色谱灰色数模的建立及应用研究(Ⅳ)-CGM(1,1,N)模型的建立及烷基苯异构体保留行为的预测

应用灰色系统理论,推导出灰色N参数模型CGM(1,1,N),突破了现有单参数灰色模型的局限性.并用该模型讨论了色谱保留值与分子结构参数间的关系,对烷基苯的同分异构体色谱保留值及疏水性参数进行了预测.经实例验证,其预测精度较单参数灰色模型高,这为溶质保留行为的预测提供了一个实用方法,同时也拓宽了灰色模型的应用范围.     

单酮类有机物气相色谱保留值与结构参数的相关性

应用半经验量子化学AM1方法和分子图形学技术获得了42种单酮类有机物分子的电子结构和几何结构参数，并将这些参数与它们在非极性固定相(SE-30柱)上的气相色谱保留值相关联，采用逐步回归分析方法，成功地建立了拟合度高、物理意义明确、预测能力强的气相色谱保留值一结构参数定量关系方程，找出了影响气相色谱保留值的主要结构因素．     

非等时空距灰色模型在液相色谱保留值研究中的应用

本文运用灰色理论中的非等时空距ＧＭ（１，１）模型，对液相色谱中的流动相组成及容量因子的关系进行了研究。所建灰色模型经过检验其精度为Ｉ级。实验结果表明，不仅等时空距灰色模型，而且非等时空距灰色模型，同样适用于色谱保留值的研究。     

灰色模型预测气相色谱法中的保留值

应用灰色理论中的ＧＭ（１,１）模型,对气相色谱法中容量因子ｋ＇和温度倒数１／Ｔ之间的关系进行了研究,求出了许多火炸药组分的ａ和ｕ值,并随机预测了几种火炸药组分的ｋ＇值。结果指出,灰色理论完全适用于对气相色谱保留值问题的研究,方法也完全能应用于实际工作中。     

智能色谱法的发展（上）

本文综述了我们在智能色谱方面的发展,包括硬件和软件两个主要部分.第一部分评述了细管径高效液相色谱柱,不可抽提的气相色谱毛细管柱,无阀切换技术,四合一组合检测器和快速扫描紫外光谱检测器;第二部分包括三个应用软件:保留值预测.最佳操作条件预测和全谱图拟含软件,并用大量实验证明了保留值方程的正确性。这些方程用于定性分析及最佳条件选择,文中举出了有关的例子,讨论了细管径高效液相色谱,不可抽提的气相毛细管柱、柱切换系统、组合检测器、快速扫描紫外检测器、曲线拟合方法在智能色谱中的应用。     

变量的正交性变换与脂肪醇,醛,酸和胺的色谱保留值的预测

本文应用定量结构－性质相关对脂肪醇，醛，酸、胺的色谱保留值进行了预测，对比讨论了非正交变量和正交主成分与色谱保留值的相关性。结果表明，用主成分获得的数学模型更加稳定，能更准确地预测脂肪醇，醛，酸，胺的色谱保留值。     

反相液相色谱保留值的预测模式

液相色谱保留值的预测一直是色谱领域里研究最为活跃的领域之一,寻找一种以最少系数求算和预测色谱保留值是色谱工作者的长期研究的目标,但目前,仍没有真正的预测方法。我们在液相色谱保留值基本方程的基础上,曾对不同C_(18)的担体上的保留规律进行过研究,并从中引入了溶质lnk′=A C·C_B BlnC_B (1)作用指数的概念,作用指数即为方程(1)中的参数C(参数B在反相色谱中忽略),CB为二元冲洗剂中强冲洗组分的浓度。本文从溶质的作用指数出发来探讨反相液相色谱保留值的预测模式。     

灰色理论在液相色谱保留值研究中的应用

本文应用灰色理论中的ＧＭ（１，１）模型，对液相色谱中的Ф和ｋ＇的关系进行了研究，其结果达到用Ｓｃｈｏｅｎｍａｋｅｒｓ公式和卢佩章公式预测及计算ｋ＇的水平。结果指出：灰色理论完全适用于对色谱保留问题的研究，其方法也这无全能满足实际工作中的应用。     

疏水分配常数用于反相液相色谱保留值的预测

在反相液相色谱保留值基本方程log k_′=a+_cC_B的基础上,描述了采用疏水分配常数及氢键作用能来预测a、c参数的方法,并系统讨论了疏水分配常数对参数a、c的影响,借此对反相液相色谱宽浓度范围内的保留值进行了预测。     

静态GM（0,6）灰色模型在预测气相色谱保留指数上的应用

本文从麦克雷诺（ＭｃＲｅｙｎｏｌｄｓ）相常数法出发推导了五种标准物质与任意溶质ｉ的色谱保留指数之间的关系符合灰色ＧＭ（０，６）模型，对它们进行了灰色建模。获得了很高的模型精度，并根据模型式预测了涂有不同固定液色谱柱中的溶质ｉ的保留指数。通过预测值与文献值的比较，得到了良好的预测精度。     

