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导热率是表征物质材料导热能力的基本物理性质。一般地,物质的导热率越大,其导热性能越好。通过准确的导热率可以计算导热介质所传导或者交换的热量,因此,导热率是化工、石油和能源等工程领域需要的基础数据。准确的导热率数据可以使生产过程中的热平衡更加准确、提高能源的综合利用率、降低生产成本。有机物的数量巨大,在日常生活中应用广泛,并且有机物是重要的化工生产原料和中间体,同时,一些有机物具有低凝固点、高沸点、高导热性能的特点,广泛应用于采暖、保温、传热、散热、制冷等工程中,在这种情况下,导热率为寻找合适的热交换有机物介质提供了重要的参考,因此有机物导热率的准确测量和计算有非常重要的理论和实用意义。目前,已有许多的实验方法和经验公式被应用于获得液态有机物的导热率数据,然而实验方法和经验公式都有其局限性,使得获得的导热率数据都存在相当大的误差。因此,如何准确预测液态有机物的导热率,具有重要的现实意义。本研究采用定量构效关系(QSPR)方法,基于有机化合物优化好的分子结构,探索了影响液态烃类、卤代烷烃、脂肪族含氧有机物、含氮有机物导热率的分子结构特征,从分子层面上构建了相应有机物的导热率预测模型,主要的研究工作如下:(1)收集了56种液态烃类(烷烃、烯烃、炔烃)有机物的560个不同温度下的导热率数据,利用Kennard Stone算法将数据集划分为含有392个导热率数据的训练集和含有168个导热率数据的测试集。基于优化好的分子结构进行分子描述符计算,使用遗传函数近似法(GFA)进行参数筛选,基于训练集建立了一个含有5参数的预测液态烃类有机物导热率的多元线性回归的QSPR模型。训练集和测试集的平方相关系数(R~2)分别为0.9574和0.9745,平均绝对相对偏差(AARD%)分别为3.37%和4.10%。所开发模型的预测能力、模型验证和适用性域检验表明,模型具有良好的预测可靠性、稳健性以及泛化能力,从模型参数的物理意义分析,可以看出,温度、烃类有机物分子量、分子中由于键的多重性而不同的键长和分子每个顶点的结构复杂度等因素对液态烃类有机物的导热率有很大影响。(2)收集了37种液态卤代烷烃有机物(被氟、氯、溴、碘原子部分或全部取代的烷烃)的410个不同温度下的导热率数据,将数据集划分为含有307个导热率数据的训练集和含有103个导热率数据的测试集。基于优化好的分子结构进行分子描述符计算,使用GFA方法进行参数筛选,基于训练集建立了一个含有6个参数的预测液态卤代烷烃导热率的多元线性回归的QSPR模型。训练集和测试集的平方相关系数(R~2)分别为0.9808和0.9745,平均绝对相对偏差(AARD%)分别为3.37%和4.10%。从模型参数的物理意义分析,可以看出,氟原子间的相互作用、温度、分子的振动和转动、分子的相对正电荷和分子的在各个方向的散射强度对液态卤代烷烃的导热率有很大影响。(3)收集了112种液态脂肪族含氧有机物(醇、醚、醛、酮、酸、酯)的992个不同温度下的导热率数据,将数据集划分为含有含有694个导热率数据的训练集和含有298个导热率数据的测试集。为了进一步证明模型的预测能力,实验测得了72个实验值,以此作为预测集。基于优化的分子结构进行分子描述符计算,并使用GFA方法进行参数筛选。建立了一个含有6个参数的多元线性回归QSPR模型,用于预测各种含脂肪族含氧有机物的导热率。训练集、测试集和预测集的平方相关系数(R~2)分别为0.9138、0.8922和0.8816,平均绝对相对偏差(AARD%)分别为4.14%、4.41%和4.16%。从模型参数的物理意义分析,可以看出,分子基团的相互作用、分子支链、氧原子数、温度和分子的主链长度对液态脂肪族含氧有机物的导热率有很大影响。(4)收集了22种液态含氮有机物的142个不同温度下的导热率数据,将数据集划分为含有含有99个导热率数据的训练集和含有43个导热率数据的测试集。基于优化的分子结构进行分子描述符计算,并使用最佳子集回归方法进行参数筛选,建立了一个含有5个参数的多元线性回归QSPR模型,用于预测液态含氮有机物的导热率。训练集和测试集的平方相关系数(R~2)分别为0.9650和0.9420,平均绝对相对偏差(AARD%)分别为5.99%和6.33%。从模型参数的物理意义分析,可以看出,N原子的存在、电子散射强度、氮原子和氧原子之间的拓扑距离、温度对液态含氮有机物的导热率有很大影响。所建立的模型均具有良好的预测能力以及稳健性,本研究不仅为预测不同的液态有机物的导热率提供了可靠的模型,而且为其它热力学数据的估计提供了方法参考。