一种确定自反应性化学物质热危险性的方法

摘要

本发明涉及一种确定自反应性化学物质热危险性的方法，具体步骤如下：1.自反应性化学物质实验样本及其热危险性实验数据的收集；2.分子结构的描述；3.样本集的划分；4.特征结构的选取；5.预测模型的建立；6.预测模型的验证、修正与确定；7.预测模型的应用。研究自反应性化学物质热危险性的预测方法对自反应性化学物质热危害的评估、预防与监控都具有重要的意义。本发明方法简单，预测准确性高，为确定自反应性化学物质的热危险性提供了一种简便快速、准确可靠的方法。

主权项

一种确定自反应性化学物质热危险性的方法，具体步骤如下：（1）自反应性化学物质实验样本及其热危险性实验数据的收集：根据统计标准和结构标准选择一系列自反应性化学物质，构成实验样本集；自反应性化学物质选择的条件是统计上的随机性、结构上的代表性和全面性，以及数据的可获得性；针对样本集中的自反应性化学物质，收集所关注的热危险性数据；数据收集的途径主要有三种：实验测定、各种权威性质数据库及手册；（2）分子结构的描述：根据样本集中自反应性化学物质的分子结构，计算获取用于反映分子结构信息的各类结构参数，实现分子结构信息的参数化描述；（3）样本集的划分：将样本集随机划分为训练集和预测集两个部分，其中训练集用于建立预测模型，预测集不参与建模，用于对所建模型进行评价和验证；（4）特征结构的选取：针对训练集样本，使用具有强大全局搜索功能的、将蚁群优化算法与偏最小二乘方法相结合的蚁群—偏最小二乘（ACO‑PLS）算法进行特征变量筛选，从步骤（2）计算出的大量结构参数中筛选出与目标热危险性最为密切相关的、包含丰富结构信息的一组参数作为描述自反应性化学物质特征结构的分子描述符；（5）预测模型的建立：针对训练集样本，以步骤（4）所选取的分子描述符作为输入变量，对应的热危险性作为输出变量，应用支持向量机化学计量学方法，对分子结构与目标热危险性之间的内在关系进行统计建模，得到两者之间存在的定量函数关系，建立相应的预测模型；（6）预测模型的验证、修正与确定：采用交互验证法来验证所建预测模型的稳健性，采用外部验证法（即使用所建模型来计算预测集样本的热危险性）来验证预测模型的外推能力；根据交互验证及外部验证的预测结果，比较样本的预测值和目标值，如果预测值与目标值的平均偏差超过可接受的范围时，剔除预测误差超标的样本，返回（3），重新建模和预测，直至预测值与目标值的平均偏差在可接受的范围内，从而确定预测模型；（7）预测模型的应用：针对未知自反应性化学物质的分子结构，根据步骤（4）筛选确定的分子描述符，计算出相应的数值，将其代入步骤（6）所确定的相应预测模型进行计算，即得到该自反应性化学物质的相应热危险性数据。