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基于机器学习的Laves相生成焓预测研究

材料导报 2022年第S01期36卷 463-467页

作者：赵巍花福安李建平东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室沈阳110819

Laves相合金新材料的合成设计离不开生成焓的测定。近几年来,为解决生成焓测定低效的问题,机器学习预测生成焓的新模式得到了广泛的关注。本工作通过三种特征集和七种回归算法,构建了21个机器学习回归模型。基于从OQMD数据库收集的Lave... 详细信息

Laves相合金新材料的合成设计离不开生成焓的测定。近几年来,为解决生成焓测定低效的问题,机器学习预测生成焓的新模式得到了广泛的关注。本工作通过三种特征集和七种回归算法,构建了21个机器学习回归模型。基于从OQMD数据库收集的Laves相合金生成焓的实验值数据集,系统地比较了算法选择和特征选择对模型综合性能的影响。结果表明,RF模型综合性能最高,高于Miedema半经验模型的预测精度,实现了Laves相合金生成焓的快速预测。成分特征对于生成焓的影响程度远大于结构特征,其中,电子因素比尺寸因素的影响程度更大。将Laves相生成焓的DFT计算值加入到实验值数据集,组成大样本数据集,基于此建立的ML模型精度有大幅提升。该方法可用于新设计的Laves相合金材料的快速初筛,从而推动新型Laves相合金的研发进度。

关键词： Laves相机器学习生成焓回归模型

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基于深度学习的含能材料生成焓预测方法

含能材料 2021年第1期29卷 20-28,I0002页

作者：徐雅斌孙胜杰武装北京信息科技大学计算机学院北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京材料基因工程高精尖创新中心北京信息科技大学北京100101

为了加快新型含能材料研发的进度,减少因大量实验而带来的时间和资源的消耗问题,基于材料基因工程理论提出一种含能材料生成焓的预测方法。首先将搜集到的代表含能材料分子结构的原子坐标数据转换成表示分子内笛卡尔坐标系的库仑矩阵,... 详细信息

为了加快新型含能材料研发的进度,减少因大量实验而带来的时间和资源的消耗问题,基于材料基因工程理论提出一种含能材料生成焓的预测方法。首先将搜集到的代表含能材料分子结构的原子坐标数据转换成表示分子内笛卡尔坐标系的库仑矩阵,以消除含能材料分子结构因平移、旋转、交换索引顺序等操作对生成焓预测造成的影响;然后,根据提出的基于Attention机制的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-term Memory Network,Bi-LSTM)的融合模型对含能材料的生成焓进行预测。这样,既可以有效提取数据的特征,又能充分考虑数据间的相关性,同时还能够突出重要特征对预测结果的影响。对比实验结果表明,提出的基于深度学习的方法在生成焓的预测上拥有最低的实验误差,其平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和均方根对数误差(Root Mean Squared Logarithmic Error,RMSLE)分别为0.0374、1.32%、0.0541和0.028,实现了“结构—性能”的预测目标,为含能材料生成焓的预测提供了一种新方法。

关键词：含能材料生成焓 Attention机制卷积神经网络双向长短期记忆网络

机器学习在含能材料生成焓及密度预测中的应用研究

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机器学习在含能材料生成焓及密度预测中的应用研究

作者：田小兰西南科技大学

学位级别：硕士

含能材料常被用作炸药、烟火和推进剂,是关系国防安全的战略性材料。含能材料性质的准确预测能够帮助研究人员判断目标含能分子是否达到性能要求,加速新型含能分子研发。依靠传统试错法以及化学直觉进行含能分子研制存在成本高昂、时间... 详细信息

