1-己烯/1-辛烯是生产高性能聚烯烃产品的重要共聚单体,通过铬系催化剂催化乙烯高选择性齐聚(三聚或四聚)合成1-己烯/1-辛烯是目前烯烃配位聚合领域的研究热点之一。我们使用二维定量构效方法(QSAR/QSPR)来预测铬系PNP型乙烯高选择性三/四聚催化体系中1-" />
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铬系PNP型乙烯高选择性三/四聚催化体系的二维定量构效关系研究

作　者: 占兴稳
导　师: 刘柏平
学　校: 华东理工大学
专　业: 材料化学工程
关键词: 定量构效关系 1-己烯/1-辛烯 1-辛烯 启发式方法 径向基函数神经网络方法
分类号: TQ325.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


1-辛烯 的学位论文">1-己烯/1-辛烯是生产高性能聚烯烃产品的重要共聚单体,通过铬系催化剂催化乙烯高选择性齐聚(三聚或四聚)合成1-己烯/1-辛烯是目前烯烃配位聚合领域的研究热点之一。我们使用二维定量构效方法(QSAR/QSPR)来预测铬系PNP型乙烯高选择性三/四聚催化体系中1-己烯/1-辛烯以及单独的1-辛烯的选择性。我们分别采用启发式方法(HM)和径向基函数神经网络方法(RBFNN)对体系进行了定量构效关系研究。首先采用Guassian 03软件中密度泛函理论(DFT)方法对数据集中各配体结构进行了分子结构优化,通过CODESSA软件计算四种描述符参数(组成描述符,拓扑描述符,几何描述符,电子描述符)。然后,使用启发式方法对描述符进行预选择并构建线性模型；径向基函数神经网络方法被用来构建非线性模型。通过对模型涉及的描述符进行解释,我们发现,随着PNP配体上N原子连接的基团的空间位阻不断增大,以及供电子基团不断增多,1-己烯/1-辛烯的选择性会得到明显的提升；而改变N原子上取代基对1-辛烯的选择性影响较小。根据影响因素我们预测了19种新型PNP型配体结构,设计了合成新型配体的反应路径,为进一步实验开发高效铬系三聚和四聚催化剂打下了良好的理论基础。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 文献综述  10-23
  1.1 引言  10-11
  1.2 乙烯三聚的发现及机理  11-13
    1.2.1 乙烯三聚现象的发现  11
    1.2.2 乙烯三聚机理的提出  11-13
  1.3 乙烯四聚的发现及机理  13-14
    1.3.1 乙烯四聚反应的发现  13
    1.3.2 乙烯四聚机理的提出  13-14
  1.4 铬系乙烯高选择性齐聚催化剂研究现状  14-16
    1.4.1 N型配体  14-15
    1.4.2 N,O型配体  15
    1.4.3 SNS型配体  15
    1.4.4 PNP型配体  15-16
  1.5 定量构效关系(Quantitative Structure-Activity/Property Relationship,QSAR/QSPR)  16-21
    1.5.1 定量构效关系简介  16-17
    1.5.2 QSAR/QSPR研究步骤  17-21
  1.6 课题的提出及创新性  21-23
第2章 数据集选取与分子结构几何优化  23-28
  2.1 数据集选取  23-24
    2.1.1 选取原则  23
    2.1.2 数据集的选取  23-24
  2.2 理论基础  24-25
    2.2.1 几何优化(Geometry optimization)  24
    2.2.2 理论方法和基组  24-25
    2.2.3 计算细节  25
  2.3 催化剂分子模拟基础  25-26
    2.3.1 分子模型的构建  25-26
    2.3.2 电荷及自旋多重度基态的确定  26
  2.4 数据集结构几何优化  26-27
  2.5 本章小结  27-28
第3章 描述符的产生选择及启发式方法(HM)建立线性模型  28-39
  3.1 引言  28
  3.2 描述符的产生和选择  28-30
    3.2.1 描述符的产生  28
    3.2.2 启发式方法(HM)  28-29
    3.2.3 描述符的选择  29-30
  3.3 启发式方法(HM)建立线性模型  30-33
    3.3.1 线性模型的建立  30-31
    3.3.2 启发式方法预测结果  31-33
  3.4 结果讨论  33-37
    3.4.1 1-辛烯 的学位论文">1-己烯/1-辛烯模型  33-36
    3.4.2 1-辛烯模型  36-37
  3.5 本章小结  37-39
第4章 径向基函数神经网络(RBFNN)法建立非线性模型  39-48
  4.1 引言  39
  4.2 径向基函数神经网络  39-42
    4.2.1 径向基函数神经网络(RBFNN)法简介  39-41
    4.2.2 RBFNN优缺点  41-42
  4.3 仿真工具MATLAB简介及操作方法  42
    4.3.1 MATLAB软件简介  42
    4.3.2 操作方法  42
  4.4 结果讨论  42-47
    4.4.1 RBFNN的半径宽与隐含层层数  42-44
    4.4.2 RBFNN预测及模型参数  44-46
    4.4.3 HM与RBFNN对比  46-47
  4.5 本章小结  47-48
第5章 新型PNP型配体的提出及选择性预测  48-59
  5.1 引言  48
  5.2 新型PNP型配体的提出  48-49
  5.3 新型PNP型催化剂几何优化及描述符计算  49-51
    5.3.1 新型PNP型催化剂几何优化  49-50
    5.3.2 新型PNP型催化剂描述符计算  50-51
  5.4 新型PNP配体选择性预测  51-52
  5.5 配体合成  52-57
    5.5.1 实验原料和试剂  52-53
    5.5.2 实验仪器与设备  53
    5.5.3 分析测试方法  53
    5.5.4 1号配体合成  53-55
    5.5.5 1号配体表征  55-57
  5.6 本章小结  57-59
第6章 全文总结和展望  59-61
参考文献  61-66
致谢  66-67
攻读硕士学位期间发表的论文  67

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中图分类: > 工业技术 > 化学工业 > 合成树脂与塑料工业 > 聚合类树脂及塑料 > 聚烯烃类及塑料
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