CC BY
29УДК: 547.21
МОДЕЛЬ QSPR ДЛЯ ПРОГНОЗА ТЕМПЕРАТУР ВСПЫШКИ АЛКАНОВ ПО ТОПОЛОГИЧЕСКИМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ МОЛЕКУЛ
М.Ю. Доломатов, О.С. Коледин, К.Р. Ахтямова
Михаил Юрьевич Доломатов1,2, Олег Сергеевич Коледин1*, Камила Ришатовна Ахтямова1
1Кафедра технологии нефти и газа, Уфимский государственный нефтяной технический университет, ул. Космонавтов, 1, Уфа, Республика Башкортостан, Российская Федерация, 450062 2Кафедра физической электроники и нанофизики. Башкирский государственный университет. ул. Заки-Валиди, 32, г. Уфа, 450074, Республика Башкортостан, Россия E-mail: [email protected], [email protected]*, [email protected]
Предложена многомерная Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) модель для прогнозирования температур вспышки алканов. Объектами исследования стали 48углеводородов ряда алканов, отбор в базовую и тестовую выборки сделан случайным образом с использованием компьютерной базы данных физико-химических свойств и справочников. Модель связывает температуру вспышки и дескрипторы - топологические характеристики молекулярных графов, а именно индекс Винера, индекс Рандича и число электронов, которые в свою очередь отражают основные структурно-химические факторы и влияют на температуру вспышки. Топологические параметры модели отражают протяженность иразветв-ленность углеродного скелета, а также характеризуют влияние атомов водорода в молекуле. Адекватность моделей подтверждена статистической обработкой данных, так коэффициент детерминации модели равен 0,998. Для характеристики качества модели QSPR был вычислен коэффициент множественной корреляции r = 0,999, что подтверждает сильную связь предложенных топологических характеристик молекул углеводородов с их температурами вспышки. Для оценки статистической достоверности модели была рассчитана и использована корреляционная поправка. Максимальные абсолютная и относительная ошибки для тестовой выборки температур вспышки составляют 7,09 К и 3,1% соответственно. Статистическим показателем, позволяющим судить об адекватности прогнозируемых значений, об их соответствии справочным данным, является стандартная ошибка регрессии 3,9 К. Небольшое значение стандартной ошибки регрессии по сравнению со значениями зависимой переменной подтверждает адекватность предложенной модели. Предложенная модель адекватно описывает температуру вспышки алканов линейного и разветвленного строения и может быть использована для прогноза температур вспышки углеводородов ряда алканов.
Ключевые слова: алканы, температура вспышки, топологические индексы, число электронов, модель QSPR
QSPR MODEL FOR PREDICTING FLASH POINTS OF ALKANES FROM TOPOLOGICAL CHARACTERISTICS OF MOLECULES
M.Yu. Dolomatov, O.S. Koledin, K.R. Akhtyamova
Mikhail Yu. Dolomatov1,2, Oleg S. Koledin1*, Kamila R. Akhtyamova1
department of Oil and Gas Technology, Ufa State Petroleum Technological University, Cosmonauts st., 1, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450062, Russia
2Department of Physical Electronics and Nanophysics. Bashkir State University, Zaki-Validi st., 32, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450074, Russia
E-mail: [email protected], [email protected]*, [email protected]
A multidimensional Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) model is proposed for predicting the flash points of alkanes. The objects of the study were 48 hydrocarbons of
a number of alkanes. The selection in the base and test samples was made randomly using a computer database of physical and chemical properties and reference books. The model connects the flash point and descriptors - the topological characteristics of molecular graphs, namely the Wiener index, Randich index and the number of electrons, which in turn reflect the main structural and chemical factors and affect the flash point. The topological parameters of the model reflect the length and branching of the carbon skeleton, and also characterize the influence of hydrogen atoms in the molecule. The adequacy of the models is confirmed by statistical data processing, so the coefficient of determination of the model is 0.998. To characterize the quality of the QSPR model, the multiple correlation coefficient r = 0.999 was calculated, which confirms the strong relationship between the proposed topological characteristics of hydrocarbon molecules and their flash points. To assess the statistical reliability of the model, a correlation correction was calculated and used. The maximum absolute and relative errors for the test sample offlash temperatures are 7.09 K and 3.1%, respectively. A statistical indicator that makes it possible to judge the adequacy of the predicted values, their correspondence to the reference data, is the standard error of regression 3.9 K. The small value of the standard error of regression in comparison with the values of the dependent variable confirms the adequacy of the proposed model. The proposed model adequately describes the flash point of linear and branched alkanes and can be used to predict the flash points of hydrocarbons of a number of alkanes.
