烃类及其衍生物闪点、沸点的定量构效关系

基于定量结构一性质相关性（QSPR）原理,研究了烃类及其衍生物闪点、沸点与其分子结构间的内在定量关系。应用CODESSA软件计算384种烃类及其衍生物的分子结构描述符,建立了闪点和沸点的QSPR模型。用最佳多元线性回归（B．MLR）方法筛选得到的分子描述符建立了线性回归模型。用B-MLR方法所选择的5个描述符作为支持向量机（SVM）的输入建立了非线性模型。所有的化合物被分为训练集和测试集,对每个模型的训练集和测试集的复相关系数、交互验证系数、均方根误差等进行了计算,并用测试集对模型的预测能力进行检验,预测结果表明：预测值与实验值均符合良好,所建立的闪点模型稳健,泛化能力强,预测误差小,预测的效果令人满意,但沸点的模型预测效果有待加强。相比烃类物质的模型,加了衍生物的模型性能均有所下降。     

基于QSPR方法的脂肪醇化合物闪点预测

为提高脂肪醇化合物闪点预测精度,提出基于定量结构-性质关系(QSPR)原理的脂肪醇化合物闪点预测方法。应用Dragon软件计算出91种脂肪醇的分子描述符,利用遗传函数算法(GFA)从1 481个描述符中筛选出3个与脂肪醇闪点关系最密切的分子描述符。分别用多元线性回归(MLR)方法和支持向量机(SVM)方法进行建模,并采用内部验证和外部检验的方式对模型的拟合度、预测性等性能进行验证。结果表明:预测集的MLR方法和SVM方法的平均绝对误差(AAE)分别为2.870 K和2.706 K;均方根误差(RMSE)为3.451 K和3.371 K。SVM模型在精度上略优于MLR模型,而MLR模型更为简单和方便。     

芳香族硝基化合物爆速的定量构效关系预测

为提高芳香族硝基化合物爆速的预测精度,提出基于定量结构-性质相关性(QSPR)的芳香族硝基化合物爆速的理论预测方法。应用Dragon软件计算21种芳香族硝基化合物的分子描述符,利用遗传-多元线性回归方法(GA-MLR)从大量描述符中筛选出4个与爆速关系最为密切的分子描述符,建立相应的4参数线性理论预测模型,并采用内部和外部验证方式,验证模型的拟合能力、稳健性和预测能力。结果表明:训练集和测试集的平均绝对误差(AAE)分别为0.048和0.208km/s,均方根误差(RMSE)分别为0.058和0.302 km/s,所建模型具有较好的稳健性和预测性能。     

基于循环神经网络的缓坡场地液化侧移预测*

为预测缓坡场地地震液化侧向位移,基于改进自适应算法（Rectified Adam）和循环神经网络模型（RNN）,提出液化侧移预测模型RA-RNN,通过对侧移数据进行样本学习,并利用改进自适应算法优化循环神经网络结构,验证RA-RNN模型可靠性,并与多元线性回归法（MLR）计算结果进行对比。结果表明:RA-RNN模型计算得到侧移一般为实测位移的0.7~1.3倍,训练结果R2,RMSE,MAE分别为0.977,0.375,0.141;土耳其科喀艾里RA-RNN模型预测结果RMSE和MAE为MLR模型的1/26,1/830;中国台湾集集镇RA-RNN模型预测结果RMSE和MAE为MLR模型的1/18,1/350,RA-RNN模型预测结果较优,预测精度及泛化能力得到很大提升。     

基于半参数分析的电力需求预测算法

市场经济对电力需求预测提出了更高的要求。在简要介绍和评论以往国内外常用电力需求预测方法优缺点基础上,为了提高电力需求预测的准确度及预测方法的适应性,建立半参数回归模型预测电力需求。半参数回归模型分为线性和非线性两部分。线性部分反映了负荷预测可知的部分规律,非线性部分反映了负荷预测的不确定因素的影响。用偏残差方法估计半参数回归模型,估计结果由两步得到。首先估计线性参数部分,然后再估计非线性参数部分。通过示例计算,半参数回归模型对电力需求预测的估计误差数值小于二元线性回归法对电力需求预测的估计误差。结果表明:利用半参数回归法预测电力需求是一种预测精度高、计算容易、普适性强的算法。     

