應用遺傳算法建立云杉針葉表面PCDD/Fs光解半衰期的預測模型

采用量子化學PM3算法計算PCDD/Fs的量子化學參數,應用遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)對所建模型中的變量進行篩選,建立了能預測吸附到云杉[Picea abies (L.) Karst.]針葉表面的PCDD/Fs光解半衰期(t1/2)的定量結構-性質關系(QSPR)模型,認為影響PCDD/Fs光解速率的主要因素是分子最高占據軌道能(EHOMO)、前線分子軌道能量差(ELUMO-EHOMO)和平均極化率(α).隨著EHOMO和α的增大;其lg t1/2值增大,PCDD/Fs的lg t1/2值與其(ELUMO-EHOMO)值呈拋物線關系,當ELUMO-EHOMO＝7.847時,lg t1/2有最小值;當ELUMO-EHOMO≤7.847時,lg t1/2值隨著ELUMO-EHOMO的增大而減小;當ELUMO-EHOMO≥7.847時,lg t1/2值隨著ELUMO-EHOMO的增大而增大.

作 者： 牛軍峰 余剛 韓文亞 NIU Jun-feng YU Gang HAN Wen-ya   作者單位： 清華大學環境科學與工程系持久性有機污染物研究中心,北京,100084  刊 名： 環境科學  ISTIC PKU 英文刊名： ENVIRONMENTAL SCIENCE  年，卷(期)： 2005 26(2)  分類號： X173  關鍵詞： 遺傳算法   PCDD/Fs   定量結構-性質關系(QSPR)   量子化學參數  

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