Key words: alkanes, flash point, topological indices, number of electrons, QSPR model Для цитирования:
Доломатов М.Ю., Коледин О.С., Ахтямова К.Р. Модель QSPR для прогноза температур вспышки алканов по топологическим характеристикам молекул. Изв. вузов. Химия и хим. технология. 2021. Т. 64. Вып. 7. С. 96-103 For citation:
Dolomatov M.Yu., Koledin O.S., Akhtyamova K.R. QSPR model for predicting flash points of alkanes from topological characteristics of molecules. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2021. V. 64. N 7. P. 96-103
ВВЕДЕНИЕ
Температура вспышки является важным показателем в теории горения и взрыва и характеризует способность вещества к воспламенению. Температура вспышки характеризует наименьшую температуру, при которой образующиеся над поверхностью вещества пары способны вспыхивать в воздухе от внешнего источника тепла без перехода в процесс горения [1,2].
В настоящее время для определения температуры вспышки наиболее часто применяется лабораторный метод определения в открытом тигле, что является трудоемким процессом, на точность которого оказывают влияние множество факторов, таких как атмосферное давление и влажность воздуха, чистота образца и др.
Несмотря на развитие теории горения, рассчитать характеристики сложного физико-химического процесса кратковременного воспламенения на основе теории разветвленных цепных реакций с учетом уравнений для законов диффузии и теплообмена не представляется возможным [3, 4].
Известны эмпирические зависимости [5, 6], использующие величину теплоты сгорания соединений и количество атомов углерода в них для прогнозирования температуры вспышки веществ.
Сложность методов оценки температур вспышки углеводородов и их смесей обусловливает необходимость разрабатывать QSPR модели прогнозирования этой величины на основе связи между температурой вспышки и структурой соединений [7, 8]. Известны линейные QSPR модели, связывающие температуру вспышки, групповые вклады атомов и функциональных групп; недостатком этого подхода является отсутствие топологических характеристик молекулярного графа в качестве дескриптора, линейность и в большинстве случаев одномерность модели [9-11].
Цель данной работы - разработка адекватной многофакторной нелинейной QSPR модели прогнозирования температур вспышек для различных углеводородов ряда алканов.
МЕТОДИКА ЭКСПЕРИМЕНТА
Поскольку рассчитать точные характеристики сложного физико-химического процесса горения не представляется возможным, при построении феноменологической модели QSPR нами предполагается, что температура вспышки определяется энергетическими и структурно-химическими характеристиками молекул алканов. Поэтому рассмотрим топологические характеристики молекул,
отражающие энергетический спектр молекул, раз-ветвленность алкильных заместителей и протяженность углеродного скелета. Известно, что наименьшей температурой вспышки обладают парафины нормального строения и изопарафины. Поэтому нами для построения предположено использовать топологические индексы, которые косвенно отражают протяженность и разветвленность углеродного скелета, а также учитывать атомы водорода путем введения числа электронов в качестве индекса.
В качестве характеристики разветвленно-сти и протяженности углеродного скелета молекулы используем индекс молекулярной связности (индекс Рандича) и индекс Винера соответственно [12-14]:
Е 1
ребрам
4
(1)
V • V,.