含能材料常被用作炸药、烟火和推进剂,是关系国防安全的战略性材料。含能材料性质的准确预测能够帮助研究人员判断目标含能分子是否达到性能要求,加速新型含能分子研发。依靠传统试错法以及化学直觉进行含能分子研制存在成本高昂、时间周期长和准确性不高等问题。机器学习能够通过学习数据,挖掘数据中存在的潜在联系,进而进行化学性质预测,指导具有特定化学性质的新型含能分子研发。基于以上背景,本文主要开展机器学习在含能材料生成焓及密度预测中的应用研究,其主要工作如下:(1)含能材料性质预测所需数据集的建立,包括含能材料生成焓相关数据以及含能离子盐密度预测所需的数据集。将符合研究目标种类、目标性质分布范围较广的含能分子数据加入集合中,随后对数据进行清洗和预处理,得到的数据集为之后的模型建立奠定了基础。(2)建立了性能优异的机器学习模型来预测含能材料生成焓。首先将四种不同特征化方法以及四种不同机器学习算法进行结合,随后对16种不同的机器学习模型进行训练,达到每个模型的最优性能,对每种模型进行误差分析,通过对比实验得出最优模型。接下来还对特征值进行了排序,得出了对生成焓预测影响较大的特征值。另外还将八个含能分子的预测值和实验值做了对比,对构建的机器学习模型进行进一步验证,对预测结果也进行了合理的解释。(3)对二元含能离子盐的密度预测展开了研究。首先得到了用于机器学习模型建立的数据集,并用回归算法创建了4个机器学习模型,得到了最优模型及其预测精度。随后又尝试将含能离子盐中的阴阳离子看成不同的整体进行特征化,并比较了不同特征化方式的预测准确度,为了进一步探索适合含能离子盐密度预测的计算方法,还对深度学习中的图神经网络进行了尝试,也得到了相应的预测精度。

关键词：机器学习数据集生成焓密度特征化

第一性原理研究Pt-Zr系统中化合物的生成焓/体模量与原子体积的线性相关性(英文)

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2013年第12期23卷 3704-3713页

作者：白雪李家好戴叶柳百新清华大学材料学院先进材料实验室北京100084 中国科学院上海应用物理研究所上海200240

通过第一性原理的计算方法,研究118种不同结构的Pt-Zr中间化合物,并选取相关的物理性能,如结构稳定性、晶格常数、生成焓、弹性常数以及体模量等进行计算。根据计算得出的生成焓信息,绘制Pt-Zr系统的基态能量曲线。计算得到的物理相关... 详细信息

通过第一性原理的计算方法,研究118种不同结构的Pt-Zr中间化合物,并选取相关的物理性能,如结构稳定性、晶格常数、生成焓、弹性常数以及体模量等进行计算。根据计算得出的生成焓信息,绘制Pt-Zr系统的基态能量曲线。计算得到的物理相关信息为未来的热力学计算和原子尺度模拟提供基础数据。在选取的Pt-Zr化合物中,存在两组线性相关关系:生成焓与原子体积成正线性相关,而体模量与原子体积成负线性相关关系。

关键词： Pt-Zr系统热学性能弹性性能第一性原理计算生成焓体模量原子体积

Estimation of Formation Enthalpies of Organic Pollutants from a New Structural Group Contribution Method

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2013年第6期21卷 644-653页

作者： Mehdi Bagheri Afshin Bakhtiari Masoume Jaberit Young Researchers Club Islamic Azad University Science and Research Branch Tehran *** Iran Tehran Naftoon Arya Eng. Co. Jahanmehr St. Fatemi Sq. Tehran *** iran Department of ChemicalEngineering University of Tehran Tehran *** Iran

器官的污染物质的化学稳定性和反应对他们的形成热含量依赖。这研究的主要目的是为宽范围的形成热含量的预言提供简单直接策略器官的仅仅从他们的结构的功能的组的污染物质。用从 77 个多样的材料类包括 1694 器官的化学药品的如此的扩... 详细信息

器官的污染物质的化学稳定性和反应对他们的形成热含量依赖。这研究的主要目的是为宽范围的形成热含量的预言提供简单直接策略器官的仅仅从他们的结构的功能的组的污染物质。用从 77 个多样的材料类包括 1694 器官的化学药品的如此的扩大数据集有益于学习的 generalizability 和可靠性。12 个功能的组和简单线性回归的新建议收集导致答应 R2 = 的统计 0.958， Q2Loo = 0.956，并且 AEE57 kJ ????

