一种化学物质的GWP分类预测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种化学物质的GWP分类预测方法及装置，利用训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量以及分类标注，采用随机森林分类法进行分类模型的训练，从而实现能够根据预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量，通过训练后的分类模型得到预测集化合物的分类标注，从而根据输出的具体的分类标注确定预测集化合物的GWP值的范围，本申请的预测方法更加简单，在训练好分类模型之后只需要计算预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量，大大缩短了计算步骤，且准确度更高，使得化合物的GWP预测值的计算步骤更简单以及准确。

【技术实现步骤摘要】
一种化学物质的GWP分类预测方法及装置
本申请涉及化学检测
，尤其涉及一种化学物质的GWP分类预测方法及装置。
技术介绍
政府间气候变化专门委员会(IntergovernmentalPanelonClimateChange，IPCC)是对全球范围内有关气候变化及其影响、气候变化减缓和适应措施的科学、技术、社会、经济方面的信息进行评估，并根据需求为《联合国气候变化框架公约》实施提供科学技术咨询的国际性组织。IPCC将GWP(GlobalWarmingPotential)定义为瞬时脉冲排放1kg化学物质x，在一定时间范围内引起的辐射强迫的积分相对于同样条件下排放等量参考气体(CO2)在同样时间范围内的辐射强迫积分的比值，即：x(t)＝e-t/τ；其中TH是时间范围(比如20、100和500年)，在本研究中我们取100年；t表示时间；RFx和RFr分别表示化合物x和参考气体CO2的辐射强迫；ax和ar分别表示相应的辐射效率；x(t)和r(t)分别表示化合物x和参考气体的时间相应函数；τ为大气寿命，单位为a；参比化合物CO2大气响应函数r(t)是由IPCC在2007最新发布的公式，参数a0，ai，τi是常数由IPCC公布。一种化学物质i的大气寿命(atmosphericlifetime，τi)取决于其与羟基自由基的反应速率ki并表示为与甲基氯仿(CH3CCl3)的相对大气寿命：其中与ki分别代表277K时CH3CCl3与化学物质i与羟基自由基的反应速率常数。因此:因此，化合物在大气中的羟基自由基反应速率ki是计算GWP的关键参数。为了应对全球变暖，多个国家政府政府间签署的框架协议，规定未来排放的化学物质要求其GWP≤200。鉴于此，使用GWP≤200的材料是非常重要的。然而，对成千上万的化合物测试GWP值是非常耗时且成本昂贵的，因此，工业界(比如制冷、电力工业)需要一种快速、便宜的方法以提高发现低GWP化合物的效率并降低成本。现有技术是采用组合辐射效率预测与羟基自由基反应速率预测，再预测化合物的GWP，实际的结果中，GWP的预测值与实验值之间比较离散，说明模型存在对化合物GWP是否小于200存在准确度的问题：当一个化合物的GWP实验值为200的时候，很可能被预测值为1200。同时，该预测方法比较复杂，需要三步计算。因此，提出一种更简单、准确的GWP预测方法是本领域技术人员急需的。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种化学物质的GWP分类预测方法及装置，使得化合物的GWP预测值的计算步骤更简单以及准确。有鉴于此，本申请第一方面提供了一种化学物质的GWP分类预测方法，所述方法包括：获取含有分类标注的训练集化合物，所述分类标注包括表示GWP值小于等于200的第一分类标注、表示GWP值大于200小于等于1000的第二分类标注和表示GWP值大于1000的第三分类标注；计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；将所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量作为自变量，所述训练集化合物的分类标注作为因变量，采用随机森林分类法进行分类模型的训练，得到训练后的分类模型；获取预测集化合物；计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；将所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量以及所述训练后的分类模型通过随机森林预测器对所述预测集化合物进行GWP预测，得到所述训练后的分类模型输出的所述预测集化合物的分类标注。可选地，所述计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用半经验量子力学法计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用半经验量子力学法计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。可选地，所述半经验量子力学法具体为AM1、PM3、PM6或PM7中的任意一种。可选地，所述计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用密度泛函理论计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用密度泛函理论计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。可选地，所述密度泛函理论具体为B2LYP或APFD。可选地，所述计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用从头计算法计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用从头计算法计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。本申请第二方面提供一种化学物质的GWP分类预测装置，所述装置包括：第一获取单元，用于获取含有分类标注的训练集化合物，所述分类标注包括表示GWP值小于等于200的第一分类标注、表示GWP值大于200小于等于1000的第二分类标注和表示GWP值大于1000的第三分类标注；第一计算单元，用于计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；训练单元，用于将所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量作为自变量，所述训练集化合物的分类标注作为因变量，采用随机森林分类法进行分类模型的训练，得到训练后的分类模型；第二获取单元，用于获取预测集化合物；第二计算单元，用于计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；预测单元，用于将所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量以及所述训练后的分类模型通过随机森林预测器对所述预测集化合物进行GWP预测，得到所述训练后的分类模型输出的所述预测集化合物的分类标注。