醇胺溶液二氧化碳解吸能力的定量构效关系研究

摘要：

减少CO2排放对缓解温室效应意义重大,CO2捕集技术已成为研究热点.醇胺溶液吸收CO2是工业上应用广泛的方法,增大醇胺水溶液的CO2解吸能力,对降低整体捕集能耗及其推广应用至关重要.本文用遗传函数逼近算法(GFA)和人工神经网络(ANN)算法建立了21种不同醇胺的定量构效模型,以获得醇胺结构和CO2解收能力之间的预测定量关系.使用B3LYP和6-311++G(d,p)水平的密度泛函理论(DFT)方法进行结构优化.模型预测性良好,并通过描述符分析表明,减少羟基数将增加其CO2解吸能力;同时,分子热力学及拓扑状态/分子形状也是影响解吸能力的因素.

关键词：QSAR、二氧化碳解吸、醇胺溶液、GFA算法

所属期刊栏目：44

分类号：TQ011;TQ028.17(一般性问题)

资助基金：2018YFB0605700

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-75