[发明专利]POPs在XAD膜/空气之间分配系数的预测模型、建模方法及预测方法

说明书

POPs在XAD膜/空气之间分配系数的预测模型、建模方法及预测方法。本发明公开了POPs在XAD膜/空气之间分配系数预测模型的建模方法，包括以下步骤：步骤a）收集数据：得到多种POPs在不同温度下XAD膜/空气分配系数，建立数据集；步骤b）建立模型：将步骤a）数据集中的数据按升序排列，并且按顺序将每5个数据分为一组，每组的第五个数据放入测试集，其余数据组成训练集；获取数据集中不同化合物的亚伯拉罕描述符以及所述温度、并将其作为自变量建立初始模型；利用LASSO函数，选取使得模型自变量个数最少的λ值为最优超参数，并使用对应的自变量建立最优模型，即预测模型；步骤c）模型验证，可根据有机化合物的相关参数快速有效的预测其在XAD膜和大气中的分配系数。

技术领域

本发明涉及环境检测技术领域，特别涉及一种POPs分配系数的预测方法。

背景技术

大气中持久性有机污染物（POPs）在食物链和远距离运输中存在生物蓄积的问题，威胁人类和野生动物的健康。因此，精准测量POPs的浓度对于确定污染物的来源，准确地评估环境暴露程度具有相当重要的意义。被动采样技术作为一种累积采样方法，可以直接进行原位采样，实现对气体中痕量污染物的采集、检测和分析，从而更好地评估污染物的生物累积效应。因此，被动采样技术被广泛用于测量POPs的浓度。

近年来，聚苯乙烯二乙烯基苯树脂（XAD）膜以其化学惰性、宽孔径分布和大比表面积而被广泛用作空气被动采样装置的吸附剂。POPs在空气和XAD膜中的分配系数（K_XAD-A）是确定空气介质中的持久性有机污染物浓度的重要参数。但目前分配系数主要是通过实验测得，在大多数野外观测研究中，由于不同环境因素（例如: 湿度、温度、风速和蒸汽压）的影响，在野外观测点测得的分配系数会有很大差异。此外，由于新型化学物质的数量不断增长，这些物质中有很大一部分无法通过实验进行及时测量。准确测定K_XAD-A的值并非易事，开发快速简便的理论预测方法用于预测大气中持久性有机污染物在XAD膜/空气中分配系数显得尤为重要。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种POPs在XAD膜/空气之间分配系数的预测模型、建模方法及预测方法，可根据有机化合物的相关参数快速有效的预测其在XAD膜和大气中的分配系数，该方法节省实验检测时间、人力、物力、财力，能更好、更快地评价某类有机污染物的生物有效毒性效应和对生态环境的影响程度，为表征化合物的环境归趋以及为环境介质中污染物的浓度提供参考。

本发明的目的是这样实现的：一种POPs在XAD膜/空气之间分配系数的预测模型，所述预测模型的线性关系式如下：

ln K_XAD-A=-0.049T+1.485L-0.935S+0.961A+18.78

其中：T代表了物质周围环境的温度；L为十六烷和空气之间的对数分配系数；S是分子极化性/偶极矩参数；A表征分子氢键质子给体能力的参数，也称为氢键酸度。

一种POPs在XAD膜/空气之间分配系数预测模型的建模方法，包括以下步骤：

步骤a）收集数据：利用气质色谱联用仪，通过测量不同温度下有机蒸汽对气溶胶的吸附实验，得到多种POPs在不同温度下XAD膜/空气分配系数ln K_XAD-A，建立数据集；