关键词：有机污染物生成焓基团贡献法结构估算化学稳定性有机化工统计数据

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氮氟化合物生成焓的理论预测(英文)

火炸药学报 2014年第4期37卷 30-34页

作者：左怀远孔璐璐俞帅刘恩良杜洪臣浙江农林大学理学院浙江省林业生物质化学利用重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学工程学院浙江杭州311300 内蒙动力机械研究所内蒙古呼和浩特010010

利用原子化反应法和生成反应法在G3、G3X(X=B3,MP2,MP2B3)、B3LYP/CC-PVTZ和CBS-4M水平下对NF3、NF5、NFO、NFO2、NF3O、N2F2、N2F4、N3F、NF3BF3、NFOBF3、NFO2BF3和NF3OBF3的生成焓进行了量子化学计算,在G3水平下计算了这些物质的热力学性质。结果表明,G3方法结合生成反应法能准确预测此类物质的生成焓,热力学性质计算值与实验值均非常接近,证明G3方法适用于计算此类物质的热力学性质。

关键词：物理化学量子化学氮氟化物密度泛函理论完全基组生成焓

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键参数法预估芳香族多硝基化合物生成焓

含能材料 2010年第2期18卷 128-134页

作者：田德余王晓轩刘剑洪洪伟良黄贵森深圳大学化学与化工学院广东深圳518060

用键参数法对芳香族多硝基化合物分子结构中的化学键进行编码,通过多元线性回归,得到回归模型,该模型经检验符合统计学规律。计算结果表明,此类化合物生成焓与键参数存在良好的相关性,回归方程相关系数0.994,决定系数0.988,绝大多数化... 详细信息

用键参数法对芳香族多硝基化合物分子结构中的化学键进行编码,通过多元线性回归,得到回归模型,该模型经检验符合统计学规律。计算结果表明,此类化合物生成焓与键参数存在良好的相关性,回归方程相关系数0.994,决定系数0.988,绝大多数化合物计算值与文献值吻合得很好,相对误差大多数在±10%以内。

关键词：物理化学芳香族多硝基化合物键参数生成焓多元线性回归

用扩展的Istomin-Palm模型估算双向延伸化合物R1-Y-R2生成焓(英文)

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物理化学学报 2013年第1期29卷 35-42页

作者：曹晨忠武亚新湖南科技大学化学化工学院理论化学与分子模拟教育部重点实验室分子构效关系湖南省普通高校重点实验室湖南湘潭411201 中南大学化学化工学院长沙410083

Istomin和Palm曾提出用模型ΔfH0(RX)=h[R]+h[X]+φ[R]φ[X](式中h[R]和h[X]分别为烷基R和取代基X对单取代烷烃生成焓ΔfH0(RX)的贡献,φ[R]φ[X]则表示R与X之间的相互作用对ΔfH0(RX)的贡献)来表示单取代烷烃生成焓ΔfH0(RX).对于双向... 详细信息

Istomin和Palm曾提出用模型ΔfH0(RX)=h[R]+h[X]+φ[R]φ[X](式中h[R]和h[X]分别为烷基R和取代基X对单取代烷烃生成焓ΔfH0(RX)的贡献,φ[R]φ[X]则表示R与X之间的相互作用对ΔfH0(RX)的贡献)来表示单取代烷烃生成焓ΔfH0(RX).对于双向延伸化合物R1-Y-R2,其取代基Y位于分子链的中间,与两个烷基(R1和R2)相连.此类化合物分子内取代基与烷基之间的相互作用,较单取代烷烃的相比更为复杂.因此,Istomin-Palm模型在R1-Y-R2体系中应用必须进行修正.本文把取代基Y、烷基R1和R2三者之间的相互作用对R1-Y-R2类化合物生成焓ΔfH0(R1-Y-R2)的贡献分为三部分:R1Y与R2之间的相互作用(φ[R2]φ[R1Y]),YR2与R1之间的相互作用(φ[R1]φ[YR2]),以及两烷基R1与R2之间的相互作用(ψ[R1]ψ[R2]).用以上三项替换φ[R]φ[X],扩展Istomin-Palm模型,建立一个新的经验模型ΔfH0(R1-Y-R2)=h[R1]+h[R2]+h[Y]+φ[R1]φ[YR2]+φ[R2]φ[R1Y]+ψ[R1]ψ[R2],来表示ΔfH0(R1-Y-R2)(式中h[R1]、h[R2]和h[Y]分别为烷基R1、R2和取代基Y对ΔfH0(R1-Y-R2)的贡献,后三项则表示烷基R1、R2和取代基Y两两之间相互作用对ΔfH0(R1-Y-R2)的贡献).进而,采用本研究组最近报道的相互作用势指数IPI(X)(Wu,Y.X.;Cao,C.Z.;Yuan,H.Chin.J.Chem.Phys.2012,25(2),153.)表示取代基Y对烷基的固有作用(φ[Y]),从而建立两个定量估算生成焓的通用模型.其中,一个用于估算硫醚、仲胺、醚和酮类化合物生成焓,另一个用于估算酯类化合物生成焓.这两个模型均得到良好的结果,与采用G3和G3MP2方法相比具有同样的精度,还可以避免大量繁琐的计算.

