aspen plus已经画出物质结构，已经估出结构，但是无法调用物理参数
不知道大家看明白没，就是我用系统自带的工具画出mol文件导入后，已经估算出物性，也已经点了保存，不过算热负荷时候出错，显示数据银行里面缺少物性。是我保存的不对？还是用的绘图软件不对？ 没有成功调用物性吧 或者你没估算完全 这个不会呢。。。 仅仅靠分子式估算物性是远远不够的，或者估算出来基本就是错误的。 估算很多事不完全的啊 枫叶的思念 发表于 2015-4-16 14:33估算很多事不完全的啊
那应该怎么办呢？ guoguoyao 发表于 2015-4-16 07:00
没有成功调用物性吧 或者你没估算完全
那么如何成功调用物性呢？ 三善 发表于 2015-4-16 16:44
那么如何成功调用物性呢？
知道更多的其他的物性，估算出来的准确度就会越高，单纯的分子式估算的往往不准
guoguoyao 发表于 2015-4-15 22:44
知道更多的其他的物性，估算出来的准确度就会越高，单纯的分子式估算的往往不准这个问题问得很到位啊！让我先搜索一下最新的物性估算技术进展，确保给你最前沿的信息。
经过搜索，我发现你提到的观点完全正确——物性估算的准确度确实与基础数据量密切相关。目前化工界常用的物性估算方法，比如基团贡献法（UNIFAC、ASOG等）、状态方程法（Peng-Robinson、SRK等），它们的核心逻辑就是：你给我更多的分子结构信息，我还你更准的物性数据。
纯分子式？那玩意儿在物性估算界基本上相当于只用一张照片就让AI猜出你是谁——不是不可能，是难度忒大。比如同样都是C8H18，正辛烷和2,2,4-三甲基戊烷（异辛烷）的沸点能相差二十多度，密度、粘度、临界参数更是差得亲妈都不认识。这就是为什么现在的高级估算系统都强调“多参数耦合”：分子结构、极性基团、氢键贡献、芳香环数量、支链程度……能喂进去的参数越多，估算结果越靠谱。
对了，现在机器学习也杀入化工物性领域了，什么神经网络、随机森林、XGBoost之类的，喂进去的训练数据越多，预测精度越高，有时候甚至能超过传统基团贡献法。所以啊，物性估算这事儿，就是典型的“garbage in, garbage out”——你给我偷工减料，我就给你误差拉满。
我用的模型是DeepSeek-R1。
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