【技术实现步骤摘要】
本申请涉及气体燃爆特性预测，具体涉及一种可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法及预测系统。
技术介绍
1、可燃气体/蒸气因其本身所固有的闪燃温度低、爆炸极限范围宽等特性，在生产、储存、使用、运输和废弃物处置等过程中极易引发火灾爆炸等重大生产安全事故。可燃气体/蒸气的燃爆特性主要包括爆炸上限、爆炸下限、闪点、自燃点和燃烧热等，掌握这些燃爆特性数据对于其安全具有重要的指导作用。然而，由于可燃气体/蒸气种类繁多，实验测量法费时费力。
2、定量构效关系(quantitative structure-property relationship，qspr)方法在其燃爆特性预测方面发挥重要作用。然而，据申请人了解，现有燃爆特性预测模型只能实现单目标预测(pan y.；jiang j.flammability characteristics prediction using qsprmodeling.machine learning in chemical safety health:fundamentals withapplications,2022:47-80)。例如，采用遗传算法构建有机化合物单个燃爆特性预测方法(中国专利cn101339181b)；采用支持向量机法构建有机化合物和混合物单个燃爆特性预测方法(中国专利cn1339180b和cn102608285b)。
3、对于可燃气体/蒸气的燃爆危险性需要根据爆炸下限、爆炸上限、闪点等多个参数进行综合评价。在分子设计时，期望物质的爆炸浓度范围小，闪点高，即物质的爆炸下
技术实现思路
1、针对目前可燃气体/蒸气单目标燃爆特性预测难以满足分子设计时多维度指标要求的问题，本申请提出一种可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法及预测系统，能够通过改进的qspr模型准确、快速地预测多个燃爆特性参数。
2、第一方面，本申请提供一种可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，包括如下内容：
3、s1,收集可燃气体/蒸气的燃爆特性数据，构成燃爆特性数据集，将所述燃爆特性数据集按比例分为训练集和测试集；
4、s2,对可燃气体/蒸气的分子结构进行优化和频率分析，采用量子化学描述符对可燃气体/蒸气的分子结构进行表征，并对量子化学描述符进行筛选，得到线性相关性符合阈值要求的量子化学描述符；
5、s3,基于训练集计算并筛选其对应的量子化学描述符参数值，构建燃爆特性多目标qspr模型，采用测试集测试和评价所述燃爆特性多目标qspr模型，验证模型的预测能力；
6、s4,通过所构建的燃爆特性多目标qspr模型，进行可燃气体/蒸气燃爆特性的预测。
7、在第一方面的一种可能的实施方式中，步骤s2通过multiwfn计算获取所述量子化学描述符，构成描述符集合，所述描述符集合包括gipf描述符、偶极矩、最高占据分子轨道能、最低未占分子轨道能和能隙。
8、在第一方面的一种可能的实施方式中，步骤s2采用皮尔逊相关系数对所述量子化学描述符进行筛选。
9、在第一方面的一种可能的实施方式中，构建基于多层感知机网络的燃爆特性多目标qspr模型，构建过程如下：
10、s300,选取激活函数和损失函数；
11、s301,采用数据预处理层的batchnorm1d函数对筛选得到的d个描述符进行归一化处理；
12、s302,将归一化处理后的d个描述符输入至隐层一，扩展到3d个参数；
13、s303,将3d个参数通过隐层二转化为d个参数；
14、s304,通过全连接层拟合后输出可燃气体/蒸气的目标燃爆特性；
15、其中，d表示线性相关性符合阈值要求的量子化学描述符的数量。
16、在第一方面的另一种可能的实施方式中，构建基于残差网络的燃爆特性多目标qspr模型，构建过程如下：
17、s310,选取激活函数和损失函数；
18、s311,采用数据预处理层的batchnorm1d函数对筛选的d个描述符进行归一化处理；
19、s312,采用隐层一的一维卷积对归一化处理后的描述符进行卷积处理，并再次采用batchnorm1d函数对卷积处理后的描述符进行归一化处理；
20、s313,经过最大池化层处理；
21、s314,经过残差块的两次卷积和一次加和处理后，再经平均池化层处理，利用flatten函数将所有维度展平后输出3d个参数；
22、s315,将个参数经隐层二转化后输出d个参数；
23、s316,通过全连接层拟合后输出可燃气体/蒸气的目标特性；
24、其中，d表示线性相关性符合阈值要求的量子化学描述符的数量。
