[发明专利]一种预测模型的建立方法

说明书

本发明公开了一种预测模型的建立方法。基于化合物结构计算具有结构特征的分子描述符，采用多元线性回归方法，构建了有机化合物的QSAR模型，模型的建立严格遵循经济合作与发展组织关于QSAR模型的构建和使用导则。所构建的模型应用域明确，包含197种结构不同的有机化合物，包括含有碳碳双键、碳碳三键、醇羟基、酚羟基、羰基、醛基、羧基、酯基、酰胺基、硝基、氨基、氰基、醚键、二硫键、氟、氯、溴、碘、砷等基团的化合物。模型具有良好的拟合能力、稳健性和预测能力，能够快速、准确预测有机化合物的值，为基于硫酸自由基的高级氧化技术的应用提供参考。

技术领域

本发明涉及一种通过建立定量构效关系模型(QSAR)预测水相中有机物与硫酸自由基反应速率常数的方法，属于生态风险评价测试策略技术领域。

背景技术

高级氧化技术(Advanced oxidation Processes,AOPs)是水污染控制中常用的工艺，在去除水体含有的微量污染物方面具有良好的发展前景。其原理是通过激发产生羟基自由基、硫酸自由基等活性物种，进而攻击水体中的各类污染物，将其降解为CO₂、水和矿物盐类，从而实现水体中毒害物质的脱除。根据自由基激活方式的不同，高级氧化技术分为：光化学氧化、电化学氧化、光催化氧化、湿式催化氧化、声化学氧化、湿式氧化及Fenton氧化等。

传统的高级氧化技术大多基于羟基自由基作为活性物种来完成降解反应，但这一体系对反应条件的要求(较低pH下进行反应)比较苛刻，故具有一定的局限性。基于硫酸自由基(SO₄^·-)为活性物种的高级氧化技术，具有较宽的pH适用性和较强的氧化能力，越来越受到研究者的关注。有机污染物与SO₄^·-的水相反应速率常数是表征污染物与SO₄^·-反应能力与强度的物理量，具有越大数值的化合物具有越强的SO₄^·-反应活性，越容易被SO₄^·-降解。因此，获取污染物的数值，有助于污水处理中选择合适的工艺参数(如设计反应时间，药物的投加量等)，也有助于评价该污染物在环境中的持久性与生态风险。

化合物的数值的主要实验测定方法是竞争动力学法，该方法虽然可以获得比较准确的结果，但成本较高、耗费人力物力。目前有报道的有数值的化合物仅约200种，远不能满足SO₄^·-氧化技术工程参数的需求，也无法满足化学品风险管理的需要。截止2017年5月，美国化学文摘社(Chemical Abstracts Service,CAS)登记的化学品已超过1.29亿种，已经得到市场化的化学品超过14万种，面对数量如此庞大的化学品，单靠实验测定显然无法满足对的需要。因此，非常有必要发展可靠的实验替代技术用于获取有机物的数值。

定量结构-活性关系(Quantitative Structure Activity Relationship,QSAR)是指有机污染物的分子结构与其理化性质、环境行为或毒理学效应参数之间的定量关系，通过建立QSAR模型对有机物的各项性质进行预测，具有降低测试费用、缩短测试时间、弥补实验数据缺失、评估试验数据不确定性等诸多优势，因此QSAR技术在化学品风险管理中得到了广泛应用。为此2007年世界经济合作与发展组织(OECD)提出了QSAR模型发展的使用准则：(1)具有明确定义的环境指标；(2)具有明确的算法；(3)定义了模型的应用域；(4)模型具有适当的拟合度、稳定性和预测能力；(5)最好能够进行机理解释。该准则的提出为QSAR模型的发展和使用指明了方向。