]
где р - индекс Рандича; i и j - номера атомов молекулы, формально связанных рассматриваемой связью; Vi - число ребер графа отходящих от >ой вершины; V - число ребер графа отходящих от j-ой вершины.
п п
^ = 0.5ЕЕ ^ (2)
1=11=1
где W - индекс Винера; п - число вершин в графе, соответствующем молекуле; dij - кратчайшее расстояние между вершинами \ и j.
Введем дескриптор N который характеризует влияние атомов водорода на процесс горения через полное число электронов в молекуле. В отличие от индексов Винера и Рандича, учитывающих только углеродный скелет молекулы, мы рассматриваем суммарные веса молекулярного графа с учетом всех атомов водорода. Взвешенным графом называется граф, дугам которого поставлено в соответствии с весом некоторое число, называемое длиной (или весом) дуги [15, 16]. В качестве веса нами предложено использовать количество электронов в атомах или заряды атомных ядер (количество протонов), так в ряду нормальных алканов и изоалканов ^Шп+2, имеем:
N = 6п +1 * (2п+2) = 8п+2 (3) где п - число атомов углерода; N - полное число электронов, равное числу протонов в молекуле.
Объектами исследования для построения модели (обучающая выборка) стали 48 углеводородов, которые входят в состав фракций моторных топлив. Эти соединения представляют собой ал-каны линейного и разветвленного строения (табл. 1)
[17, 18]. Информация по температурам вспышки выбиралась из базы данных и справочной литературы [19, 20]. Отбор углеводородов в базовую (экспериментальную, обучающую) и тестовую (контрольную) выборки проводился случайным образом.
Для решения поставленной задачи использовалось полученное путем обработки эмпирических данных методом наименьших квадратов нелинейное уравнение множественной регрессии. Это уравнение представляет собой модель QSPR для молекул нормальных и замещенных алканов. Модель основывается на известных экспериментальных данных, согласно которым температура инициирования процесса горения зависит от разветв-ленности и протяженности углеродных цепей органических молекул. Разветвленность характеризуется индексом Рандича, протяженность индексом Винера, кроме того в качестве дескриптора введено полное число электронов атомов, входящих в молекулу, которое характеризует вес вершин молекулярного графа и косвенно позволяет учесть роль атомов водорода в процессе горения. Таким образом можно записать, что
Твса = Г(Ы,Я,Ш) (4)
Предположим, что в гомологическом ряду органических соединений при переходе от одного соединения к другому температура вспышки изменяется незначительно, тогда, разлагая (4) в ряд Ма-клорена в окрестностях точки (0,0,0), имеем
Т = Ы-^ + Яд + Ш-д- (5)
дМ дЯ дШ у '
Разложение в ряд Тейлора имеет вид
Т2
= (1 + Т + ^)Го + Х2(Ы,Я,Ш)
Т2 = N
Учитывая
д2 „ д2
2
дЫ2
+ Я
2
д2 д2 + Ш2—Ч + 2ЫЯ
дШ2
дЯ2
д2 д2 +2Ы Ш—— + 2ЯШ
дЫдЯ
дЫдШ
дЯдШ
Получим
тВСП = Г(Ы,Я,Ш) = Г0 + Ы-^ + Я-^ +
дГо Ы2д2Г0 Я2 д2[0 Ш2д2Г0 + дШ 2 дЫ2 2 дЯ2 2 дШ2 д2Го , _ д2/о д2Г0
+ Ы Я
+ ЯШ
дЯдШ
дЫдЯ дЫдШ
+ х2(Ы,Я, Ш) где Твсп - температура вспышки, Х2(К,К^) - остаточный член.
Перепишем в более наглядном виде Твсп = a0 + a1 • N + a2 • R + a3 • W + a4 • N2 + +a5R2 + a6W2 + a7NR + +a8NW + a9RW (6) где ai, (i=0, ..., 9) - коэффициенты модели QSPR, полученные методом наименьших квадратов, имеющих размерность K.
