QSPR-анализ температур кипения и конденсации двухкомпонентных смесей

• Veröffentlicht in: Доповіді НАН України
• Datum: 2012
• Hauptverfasser: Варламова, Е.В., Муратов, Е.Н., Полищук, П.Г., Артеменко, А.Г., Кузьмин, В.Е.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2012
• Schlagworte: Хімія
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/49498
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: QSPR-анализ температур кипения и конденсации двухкомпонентных смесей / Е.В. Варламова, Е.Н. Муратов, П.Г. Полищук, А.Г. Артеменко, В.Е. Кузьмин // Доп. НАН України. — 2012. — № 4. — С. 120-127. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

Основными целями данного исследования являлись: 1) модификация метода симплексного представления молекулярной структуры для QSPR-анализа смесей соединений; 2) применение разработанного метода для анализа температуры кипения и конденсации различных бинарных смесей. Независимая внешняя валидация показала, что полученные модели пригодны для прогноза свойств смесей (точность прогноза ±7 К) для заполнения пропущенных элементов в матрице смесей (более 2000 смесей), сформированной 67 индивидуальными соединениями из обучающей выборки. Основними цілями даного дослідження були: 1) модифікація методу симплексного представлення молекулярної структури для QSPR-аналізу сумішей сполук; 2) застосування розробленого методу для аналізу температури кипіння і конденсації різних бінарних сумішей. Незалежна зовнішня валідация показала, що отримані моделі придатні для прогнозу властивостей сумішей (точність прогнозу ±7 К) для заповнення пропущених елементів у матриці сумішей (понад 2000 сумішей), сформованій 67 індивідуальними сполуками з навчальної вибірки. The main goals of our study were 1) modification and adaptation of the SiRMS-approach to QSPR-analysis of mixtures of compounds, 2) its application to the analysis of the boiling and condensation temperatures of various binary mixtures. The rigorous external validation shows that the obtained models are well-suitable (accuracy of ±7 К) for the gap-filling of missed data (more than 2000 mixtures) in the mixture matrix created by 67 pure liquids from the training set.