QSPR在混合物典型燃爆特性预测中的研究进展

为全面了解定量结构-性质关系（QSPR）方法在混合物燃爆特性预测中的研究现状,展望其发展趋势,综述其在混合物闪点、爆炸极限与自燃温度预测中的国内外研究进展,分析预测目标参数的选择、数据收集、描述符计算和筛选以及模型建立和验证等方面的不足与研究方向。结果表明:QSPR在混合物燃爆特性预测中尚处于起步阶段,当前研究的首要限制是混合物燃爆特性参数实验数据样本不足,关键点及难点是混合物结构的准确表征,未来研究应关注的重点是大量数据源统一的数据样本的获取方法、非加和性混合物分子描述符的计算方法以及机器学习等非线性建模方法。     

基于QSPR方法的烃类物质苯胺点预测

烃类物质在石油工业中有着非常广泛的应用.在石油工业中常用苯胺点来衡量有机溶剂的溶解性能.基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,根据分子结构计算反映分子结构信息的结构参数,应用遗传函数算法从大量结构参数中优化筛选出与烃类物质苯胺点最为密切相关的结构参数作为表征相应化合物结构特征的分子描述符,采用多元线性回归方法对分子描述符与苯胺点之间的定量函数关系进行关联,建立了预测烃类物质苯胺点的理论模型.最后,对模型进行了内部及外部验证来检验模型的可靠性.在此基础上,对所建立的预测模型进行机理解释,分析了影响烃类物质苯胺点的主要结构因素及其影响规律.研究表明,所建模型具有较高的稳定性和预测能力.     

基于新型拓扑指数的咪唑类离子液体捕集CO2性能预测

大量温室气体CO_2的存在严重影响环境,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2捕集方面的应用较为广泛。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理提出了一种新的描述符——拓扑指数(Topological Index,TI)描述符,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其拓扑指数描述符之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组拓扑指数描述符,将其与温度和压力一起作为输入参数,分别采用多元非线性回归算法及支持向量机算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2性能与其拓扑指数描述符之间的非线性模型。通过多元非线性回归算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.771和0.754,由支持向量机算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.990和0.981。对预测模型进行了评价验证及稳定性分析,结果表明,两种模型均具有良好的稳定性能和预测能力。根据拓扑指数描述符所建立的预测模型为工程应用提供了一种预测咪唑类离子液体捕集CO_2性能的有效方法。     

基于分子结构的链烷烃辛烷值预测研究

基于定量结构-性质相关(QSPR)原理,研究化学物质的结构与性能之间的关系,应用遗传-偏最小二乘(GA -PLS)方法从大量结构参数中筛选出与链烷烃马达法辛烷值最相关的5个分子描述符,采用多元线性回归方法,建立了根据分子结构预测链烷烃马达法辛烷值的数学模型.结果表明,模型具有较高的稳定性以及预测能力.为工程上提供了一种...     

基于支持向量机的脂肪族化合物急性毒性的QSAR研究

基于定量结构-活性相关性(QSAR)原理.研究了106种脂肪族化合物结构与其急性毒性LC50(半数致死浓度)之间的内在定量关系.应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与LC50最为密切相关的4个参数作为分子描述符,分别采用支持向量机(SVM)方法和多元线性回归(MLR)方法建立了相应的QSAR预测模型.分别采用内部验证及外部验证的方式对所建模型性能进行了验证.研究表明,2种模型均具有较高的稳定性、预测能力及泛化性能.其中支持向量机模型对训练集和预测集样本的预测平均绝对误差分别为0.336和0.364,优于多无线性同归方法所得结果.     

应用电性拓扑状态指数预测烷烃自燃点

建立了一个基于人工神经网络的定量结构-性质相关性模型,用于52种烷烃化合物自燃点的预测研究。应用原子类型电性拓扑状态指数作为表征分子结构特征的描述符。该指数既能表征分子的电子特性,又反映其拓扑特征,同时易于计算,并有较强的同分异构体区分能力。采用误差反向传播（BP）神经网络方法对烷烃自燃点与电性拓扑状态指数间可能存在的非线性关系进行拟合。将52种烷烃样本随机划分为训练集（30种）、验证集（8种）和测试集（14种）,并通过“试差法”确定网络的最优参数。运用最佳网络结构[64—1]对实验样本进行模拟,结果表明,多数样本的自燃点预测值与实验值符合良好,对于测试集,平均预测绝对误差为8．4℃,均方根误差为11．8,优于多元线性回归方法和传统基团贡献法所得结果。该方法的提出为工程上提供了一种根据分子结构预测有机物白燃点的有效方法。     