Таким образом, температура вспышки по модели (6) является функцией от 3 переменных, каждая из которых отражает соответствующий вклад структурного и энергетического параметра. Физико-химический смысл коэффициентов модели представлен в табл.1.
Параметры подбирались по известным численным значениям рассматриваемого свойства соединений заданной выборки так, чтобы предложенная модель описывала температуру вспышки методом как можно более точным на этой выборке.
Таблица 1
Физико-химический смысл коэффициентов модели (6) Table 1. Physicochemical meaning of the coefficients of the model (6)
Таблица 2 Топологические индексы для алканов
коэффициент физико-химический смысл
ао отражает зависимость температуры вспышки от факторов дальних взаимодействий атомов в молекулах
ai Роль атомов водорода в процессе горения
а2 характеризует разветвленность скелета молекулы
а3 характеризует протяженность скелета модели
а4 характеризует роль атомов водорода в процессе горения второго порядка
а5 Характеризует роль разветвленности скелета молекулы второго порядка
аб Характеризует роль протяженности скелета молекулы второго порядка
а7 Характеризует взаимное влияние числа электронов и разветвленности скелета молекулы
а8 Характеризует взаимное влияние числа электронов и протяженности скелета молекулы
а9 Характеризует взаимное влияние протяженности и разветвленности скелета молекулы
В табл. 2 приведены соответствующие индекс Винера Рандича и число электронов (К) для исследуемого ряда 48 углеводородов.
В табл. 3 приведены результаты обработки данных методом наименьших квадратов и соответствующие значения коэффициентов модели (6).
Вещество Формула W R N
1 2 3 4 5
Этан C2H6 1 1,000 18
н-пентан C5H12 20 2,414 42
н-октан CsHi8 84 3,914 66
н-нонан C9H20 120 4,414 74
н-декан C10H22 165 4,914 82
н-ундекан C11H24 220 5,414 90
н-тридекан C13H28 364 6,414 106
н-тетрадекан C14H30 455 6,914 114
н-пентадекан C15H32 560 7,414 122
2,4,5 -триметилгептан С10Н22 130 4,575 82
3-этил-2,4-диметилгексан С10Н22 122 4,629 82
4-этил-3,3 -диметилгексан С10Н22 118 4,580 82
2,3,4,4-тетраметилгексан С10Н22 116 4,415 82
4-этил-3 -метилгептан С10Н22 129 4,757 82
3 -этил-5 -метилгептан С10Н22 133 4,740 82
4 -этил-2 -метилгептан С10Н22 134 4,702 82
2,3,3 -триметилгептан С10Н22 127 4,504 82
3,4,4-триметилгептан С10Н22 122 4,542 82
3,3,5 -триметилгептан С10Н22 126 4,515 82
3-этил-2,5-диметилгексан С10Н22 127 4,575 82
2,3,3,4-тетраметилгексан С10Н22 115 4,425 82
2,2,3,5-тетраметилгексан С10Н22 123 4,337 82
3 -этил-4-метилгептан С10Н22 130 4,757 82
3-этил-3,4-диметилгексан С10Н22 117 4,603 82
2,3,3,5-тетраметилгексан С10Н22 120 4,360 82
4-этил-2,3 -диметилгексан С10Н22 123 4,629 82
3 -этил-2,3,4 -тримети-пентан С10Н22 112 4,447 82
2, 4,4-триметилгептан С10Н22 127 4,477 82
2, 4 -диметил-3 -изопро-пилпентан С10Н22 117 4,464 82
2, 2,6-триметило ктан С11Н24 184 4,955 90
2, 5,6-триметило ктан С11Н24 178 5,075 90
5-метилдекан С11Н24 200 5,308 90
2, 6,6-триметило кстан С11Н24 180 4,977 90