Benson基团加和法对气相色谱保留值规律的研究

应用Ｂｅｎｓｏｎ基团加和法，对脂肪醇、醛、酮和酯几类有机化合物的分子结构与气相色谱保留值间的关系进行了研究，对部分化合物气相色谱保留值的预测结果表明，这几类化合物的气相色谱保留值具有很好的基团加和性，预测值与实验值吻合很好。     

由液相色谱保留值变化规律式进行固定相、流动相推荐和色谱峰定性

 本文应用统计热力学导出的保留值变化规律式以及式中参数与溶质分子结构参数的关系，建立了反相色谱流动相和固定相的选择规则，并应用文献中的结果对这些规则进行了初步验证。本文还从分子结构和分子作用力出发，研究了各类组分用保留值变化规律式中参数与分子结构参数的定量关系进行色谱峰保留值定性的可行性。     

人工神经网络方法预测气相色谱保留值

本文运用一典型的人工神经网络模型－“反向传播“模型的改进形式，研究了诱导效应指数Ｉ，摩尔折射度Ｒｏ，疏水亲脂参数ＩｇＰ，以及分子联通性指数与气象色谱保留行为的关系，实现了对色谱保留植的预测。神经网络预测模型的最大相对误差不超过８．７％。结果表明，该方法性能良好，可望成为色谱保留值预测的有效手段。     

气相色谱智能优化在卤代烃分析中的应用

本文研究了气相色谱柱温智能优化软件在卤代烃毒物分析中的应用。智能优化使得包含多个卤代烃与烃的混合样品达到了满意的分离效果，保留值预测误差在１．１％以内，吻合程度很好。     

多环芳香硫化合物的定量结构-气相色谱保留指数关系

应用分子电性距离矢量(MEDV)对114个多环芳香硫化合物(PASHs)进行结构表征,通过多元线性回归建立了PASHs的气相色谱保留指数与MEDV参数之间的定量结构-保留值关系模型;同时采用逐步回归分析进行变量筛选,继而以留一法交互检验对所得优化模型进行预测能力评价,所建立的模型的相关系数为0.9947,交互检验相关系数为0.9940,表明该优化模型具有良好的稳定性和预测能力。此外,通过将样本集按2:1分成校准集和测试集预测,统计分析结果显示所建的模型具有良好的相关性和稳定性。本文所建的定量结构-保留值关系(QSRR)模型为预测PASHs的气相色谱保留指数提供了一个便捷有效的新方法。     

从分子微观参数预测反相色谱保留值方程系数

在考虑氢键作用能随流动相组成改变的情况下,重新推导了液相色谱保留值方程,进而得到液相色谱保留值方程系数与分子微观参数之间的关系。在分子母体结构相同条件下,提出采用五个系数预测反相色谱保留值的方法,并用文献数据给予验证。     

单硫醚在不同极性固定相上的气相保留指数与结构的相关性研究

 在计算出 61个单硫醚的各种量化参数之后 ,用逐步回归方法 ,预测了单硫醚在 4种极性固定相上的气相保留值 ,建立了相应的定量模型。结果表明 ,该模型具有较强的预测能力 ,回归方程的均方根误差不超过 4 %。     

烷基苯类化合物气相色谱保留指数与分子结构的相关性研究

利用分子力学和量子化学方法计算出烷基苯类化合物的分子结构描述参数,用逐步回归法建立烷基苯类化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基苯类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其分子结构描述参数之间具有较好的线性关系。建立了在不同极性色谱柱上的烷基苯类化合物的色谱保留QSRR模型,并预测烷基苯类化合物的色谱保留值,结果具有较好的稳定性和准确性。     

气相色谱保留值与疏水亲脂参数的关系

]本文利用数理统计方法,研究了分子结构参数与气相色谱保留行为的关系,重点考察了疏水亲脂参数logP以及结合诱导效应指数F和分子连通性指数1X,对于极性和非极性物质色谱保留值的不同贡献。并通过对保留值的预测,证明了它们的密切相关性。     

烷基苯酚类化合物的气相色谱保留值与其结构参数的定量关系

计算了44个烷基苯酚类化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,运用启发式方法对这些结构参数进行筛选,得到了含3个变量的化合物的定量结构与色谱保留值的线性关系模型,同时以这3个变量作为支持向量机模型的输入变量建立非线性回归模型。两种方法的相关系数(R2 )分别为0.98和0.92,相应的均方根误差分别是0.99和2.77。通过对两种模型的稳定性和预测能力的比较,发现线性模型能够更好地反映烷基苯酚的气相色谱保留值与其结构参数之间的定量关系。在已知烷基苯酚类化合物结构参数的情况下,线性回归模型更有助于它们的色谱分析。