求书】:

1.一种预测全氟化合物有机碳-水分配系数的方法,其特征在于,包括如下具体步骤:

S1、数据收集;

S2、分子描述符的计算,对收集得到的数据集进行计算优化;

S3、描述符的预筛选,用于识别关键描述符;

S4、模型的构建,通过多元线性回归建立PFCs的QSPR模型;

S5、模型的验证与分析;

S6、模型应用,利用模型预测未知PFCs的logKoc值。

2.如权利要求1所述的一种预测全氟化合物有机碳-水分配系数的方法,其特征在于:在所述S1中,

采用基于去离子水系统进行的批量实验中获得的logKoc值为研究数据,选用14种常见PFCs进行研究,具体包括:9种全氟羧酸,分别为:PFBA、PFPeA、PFHxA、PFHpA、PFOA、PFNA、PFDA、PFUnDA、PFDoDA;4种全氟磺酸,分别为:PFBS、PFHxS、PFOS、PFDS;以及1种全氟磺酰胺:PFOSA;

针对多个不同logKoc值的PFCs,取其平均值为样本数据。

3.如权利要求2所述的一种预测全氟化合物有机碳-水分配系数的方法,其特征在于:使用Excel软件中的随机函数,用来随机选择整个数据集75%的数据为训练集,以开发QSPR模型,而其余25%的数据为测试集,用于对模型进行外部验证;

其中,上述的训练集具体为:PFBA、PFPeA、PFHpA、PFOA、PFNA、PFDoDA、PFBS、PFOS、PFDS、PFOSA;测试集具体为:PFHxA、PFDA、PFUnDA、PFHxS。

4.如权利要求2所述的一种预测全氟化合物有机碳-水分配系数的方法,其特征在于:在所述S2中,

进行分子描述符计算的步骤为:

1、采用ChemDraw软件绘制样本中14个PFCs的分子结构,并通过Chem3D软件基于分子力学理论在MM2力场下对所有分子结构进行预优化;

2、然后再利用Gaussian09软件优化所有分子的几何构型,通过频率分析,得到PFCs分子结构的3D稳定构型;

3、最后利用Multiwfn程序计算优化后的PFCs的分子描述符。

5.如权利要求3所述的一种预测全氟化合物有机碳-水分配系数的方法,其特征在于:在所述S3中,

在构建QSPR模型时,对分子描述符进行筛选,

具体是基于以下预筛选原则,用于剔除大量冗余描述符;

(1)、筛除数值为常数或近似常数的分子描述符;

(2)、针对描述符之间相关系数高于0.9以上的描述符,保留与logKoc值之间有相关系数且具有明确物理化学含义的分子描述符,筛除其余描述符。

6.如权利要求5所述的一种预测全氟化合物有机碳-水分配系数的方法,其特征在于:在所述S4中,

采用逐步回归法以构建PFCs的最优QSPR模型,其方法如下:

(1)、首先分别对经预筛选后的每一个分子描述符与logKoc值进行线性回归;

(2)、以与logKoc值相关性最大的分子描述符所对应的回归方程为基础,再逐个引入其余分子描述符;

(3)、每引入一个分子描述符后都对回归方程进行F检验,并对已经选入的分子描述符逐个进行t检验,当原来引入的分子描述符因后面分子描述符的引入变得不再显著时,则将其删除,以确保每次引入新的分子描述符之前,回归方程中只包含显著性变量,使得最后保留在模型中的分子描述符都是关键描述符;

(4)、通过逐步增加分子描述符个数的方法,找出具有最佳拟合优度、稳健性及预测能力的模型,即为PFCs的最优QSPR模型。

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