咪唑类离子液体捕集CO_2性能的定量结构-性质相关性(QSPR)研究

CO_2是主要的温室气体,大量CO_2的存在严重影响着人类的生存环境和生态平衡,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2的捕集分离中有很好的应用前景。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其结构参数之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组描述符作为输入参数,随后,分别采用多元线性回归算法及支持向量机结合粒子群优化算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其描述符之间的线性和非线性模型。多元线性回归算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.765和0.814,支持向量机算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.987和0.933。对预测模型进行了评价验证以及稳定性分析,结果表明,2种模型具有良好的稳定性能和预测能力。     

基于CREAM方法的人因失效概率预测模型研究

认知可靠性与差错分析方法(CREAM)是第二代人因可靠性分析方法中的代表方法之一,通过对任务环境进行分析从而直接确定人为差错发生概率。本文分析了该方法及其后续研究在人因可靠度评估时存在的主要问题,并以CREAM方法为基础建立新的人因失效概率预测模型。模型首先要求有针对性的对具体任务环境确定通用性能影响因子(CPC)权重,然后通过对CPC进行打分对任务环境进行量化,通过加权求和的方式分别计算出CPC的改进总分值G和降低总分值J,最后运用新建的预测模型计算出人因失效概率。新模型提出了三点改进:第一将任务环境设定为连续的空间;第二提出了不同的工作环境(任务环境)应该有其对应的CPC因子权重;第三考虑正影响CPC因子和负影响CPC因子的双重影响,建立双变量预测模型,预测结果更加合理。     

海外石油钻探项目HSE管理能力评价指标体系研究 ——基于大庆油田海外项目的案例

石油是保障国民经济安全的重要战略资源。当今,国际石油企业间的竞争已由过去单纯依靠资本和技术的竞争,转化成包含健康、安全和环境（HSE）在内的多元要素的竞争。采用问卷调查方法,基于对大庆油田海外石油钻探项目团队349份有效问卷的数据,运用探索性因子分析和验证性因子分析方法,对海外石油钻探项目HSE管理能力评价指标体系和模型进行了实证研究,研究发现:（1）对员工进行适度的健康教育培训可以显著提高项目HSE管理水平;（2）健全的物料安全管理制度对于提高项目HSE管理水平至关重要;（3）预防及应对环境污染能力直接影响项目的HSE管理水平。最后,基于上述研究结论,提出了相应的对策建议。     

PLS-BP法定量分析火灾中的常见有毒有害气体

针对火灾和材料燃烧中常见的有毒有害气体,选取低浓度的CO、CO2、NO、NO2、SO2、HCl、HBr、HCN八种典型气体同时进行定量分析。基于傅里叶变换红外光谱技术(FTIR),设计可靠实验系统和实验过程控制,准确得到气体的光谱数据。通过合理去除干扰光谱区间、筛选样本、选择模型参数等,建立BP-PLS回归模型,并对未知样本进行预测,各组分的校正误差均方根RMSEC达到4×10-6以下,预测可决系数R2均达到0.95以上。通过将PLS-BP模型与经典的线性模型经典最小二乘(CLS)和偏最小二乘(PLS)进行比较,PLS-BP模型在非线性拟合能力和预测性能两方面明显高于经典线性模型CLS和PLS。     

基于DEA的海外石油钻探项目HSE管理能力评价

基于课题组对大庆工程钻探公司349份有效问卷的样本数据,采用因子分析法对各指标进行筛选和验证;构建了海外石油钻探项目HSE管理能力评级指标体系和海外石油钻探项目HSE管理能力评价模型;采用DEA法分别对三个维度下不同地区的石油钻探项目HSE管理能力进行了分析,并运用DEA交叉法对不同项目的 HSE管理能力进行了比较分析。研究表明:海外石油钻探项目HSE管理能力中健康管理能力最强,环境管理能力最弱;海外不同国别的项目HSE管理能力差异明显。最后,提出了提升海外石油钻探项目HSE管理能力的对策建议。