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- 一种含磺酸基团的功能纤维材料的制备方法
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- 基于基团贡献法单一成分有机液体闪点预测模型
- 2024年
- 聚焦单一成分的有机液体,建立了一个基于基团贡献法的闪点预测模型。按照化学物质结构,模型预先定义了45个基团,并确定了每个基团对闪点预测模型的贡献值(或权重)。以化学物质的正常沸点和各个基团数量作为模型的输入参数,闪点值作为输出结果。方法选取DIPPR 801数据库中10类144种有机液体作为实验样本,采用最小二乘法(Ordinary Least Square,OLS)拟合模型,随机选取其中120种作为训练集,另外24种作为预测集。结果表明,模型的平均绝对偏差(Average Absolute Deviation,AAD)、平均绝对相对误差(Average Absolute Relative error,AARE)和相关系数(R)分别为3.67,1.18%和0.983,单一成分有机液体的闪点预测值与实验值符合良好,可为口岸现场液体类化学品易燃危险性质评估提供技术指导。
- 杜宇李翠娟熊中强于艳军韩伟杨永超李宁涛王利兵
- 关键词:基团贡献法最小二乘法
- 包含三嗪基团、芴基团和芳基基团的化合物
- 本发明涉及一种包含三嗪基团、芴基团和芳基基团的化合物。具体地,本发明涉及一种根据式1的化合物,所述化合物适合用作电子器件的层材料,并且涉及包含至少一种根据式1的化合物的有机半导体层,以及涉及包括至少一个所述有机半导体层的...
- 本杰明·舒尔策雷吉娜·卢舍蒂尼特兹多玛果伊·帕维奇科
- 包含三嗪基团、芴基团和芳基基团的化合物
- 本发明涉及一种包含三嗪基团、芴基团和芳基基团的化合物。具体地,本发明涉及一种根据式1的化合物,所述化合物适合用作电子器件的层材料,并且涉及包含至少一种所述化合物的有机半导体层,以及涉及包含至少一个所述有机半导体层的有机电...
- 本杰明·舒尔策多玛果伊·帕维奇科雷吉娜·卢舍蒂尼特兹弗朗索瓦·卡尔迪纳利
- 含反应性硅基团的有机聚合物的制造方法
- 本发明涉及一种含反应性硅基团的有机聚合物的制造方法,所述含反应性硅基团的有机聚合物具有下式(1)所示的反应性硅基团,所述方法中,在包含第8族金属催化剂和在α位碳具有碳‑碳双键的羧酸化合物的助催化剂的存在下,使含不饱和基团...
- 塞缪尔·盈福·何 山崎康介 砂山佳孝 中岛裕美子 永绳友规 下山祥弘 郭海卿
- 含反应性硅基团的有机聚合物的制造方法
- 本发明涉及一种含反应性硅基团的有机聚合物的制造方法,其在包含第8族金属催化剂和具有碳‑碳三键的羧酸化合物的助催化剂的存在下,使含不饱和基团的有机聚合物与甲硅烷基化剂进行反应,该含反应性硅基团的有机聚合物具有下式(1)所示...
- 塞缪尔·盈福·何 山崎康介 砂山佳孝 中岛裕美子 永绳友规 下山祥弘 郭海卿
- 基于基团贡献法的生物柴油比定压热容的理论研究
- 2024年
- 生物柴油是一种可再生的清洁能源,主要原材料是植物油、废弃的餐饮油(地沟油)和动植物脂肪等,主要应用于表面活性剂、天然脂肪醇、工业溶剂、工业润滑剂、生物酯增塑剂、醇酸树脂等。比定压热容是流体的热工性能关键参数,是计算热工设备中工质焓变的基础数据,同时也是流体流动和传热计算的必要数据。采用基团贡献法研究在生物柴油中各基团随压力及温度的变化规律,提出了生物柴油主要组分脂肪酸酯类物质的比定压热容计算模型。与实验数据相比,模型计算值的最大偏差为2.7%,绝对平均偏差为0.79%,具有较高的计算精度,适用于温度333~433 K,及压力0.1~10 MPa范围内脂肪酸酯类物质的比定压热容计算。该模型的提出能够为生物柴油的推广应用提供基础热物性数据。
- 孙东祥苏亚丽唐凌虹吕少华
- 关键词:生物柴油基团贡献法
- 包含光活性基团的能交联的电活性氟化聚合物
- 本发明涉及共聚物,其包含:式(I)的氟化单元(I)‑CX<Sub>1</Sub>X<Sub>2</Sub>‑CX<Sub>3</Sub>X<Sub>4</Sub>‑,其中X<Sub>1</Sub>、X<Sub>2</Su...
- F.多明格斯多斯桑托斯T.索莱斯丁G.哈德齐奥安诺E.克劳泰特C.布罗琼K.卡利特西斯
- BP神经网络模拟计算基团贡献法的基团作用参数
- 2024年
- 随着现代化工产业的发展,液相混合物的沸点和活度等热力学参数发挥着重要作用,这些参数可以通过基团贡献法模拟得出。基团贡献法中基团间的交互作用参数是必要的参数之一,它虽然可以通过实验方法得出,但存在耗时长、精度低等缺点。因此本文利用反向传播神经网络对基团交互作用参数进行预测。使用已测得的基团交互作用参数作为训练和测试数据,对基团交互作用参数进行模拟计算。实验证明反向传播神经网络可用于基团交互作用参数的模拟,预测值和真实值拟合度为99.99%,能够满足实际需求。
- 曹江风曹玲杨智勇
- 关键词:基团贡献法反向传播神经网络
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- 曹镛

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