光谱检测方法在危险化学品识别中的应用

分析了不同光谱检测方法在危险化学品识别领域的应用现状,包括荧光光谱法、磷光光谱法、红外光谱法、拉曼光谱法,讨论了各方法的原理、仪器组成、应用场景及适用性,最后对光谱检测方法识别危险化学品的应用进行了总结和展望。     

基于QSPR方法的活性化合物热稳定性预测研究

为形成安全、可靠、便捷的活性化合物热稳定性预测方法,快速获取活性化合物热稳定性参数,采用定量结构-性质相关性(QSPR)方法,针对38种有机过氧化物和104种硝基化合物的起始放热温度和分解热,结合遗传函数算法(GFA)和“断点原则”筛选出的分子描述符,利用遗传算法(GA)优化的BP神经网络,建立活性化合物的热稳定性GA-BP预测模型,验证分析模型的性能和应用域。研究结果表明:所建立的GA-BP模型具有良好的拟合能力、稳定性和预测能力,优于线性模型,说明活性化合物热稳定性与分子结构之间存在非线性关系;同时,得出影响活性化合物热稳定性参数的主要结构因素。     

应用ALOHA对典型化学品事故的预测及分析

采用ALOHA软件对典型化学品的池火灾及BLEVE事故进行了模拟计算,分析了事故的危害范围情况。BLEVE火球热辐射的危害范围比池火大,烃类化学品发生事故的影响比其他类别化学品严重;化学品的碳链越长,危害越大;含有硝基的化学品危害范围最小。分析结果可以作为预测数据,为典型化学品泄漏事故救援提供有效的技术支持。     

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。