Реєстраційний номер
0222U005458,
0121U100646
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Моделі QSPR для прогнозування основних критеріїв подоби реальних газів і відновлення кривих пружності органічних сполук, які експериментально не вивчені
Назва етапу роботи
Керівник роботи
Кузьмін Віктор Євгенович, Доктор хімічних наук
Дата реєстрації
30-12-2022
Організація виконавець
Фiзико-хiмiчний iнститут iм. О. В. Богатського Національної академії наук України
Опис етапу
Об'єкт дослідження - система структурного опису органічних сполук для прогнозування основних критеріїв подоби реальних газів (критичного фактору стисливості (Zc), фактору ацентричності Пітцера (ω) та критерію Ріделя (αc)), структурні і фізико-хімічні фактори, що впливають на досліджувані властивості.
Мета роботи - розробка моделей QSPR для прогнозування основних критеріїв подоби реальних газів і відновлення кривих пружності органічних сполук різної структури для розробки хіміко-технологічних процесів.
Методи дослідження – QSPR моделювання (Quantitative Structure-Property Relationships - кількісні співвідношення «структура-властивість») на основі методу симплексного представлення молекулярної структури; статистичні методи лінійного регресійний аналізу, метод часткових найменших квадратів (PLS), метод тренд-вектору, метод випадкового лісу, метод опорних векторів.
Об'єкт розробки - QSPR моделі для прогнозування основних критеріїв подоби реальних газів.
На другому етапі роботи на основі сформованих на попередньому етапі навчальних вибірок для основних критеріїв подоби реальних газів було побудовано адекватні 1D-2D QSPR-моделі. Для побудови статистичних моделей було використано дескриптори симплексні та Dragon (топологічні індекси, фрагментарні дескриптори, характеристики будови молекул) в сукупності з статистичним методом випадкового лісу. Цей метод фактично являє собою ансамбль дерев рішень і дозволяє будувати досить якісні консенсусні моделі. На етапі моделювання варіювались різні типи дескрипторів, проводився відсів тих, що взаємно-корелюють, також проводився відбір найбільш важливих дескрипторів за допомогою процедури тренд-вектору. Відбирались моделі, що мають високу якість апроксимації та високу якість прогнозу в рамках процедури out-of-back. Для всіх моделей були визначені області компетентності, похибка прогнозу порівнянна з експериментальною.
Опис продукції
Автори роботи
Іллюшко Наталія Олександрівна
Артеменко Анатолій Григорович
Кузьмін Віктор Євгенович
Огніченко Людмила Миколаївна
Хромов Олександр Іванович
Додано/оновлено в НРАТ
2022-12-31