关键词：生成焓取代基相互作用双向延伸化合物相互作用势指数

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药物和染料分子的标准生成焓研究

药物和染料分子的标准生成焓研究

作者：李苗武汉工程大学

学位级别：硕士

随着计算机的飞速发展,理论化学和计算化学在化学领域占据着重要的地位,利用理论方法计算化合物热力学性质的研究日渐增多。理论计算可以针对任何化合物,且不受反应温度、压力、时间等条件约束,即可得到其热力学数据。其中标准生成焓是... 详细信息

随着计算机的飞速发展,理论化学和计算化学在化学领域占据着重要的地位,利用理论方法计算化合物热力学性质的研究日渐增多。理论计算可以针对任何化合物,且不受反应温度、压力、时间等条件约束,即可得到其热力学数据。其中标准生成焓是重要的热力学性质之一,也是计算反应焓、平衡常数和反应产率的重要数据。药物和染料是重要的日常生活必需品,而它们的标准生成焓的测定数据有限。因此,本论文采用理论方法研究了药物和染料分子的生成焓。本文选用的理论计算方法为B3LYP/6-31G(2df,p)、B3LYP/6-311G(2df,p)、WB97XD/6-31G(2df,p)、HF/6-31G(2df,p)和G4MP2方法。通过设计的等键反应计算了22个药物和22个染料分子的生成焓。通过比较计算值与实验值,上述五种方法的平均偏差分别为15.45、18.62、13.12、39.33、26.14 k J·mol,其中用WB97XD/6-31G(2df,p)方法计算得到的平均偏差最小。五种方法中G4MP2方法的计算值最接近实验值,但由于G4MP2方法计算大分子的生成焓时不收敛,所以选择计算偏差最小的WB97XD/6-31G(2df,p)方法作为优选方法。在计算的药物分子中有6对分子是手性分子,计算结果表明,S构型分子的生成焓小于R构型分子的生成焓,差值15 k J·mol;当主体结构的苯环上连接的基团为烷基或苯基时,分子的生成焓比较接近。染料分子分为单偶氮和双偶氮染料分子,计算结果表明双偶氮基染料分子的生成焓明显大于单偶氮基染料分子的生成焓。计算结果表明,苯环上每增加一个甲基,分子的生成焓减少15～30 k J·mol。同时,苯环上取代基的位置及基团的不同均会影响分子的生成焓。通过比较五种方法计算所需时间,发现G4MP2方法计算速度最慢,而B3LYP/6-31G(2df,p)方法最快,WB97XD/6-31G(2df,p)方法计算速度是B3LYP/6-31G(2df,p)方法的1.5倍。综合考虑五种方法的计算时间和准确度,WB97XD/6-31G(2df,p)方法适用于计算大分子的生成焓。同时,本论文也利用密度泛函方法(DFT)方法研究了新型离子含能材料TKX-50系列反应的过渡态。根据TKX-50反应路径,总共搜索到了14个反应过渡态,其中有6个过渡态的能量低于比反应物能量。反应过渡态的能垒决定反应物和产物之间最小需要能量,决定反应进程难易度。通过确定每步反应的平衡常数,明确了每步反应的热力学极限。根据计算的结果表明,TKX-50反应路径的每步反应的平衡常数受温度的影响较小。

关键词：密度泛函理论生成焓药物分子染料分子 TKX-50