汽油组分及汽油辛烷值预测方法研究进展

介绍了汽油组分及汽油辛烷值预测方法,重点阐述拓扑指数法、基团贡献法对汽油组分辛烷值的定量结构-性质相关性的研究,并综述利用仪器分析提取参数对汽油辛烷值进行构效关系研究。综述了分别采用人工神经网络法﹑遗传算法﹑支持向量机﹑多元线性回归法﹑偏最小二乘法对汽油及汽油组分辛烷值进行拟合的情况及优劣,由于拓扑指数计算比较简单,能较完善的表示分子结构特征,得到的辛烷值预测模型的相关性比其他方法较好,该方法是目前比较广泛使用的一种方法。

基于原子类型电拓扑状态指数的 QSPR 模型预测链烷烃辛烷值

为了研究化合物结构与其辛烷值之间的相关性,以原子类型电拓扑状态指数作为描述符表征分子的结构特征,从40个样本中选取30种链烷烃作为训练集,对研究法辛烷值选取8个作为测试集,对马达法辛烷值选取7个作为预测集,利用SPSS软件进行多元线性回归,建立了辛烷值的定量结构-性质关系。得到的研究法辛烷值和马达法辛烷值预测模型复相关系数分别为0.965、0.955和均方根误差分别为5.4338、4.9404,并对模型进行内部和外部验证。结果表明,该模型具有较好的稳定性及预测能力。