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化工过程设计、模拟、优化等方面均离不开流体的热物理性质和相平衡数据。利用状态方程模拟流体的热物理性质和相平衡数据对于指导实际工业生产、优化操作条件、完善工艺过程具有极其重要的作用。在缺乏实验数据情况下，开发具有预测功能的状态方程对于拓展理论模型在宽广范围内的应用具有十分重要的现实意义。本文将基团贡献法的思路引入到变阱宽方阱链流体状态方程(SWCF-VR)中，构建了基团贡献方阱链流体状态方程(GC-SWCF)，力求通过基团参数获得状态方程的模型参数，以期使状态方程具备预测功能。 利用纯物质密度的实验数据得到了8种有机基团和16种金属基团对GC-SWCF方程中模型参数的贡献值，为预测由这些基团构建的物质的热力学性质奠定了基础。研究发现，GC-SWCF方程能满意预测高碳直链烷烃和1-醇的密度，其总的平均偏差分别为2.39％和2.03％。在较宽的温度和压力范围内，GC-SWCF方程能令人满意的预测16种液态金属的密度，总体平均偏差仅为0.16％。不仅如此，在远离临界点时，GC-SWCF方程还能较好预测有机物的蒸发焓，对烯烃和酮类蒸发焓预测的平均误差分别为4.80％和4.88％。 采用一个与温度无关的可调参数，GC-SWCF方程能在较宽温度范围内计算二元烷烃混合物以及二元烷烃-醇混合物的密度，其平均误差分别为0.59％和1.16％，并可预测不同温度、压力以及组成下的合金的密度。对于由分子结构比较简单且差异不大的有机物所构成的二元系统，GC-SWCF方程可满意计算气液相平衡，其关联计算得到的温度平均偏差为1.84K，压力平均偏差为3.20kPa，总体气相平均偏差为1.98％。对于存在缔合作用的系统，GC-SWCF方程的计算效果稍差，但能再现实验现象。