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New QSPR Models to Predict the Flammability of Binary Liquid Mixtures

机译:新的QSPR模型预测二元液体混合物的可燃性

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摘要

New Quantitative Structure-Property Relationships (QSPR) are presented to predict the flash point of binary liquid mixtures, based on more than 600 experimental flash points for 60 binary mixtures. Two models are proposed based on a GA-MLR approach that uses a genetic algorithm (GA) variable selection in multilinear regressions (MLR). In these models, mixtures were characterized by a series of mixture descriptors calculated from various mixture formula combining the molecular descriptors of the single compounds constituting the mixtures and their respective molar fractions in the mixture. The best model demonstrated good predictive capabilities with a mean absolute error of only 7.3 degrees C estimated for an external validation set. Moreover, this model is focused on mixture descriptors applicable to more complex mixtures, i.e. constituted of more than 2 components, and already demonstrated interesting predictions for a series of ternary mixtures.
机译:提出了新的定量结构 - 性质关系(QSPR)以预测二元液体混合物的闪点,基于60多个二元混合物的实验闪点。 基于GA-MLR方法提出了两种模型,该方法使用多线性回归(MLR)中的遗传算法(GA)变量选择。 在这些模型中,混合物的特征在于由各种混合物配方计算的一系列混合物描述符,组合构成混合物中的单一化合物的分子描述符及其在混合物中的各自的摩尔级分。 最佳模型显示出良好的预测功能,其平均误差仅为7.3摄氏度估计为外部验证集。 此外,该模型专注于适用于更复杂的混合物的混合描述符,即由2个组成部分构成,并且已经表现出一系列三元混合物的有趣预测。

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