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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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