[发明专利]疏水性有机物被动采样材料硅橡胶与水之间分配系数的预测方法

说明书

一种疏水性有机物被动采样材料(硅橡胶)与水分配系数的预测方法，属于污染物环境暴露测试技术领域。首先通过文献收集173个疏水性有机化合物硅橡胶‑水分配系数的实验值，其次，获取化合物的Padel描述符，最后，采用遗传算法‑多元线性回归分析构建预测疏水性有机物K_srw的QSAR模型。构建的模型涵盖63个新兴污染物，具有良好的拟合度、稳健性和预测能力，且应用域明确。使用本发明所建模型可以直接通过有机化合物分子结构参数快速预测应用域内疏水性有机物的K_srw值，且预测准确、简单经济，不仅能更好地衡量硅橡胶被动采样器的性能，也为化学品的暴露风险评价和监管提供技术支持，对污染物的环境暴露测试具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及一种采用定量-结构活性关系(QSAR)模型预测疏水性有机物被动采样材料(硅橡胶)与水之间分配系数的方法，属于污染物环境暴露测试技术领域。

技术背景

单相被动采样技术目前广泛应用于不同水体疏水性有机物浓度的监测中。硅橡胶因具有分配系数高和传输阻力低的特点常被用作单相被动采样材料。疏水性有机物的硅橡胶-水分配系数(K_srw)是硅橡胶作为被动采样材料的一个重要参数，也是评价被动采样材料性能和准确计算水体中有机物浓度的一个重要指标，其定义式为K_srw＝C_sr/C_w，其中C_sr(mol/kg硅橡胶)和C_w(mol/L水)分别表示疏水性有机物在硅橡胶和水之间达到分配平衡时的浓度。K_srw的准确测定对于疏水性有机物在水溶液中浓度的测定、水体中疏水性有机物的分布、源识别、暴露风险评价、环境决策制定都有着重要的意义。

通常K_srw可通过助溶剂方法实验测定。但是实验测定受到诸如温度、离子强度、有机质等多种因素的影响。对于高疏水性有机物，因其极易吸附在实验装置表面，达到平衡所需时间长，实验测定困难，且不同实验室和不同来源吸附材料得到的K_srw的重现性差。因此非常有必要发展实验替代技术用于获取疏水性有机物的K_srw。

QSAR模型有助于实现有毒有害化学品污染管理的“预先防范原则”，能够减少或替代相关实验，弥补实验数据的缺失、降低实验费用，目前有关预测疏水性有机物的K_srw方法的研究较少，且现有研究所建模型中，模型化合物多数是多环芳烃和多氯联苯，且缺少应用域表征和机理解释。因此，随着新兴污染物的增加，有必要发展一个能快速高效的预测疏水性有机物K_srw的QSAR模型。

发明内容

本发明的目的是建立可高效快速预测疏水性有机物K_srw的预测方法。首先通过文献收集疏水性有机化合物K_srw的实验值，其次，获取化合物的Padel描述符，最后，采用遗传算法-多元线性回归分析(GA-MLR)构建预测疏水性有机物K_srw的QSAR模型。本方法可直接通过有机化合物的分子结构参数(分子结构描述符)预测K_srw，进而在被动采样中快速、准确地得到水中化合物的浓度，为化合物的暴露风险评价和管理提供依据。

本发明的技术方案：

一种疏水性有机物被动采样材料(硅橡胶)与水之间分配系数的预测方法，步骤如下：

首先，通过文献收集疏水性有机物在Altesil^TM透明硅橡胶-水之间的log K_srw值，如果一个疏水性有机物的log K_srw值有多个来源，则取平均值，共得到173个疏水性有机物的log K_srw值，其中63个新兴污染物；