萃取溶剂选择的计算机辅助分子设计中的数学方法

宋海华; 宋静

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萃取精馏是分离沸点相近或具有恒沸组成混合物的一种重要方法.选择最优的萃取剂是提高生产能力和降低能耗的根本途径.萃取剂选择的计算机辅助分子设计(CAMD)是基于性质估算的方法即通过CAMD来生成一组具有期望性质的分子,然后再对候选分子进行筛选.目前,CAMD法的研究主要可分为生成-验证、数学优化和组合优化.生成-验证法通常使用启发式的策略,是基于知识的,无法克服基团的组合爆炸问题,也不能保证结果的最优性;数学优化方法,包括混合整数非线性规划(MINLP)和混合整数线性规划(MILP),可用于表达非线性或线性的结构-性质关系,但准确表达结构-性质关系还有困难;组合优化法是使用遗传算法或模拟退火算法、禁忌搜索等的方法,理论上可克服以上问题.本文评述了以上三种方法在萃取精馏溶剂选择领域中的用途、原理及其工业化所面临的主要问题.

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来源
《化学进展》 |2006年第9期|1188-1193|共6页
作者
宋海华; 宋静;
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作者单位

天津大学化工学院,天津,300072;

天津大学化工学院,天津,300072;

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正文语种 chi
中图分类溶剂萃取法;化学计算、化学统计;单相系液态混合物的分离过程;
关键词
计算机辅助分子设计; 基团贡献法; 萃取精馏; 萃取剂;

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