基于分子表面电荷密度分布与机器学习的混合物设计方法研究.pdf

本文介绍了一种创新的混合物设计方法，该方法结合了分子表面电荷密度分布的描述符（S描述符）与机器学习技术，以实现高效且精准的混合物配方设计。在当前市场对具有可调控性能的混合物产品日益增长的需求背景下，这种方法具有重要的应用价值。 混合物设计通常涉及多种因素，包括化学性质、物理性质以及感官特性，如气味和颜色。传统的设计方法可能难以准确预测这些复杂性质，尤其是那些难以量化的属性。本文提出的策略利用S描述符来表征分子的电荷分布，这为理解和预测混合物的性质提供了一个新的视角。S描述符是通过计算分子表面的电荷密度分布来获取的，可以反映分子间的相互作用和潜在的化学反应性。 机器学习模型在此过程中的作用是学习S描述符与目标性质之间的关系。通过训练模型，可以预测出符合特定性质需求的混合物的S描述符。例如，如果目标是设计一种具有特定气味的香精，模型会预测出能够产生这种气味的化合物组合的S描述符。 在实际操作中，首先根据目标性质输入，模型会生成一组S描述符。接着，利用欧几里德距离作为相似性度量标准，从已知的化合物数据库中筛选出与预测S描述符相近的候选混合物组成。这一步骤有助于找到最有可能达到预期性质的化合物组合。 实验验证阶段对候选混合物及其组成成分进行测试，以确认它们的实际性质是否与理论预测相符。文中以丙酸叶醇酯的混合香精替代物设计为例，成功设计出两种混合物，并通过实验验证其气味和理化性质接近原始化合物，证明了该方法的有效性。 该研究展示了机器学习和分子描述符在化工产品设计中的潜力，特别是在处理复杂性质预测时的优势。这一方法不仅可以应用于香精设计，还可以扩展到制药、化妆品、食品等行业，为开发新型混合物产品提供了科学依据和技术支持。同时，该研究也强调了参考文献和专业指导的重要性，这在科学研究和工程实践中是不可或缺的。 基于分子表面电荷密度分布与机器学习的混合物设计方法是一种前沿的、具有广泛应用前景的技术，它将化学信息学与数据驱动的决策工具相结合，有望推动混合物产品的创新设计和优化。