酚类化合物在矿化垃圾中的吸附性能与结构相关性研究

采用静态吸附方法,对8种酚类化合物在矿化垃圾中的吸附行为进行了研究,并用Langmuir和Fieundlish等温吸附方程对其进行了拟合.研究结果表明,8种代酚的吸附能力大小顺序为3-甲基酚＞4-甲氧基酚＞4-氯酚＞2,4-二氯酚＞3-硝基酚＞4-硝基酚＞2-氯酚＞苯酚.对8种酚类化合物Langmuir和Frendlich等温吸附方程常数和18个量子化学参数采用PLS进行逐步回归分析,得到了以Frendlich方程参数lnκ为因变量的数学模型.该模型表明,有机酚在矿化垃圾中的吸附性能主要与有机酚分子的疏水性和极性有关.而且该模型得到的预测值与实测值接近,说明利用PLS进行回归处理得到的模型较为合理、能有效地预测有机酚类化合物在矿化垃圾中的吸附行为.     

芳香族化合物在XAD-4上吸附机理的研究

通过批量吸附实验考查了7种芳香族化合物在XAD-4上的吸附热力学行为.结果表明,在实验条件下,Freundlich方程能很好地拟合这7种化合物在XAD-4上的等温吸附数据,且都为优惠吸附,吸附能力均随着温度的升高而降低.结合7种化合物的分子结构描述符和Freundlich方程的吸附平衡常数,建立了QSPR模型,较高的可决系数R2(0.991)、去一法交互检验可决系数R2CV(0.985)和外部预测集交互检验系数Q2ext(0.994)表明,该模型具有较高的稳定性能和预测能力.模型结果表明,水杨酸等7种芳香族化合物在XAD-4上的Freundlich吸附平衡常数与溶质疏水性能呈正比关系,与温度、溶质分子极性和溶质分子的氢键酸度常数呈反比关系.     

Behavior and prediction of photochemical degradation of chlorinated polycyclic aromatic hydrocarbons in cyclohexane

The photochemical degradation of 11 chlorinated polycyclic aromatic hydrocarbons (ClPAHs) and the corresponding 5 parent PAHs was examined to simulate the compound’s fate on aerosol surfaces. All the ClPAHs and PAHs decayed according to the first-order reaction rate kinetics. The photolysis rates of ClPAHs varied greatly according to the skeleton of PAHs; the rates of chlorophenanthrenes (ClPhes) and 1-chloropyrene were higher than those of corresponding parent PAHs, whereas chlorofluoranthenes, 7-chlorobenz[a]anthracene and 6-chlorobenzo[a]pyrene were more stable under irradiation compared to respective parent PAH. Considering the photoproducts of ClPhes detected, the oxidation could occur immediately at positions of the highest frontier electron density. Finally, the quantitative structure-property relationship models were developed for direct photolysis half-lives and average quantum yields of the ClPAHs and parent PAHs, in which the significant factors affecting photolysis were E_LUMO+1, total energy and surface area, and E_LUMO, E_LUMO − E_HOMO and total energy, respectively.     

蒽醌化合物的光解动力学及定量结构-性质关系

以高压汞灯为光源, 测定了15 种蒽醌化合物(ATQs)的光解速率常数(k), 讨论了取代基位置、数目及种类对ATQs 光解速率的影响.另外,选取9 种氨基蒽醌, 应用偏最小二乘(PLS)算法, 建立了关于k的定量结构-性质关系(QSPR)模型. 根据该模型, 决定k值大小的主要因素包括:分子生成热、H 原子所带最大正电荷、C 原子所带最大负电荷,以及分子最低未占据轨道与最高占据轨道能量差.     

不同量子化学算法在多环芳烃光解行为定量结构-性质关系(QSPR)中的应用

以采用MINDO/3、MNDO和AMI算法计算的17种多环芳烃（PAHs）的前线分子轨道能为分子结构参数,进行了这些PAHs光解速率常数的定量结构－性质相关（QSPR）的研究,并与基于PM3算法得到的QSPR模型进行了比较,研究结果表明,应用PM3算法得到的前线分子轨道能进行这些PAHs光解速率常数QSPR拟合的结果最好,其次是AMI算法,而MINDO/3和MNDO算法得到的结果较差。     

基于TLSER和QSPR关系预测PAHs和PCBs的LDPE膜-空气分配系数

有机污染物在被动采样材料与环境介质之间的平衡分配系数(K_P),是测定环境中有机污染物浓度的重要参数,但K_P值大部分都需要经过繁琐的实验测定获取,无法逐个测定数量繁多的污染物,因此需开发一种预测K_P值的方法。为此,搜集整理了一些多环芳香烃(PAHs)和多氯联苯(PCBs)的低密度聚乙烯(LDPE)-空气分配系数(K_PA)的实测值,基于理论线性溶解能(TLSER)和定量结构性质关系(QSPR),利用逐步多元线性回归(MLR)分别构建了预测K_PA值的模型。模型的决定系数R2adj分别为0.927和0.956,交叉验证系数Q2LOO分别为0.915和0.946,外部系数Q2ext分别为0.913和0.960。结果表明,2种模型具有良好的拟合优度、稳健性和预测能力,并解释了模型的机理。所构建的2种模型均可用来预测应用域内有机污染物的LDPE膜-空气分配系数。     

基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.     

基于遗传算法的支持向量机预测有机物自燃点的研究

根据定量构效关系(QSPR)原理,研究自燃点(AIT)与其分子结构间的内在定量关系。以265种有机化合物作为样本集,随机选择238种作为训练集,27种作为测试集,用遗传算法(GA)进行变量选择,分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型研究有机物的自燃点与其分子结构间的关系。通过分析,发现造成模型预测效果不佳的原因是试验数据本身存在问题。通过对2个模型的比较,结果为GA-SVM模型明显优于GA-MLR模型,说明自燃点与其分子结构间具有很强的非线性关系。     

氯代芳香族化合物结构-电化学还原电位定量关系的贝叶斯规整化BP神经网络模型

将贝叶斯规整化误差反向传播神经网络(BRBPNN)应用于环境领域的 QSPR模型.采用ChemOffice2004内置的MOPAC 2000计算了6种量子化学参数(分子最高占据能EHOMO、分子最低占据能ELUMO、分子生成热HF、分子偶极矩DIP、分子的电子能量EE和分子的核核排斥能CCR)以及氯原子数(Cl)和分子量(MW),建立了87种氯代芳香族化合物结构与电化学还原电位定量关系的BRBPNN模型.最优网络模型结构为6-20-1,其电化学还原电位的拟合及预测能力明显优于逐步线性回归模型,其训练集和预测集的相关系数平方和均方根误差(MSE)分别达到0.999和0.000105,0.965和 0.00159.最优模型输入节点到隐含层权重平方和的分布规律揭示出各种描述符对还原电位的影响大小依次为: E_LUMO>E_HOMO>HF>CCR>EE>DIP.由散点图揭示出影响为正有EE;影响为负有E_LUMO,HF,DIP;影响无明显正负性的有E_LUMO,CCR.结果表明,贝叶斯规整化大大方便了网络规整化参数选择,保证了网络的优良概括能力和稳健性.本研究对氯代芳香族化合物采用电化学处理的适用性以及分析相应电化学降解机理提供了依据.