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机译:使用非常精确的基于基团贡献的方法预测纯化合物的标准燃烧焓
Saman Energy Gib Company, 333161-9636 Tehran, Iran;
Department of* Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, 11365-6891 Tehran, Iran;
Department of* Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, 11365-6891 Tehran, Iran;
机译:使用分子结构预测纯净化合物形成的标准焓
机译:对硫化合物热化学性质的结构影响:I.燃烧焓,蒸气压,升华焓和1,3-二噻吩气相中形成的标准摩尔焓。
机译:人工神经网络-基团贡献法预测纯化合物的融合焓
机译:用于预测有机化合物汽化标准焓预测的位置组贡献方法
机译:离子化合物形成焓的预测
机译:燃烧的标准摩尔焓和四氯化锌季铵盐n-CnH2n + 1 N(CH3)3 2 ZnCl4的形成
机译:使用从几何碎片中衍生的标准升华焓来精确或快速预测固态形成焓
机译:基于计算化学的叠氮化焓,蒸发焓和叠氮化物化合物的升华焓预测