25、在第一方面的一种可能的实施方式中，还包括对所述燃爆特性多目标qspr模型的应用域进行分析的步骤。
26、在第一方面的一种可能的实施方式中，还包括对影响燃爆特性的微观机理进行分析的步骤。
27、第二方面，本申请提供一种用于执行所述可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法的系统，包括：
28、燃爆特性数据采集单元，收集可燃气体/蒸气的燃爆特性数据，构成燃爆特性数据集，将所述燃爆特性数据集按比例分为训练集和测试集；
29、描述符计算与筛选单元，用于对可燃气体/蒸气的分子结构进行优化和频率分析，采用量子化学描述符对可燃气体/蒸气的分子结构进行表征，并对量子化学描述符进行筛选，得到线性相关性符合阈值要求的量子化学描述符；
30、预测模型构建单元，基于训练集计算并筛选其对应的量子化学描述符参数值，构建燃爆特性多目标qspr模型，采用测试集测试和评价所述燃爆特性多目标qspr模型，验证模型的预测能力；
31、燃爆特性预测单元，通过所构建的燃爆特性多目标qspr模型，进行可燃气体/蒸气燃爆特性的预测。
32、在第二方面的一种可能的实施方式中，系统还包括：
33、应用域分析单元，用于对所述燃爆特性多目标qspr模型的应用域进行分析。
34、在第二方面的一种可能的实施方式中，系统还包括：
35、微观机理分析单元，用于对影响燃爆特性的微观机理进行分析。
36、与现有方法相比，本申请具有以下有益效果：
37、(1)本申请能够根据分子结构式精确、快速地预测可燃气体、蒸气的多种燃爆特性，如爆炸下限、爆炸上限、闪点等。
38、(2)本申请采用基于分子波函数信息的统一描述符，构建了多目标燃爆特性预测模型，增强了模型的可解释性，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，包括如下内容：
2.根据权利要求1所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，步骤S2中，通过Multiwfn计算获取所述量子化学描述符，构成描述符集合，所述描述符集合包括GIPF描述符、偶极矩、最高占据分子轨道能、最低未占分子轨道能和能隙。
3.根据权利要求2所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，步骤S2中，采用皮尔逊相关系数对所述量子化学描述符进行筛选。
4.根据权利要求1所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，构建基于多层感知机网络的燃爆特性多目标QSPR模型，构建过程如下：
5.根据权利要求1所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，构建基于残差网络的燃爆特性多目标QSPR模型，构建过程如下：
6.根据权利要求1所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，还包括对所述燃爆特性多目标QSPR模型的应用域进行分析的步骤。
7.根据权利要求1所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测
8.一种用于执行如权利要求1-7任一所述可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法的系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，包括如下内容：
2.根据权利要求1所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，步骤s2中，通过multiwfn计算获取所述量子化学描述符，构成描述符集合，所述描述符集合包括gipf描述符、偶极矩、最高占据分子轨道能、最低未占分子轨道能和能隙。
3.根据权利要求2所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，步骤s2中，采用皮尔逊相关系数对所述量子化学描述符进行筛选。
4.根据权利要求1所述的可燃气体/蒸气多目标燃爆特性预测方法，其特征在于，构建基于多层感知机网络的燃爆特性多目标qspr模型，构建过程如下：
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘勇，张鑫，倪宇晴，戴朱贤，蒋军成，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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