【摘 要】
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开发了结构性质关联模型（QSPR）,实现了基于烃类化合物的结构特征预测黏温特性的功能。搜集了254种烃类化合物不同温度下的黏度数据,选择改进的Andrade方程来描述烃类化合物的黏
【机 构】
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中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(21506254);中国石油大学(北京)科研基金(2462014YJRC020)
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开发了结构性质关联模型（QSPR）,实现了基于烃类化合物的结构特征预测黏温特性的功能。搜集了254种烃类化合物不同温度下的黏度数据,选择改进的Andrade方程来描述烃类化合物的黏温特性曲线,并通过对实验数据进行回归,获得了化合物的Andrade方程参数B和T0。在此基础上,采用分子质量和15个基团作为分子的结构特征参数,建立神经网络模型预测Andrade模型参数B和T0,平均相对误差分别为3.59%和1.27%。通过所预测的Andrade模型参数计算化合物的黏温性能,预测值与实验数据相比绝对平均误差为0.42 m Pa·s。
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