可选地，所述第一计算单元还用于采用半经验量子力学法计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述第二计算单元还用于采用半经验量子力学法计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。可选地，所述第一计算单元还用于采用密度泛函理论计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述第二计算单元还用于采用密度泛函理论计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。可选地，所述第一计算单元还用于采用从头计算法计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述第二计算单元还用于采用从头计算法计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：本申请实施例中，提供了一种化学物质的GWP分类预测方法，利用训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量以及分类标注，采用随机森林分类法进行分类模型的训练，从而实现能够根据预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量，通过训练后的分类模型得到预测集化合物的分类标注，从而根据输出的具体的分类标注确定预测集化合物的GWP值的范围，本申请的预测方法更加简单，在训练好分类模型之后只需要计算预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量，大大缩短了计算步骤，且准确度更高，使得化合物的GWP预测值的计算步骤更简单以及准确。附图说明图1为本申请实施例中一种化学物质的GWP分类预测方法的方法流程图；图2为本申请实施例中一种化学物质的GWP分类预测装置的装置结构图。具体实施方式为了使本技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种化学物质的GWP分类预测方法，其特征在于，包括：获取含有分类标注的训练集化合物，所述分类标注包括表示GWP值小于等于200的第一分类标注、表示GWP值大于200小于等于1000的第二分类标注和表示GWP值大于1000的第三分类标注；计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；将所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量作为自变量，所述训练集化合物的分类标注作为因变量，采用随机森林分类法进行分类模型的训练，得到训练后的分类模型；获取预测集化合物；计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；将所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量以及所述训练后的分类模型通过随机森林预测器对所述预测集化合物进行GWP预测，得到所述训练后的分类模型输出的所述预测集化合物的分类标注。

【技术特征摘要】
1.一种化学物质的GWP分类预测方法，其特征在于，包括：获取含有分类标注的训练集化合物，所述分类标注包括表示GWP值小于等于200的第一分类标注、表示GWP值大于200小于等于1000的第二分类标注和表示GWP值大于1000的第三分类标注；计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；将所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量作为自变量，所述训练集化合物的分类标注作为因变量，采用随机森林分类法进行分类模型的训练，得到训练后的分类模型；获取预测集化合物；计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；将所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量以及所述训练后的分类模型通过随机森林预测器对所述预测集化合物进行GWP预测，得到所述训练后的分类模型输出的所述预测集化合物的分类标注。2.根据权利要求1所述的化学物质的GWP分类预测方法，其特征在于，所述计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用半经验量子力学法计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用半经验量子力学法计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。3.根据权利要求2所述的化学物质的GWP分类预测方法，其特征在于，所述半经验量子力学法具体为AM1、PM3、PM6或PM7中的任意一种。4.根据权利要求1所述的化学物质的GWP分类预测方法，其特征在于，所述计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用密度泛函理论计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量；相应地，所述计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用密度泛函理论计算所述预测集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量。5.根据权利要求4所述的化学物质的GWP分类预测方法，其特征在于，所述密度泛函理论具体为B2LYP或APFD。6.根据权利要求1所述的化学物质的GWP分类预测方法，其特征在于，所述计算所述训练集化合物的前线轨道HOMO和LUMO能量具体为：采用从头计...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽，周永言，唐念，樊小鹏，邹庄磊，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44