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石油馏分中氮杂环化合物分子结构与溶解度构效关系研究
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第12-26页
    1.1 课题背景第12-13页
    1.2 氮杂环化合物及其溶解性质第13-17页
        1.2.1 氮杂环化合物及其结构特征第13-15页
        1.2.2 氮杂环化合物溶解度及其测定方法第15-17页
    1.3 化合物溶解度构效关系研究及发展现状第17-23页
        1.3.1 溶解度构效关系研究概述第17-18页
        1.3.2 分子描述符第18-20页
        1.3.3 建模方法第20-23页
    1.4 存在问题及解决思路第23-24页
        1.4.1 存在问题第23-24页
        1.4.2 解决思路第24页
    1.5 研究内容及技术路线第24-26页
        1.5.1 研究内容第24-25页
        1.5.2 技术路线第25-26页
2 氮杂环化合物溶解度第26-52页
    2.1 溶解度测试方法第26-41页
        2.1.1 实验试剂与仪器第26-28页
        2.1.2 氮杂环化合物饱和溶液制备第28-29页
        2.1.3 溶液配制第29-30页
        2.1.4 氮杂环化合物溶解度测定方法第30-41页
    2.2 测试结果与讨论第41-52页
        2.2.1 纯水中氮杂环化合物溶解度第41-42页
        2.2.2 不同pH溶液中氮杂环化合物的溶解度第42-43页
        2.2.3 不同盐浓度溶液中氮杂环化合物溶解度及盐效应第43-51页
        2.2.4 本节小结第51-52页
3 氮杂环化合物溶解度预测第52-86页
    3.1 溶解度构效关系的研究方法第52-58页
        3.1.1 氮杂环化合物溶解度构效关系研究步骤第52页
        3.1.2 模型化合物第52-54页
        3.1.3 分子结构参数第54-55页
        3.1.4 GA-MLR法选择分子描述符第55页
        3.1.5 人工神经网络模型构建第55-56页
        3.1.6 模型评价第56-58页
    3.2 纯水中氮杂环化合物结构与溶解度的QSPR模型第58-68页
        3.2.1 最佳分子描述符及MLR模型第58-63页
        3.2.2 人工神经网络模型第63-66页
        3.2.3 本节小结第66-68页
    3.3 人工神经网络预测不同PH溶液中氮杂环化合物溶解度第68-86页
        3.3.1 纯水中氮杂环化合物溶解度预测模型的简单扩展第68-71页
        3.3.2 引入“氮原子偏电荷”描述符的ANN预测模型第71-80页
        3.3.3 ANN与Henderson-Hasselbalch模型比较第80-85页
        3.3.4 本节小结第85-86页
4 结论与建议第86-88页
    4.1 结论第86-87页
    4.2 存在问题及建议第87-88页
参考文献第88-96页
作者简历及在学期间所取得的科研成果第96页

 
 
论文编号BS2888950,这篇论文共96
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