2 -метил-6 -этилоктан С11Н24 188 5,202 90
5 -пропилнонан С12Н26 238 5,846 98
4-метилундекан C12H26 265 5,808 98
2,9-диметилдекан С12Н26 268 5,626 98
5-метилундекан С12Н26 262 5,308 98
2,7-диметил-3 -этилоктан С12Н36 232 5,575 98
2,3,6,7-тетраметилоктан С12Н26 226 5,447 98
2,4-диметилдекан С12Н26 253 5,664 98
3-метилундекан С12Н26 270 5,808 98
2, 2 -диметилундекан С13Н28 336 6,061 106
2-метилтридекан С14Н30 444 6,770 114
3 -метилтетрадекан С15Н32 538 7,308 122
2-метилпентадекан С16Н34 667 7,770 130
2-метилгексадекан С17Н36 802 8,270 138
3-метилнонадекан С20Н42 1298 9,808 162
Таблица 3
Коэффициенты модели (6) Table 3. Model coefficients (6)
an an, K
ao 26,84759
ai 2,694365
а2 58,17388
аз -0,61094
а4 0,057133
а5 25,12639
аб -0,00026
а7 -2,95606
аз 0,018349
а9 -0,18899
корреляции г = 0,999, подтверждающий сильную связь предложенных топологических характеристик молекул углеводородов с их температурой вспышки. Для оценки статистической достоверности модели QSPR использовали корреляционную поправку (среднеквадратическую ошибку коэффициента корреляции)
1-г2 п-2 ,
(7)
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Для того, чтобы определить с какой степенью точности регрессионное уравнение (6) аппроксимирует исходные данные, нами был вычислен коэффициент детерминации R2 = 0,998. Поскольку R2 > 0,9, можно утверждать, что модель в целом адекватно позволяет прогнозировать температуру вспышки. Для характеристики качества модели QSPR был вычислен коэффициент множественной
где Sг - корреляционная поправка; г - коэффициент множественной корреляции; п - число исследуемых соединений.
В нашем случае п = 48 , г = 0,999, получаем
0,9
Sr = 0,0066 и
= 138,5 для темпера-
0,0065
туры вспышки, следовательно, связь нельзя считать случайной и линия регрессии проходит через центр облака исходных точек.
В табл. 4 приведено сравнение справочных и рассчитанных значений температуры вспышки алканов, а также абсолютная и относительная погрешности.
Таблица4
Сравнение справочных и расчетных значений температур вспышки для алканов
Вещество Формула Твсп(спр.), К Твсп (расч.), К Аабс, К. Аотн> %
1 2 3 4 5 6
Этан C2H6 121 123,5 2,48 2,05
н-пентан C5H12 229 221,9 7,09 3,10
н-октан C8H18 287 289,0 1,99 0,69
н-нонан C9H20 304 305,7 1,67 0,55
н-декан C10H22 320 320,6 0,60 0,19
н-ундекан C11H24 335 334,5 0,52 0,15
н-тридекан C13H28 363 361,5 1,46 0,40
н-тетрадекан C14H30 376 375,6 0,39 0,10
н-пентадекан C15H32 388 390,3 2,31 0,59
2,4,5-триметилгептан С10Н22 314 314,5 0,45 0,14
3 -этил -2,4-диметилгексан С10Н22 316 316,0 0,04 0,01
4-этил-3,3-диметилгексан С10Н22 316 315,0 1,01 0,32
2,3,4,4-тетраметилгексан С10Н22 313 311,8 1,22 0,39
4-этил-3 -метилгептан С10Н22 318 319,2 1,20 0,38
3 -этил-5 -метилгептан С10Н22 317 318,4 1,41 0,44
4-этил-2-метилгептан С10Н22 315 317,3 2,29 0,73
2,3,3 -триметилге птан С10Н22 314 313,2 0,85 0,27
3,4,4-триметилгептан С10Н22 314 314,0 0,02 0,01
3,3,5 -триметилге птан С10Н22 314 313,4 0,62 0,20
3 -этил-2,5-диметилгексан С10Н22 313 314,6 1,56 0,50
2,3,3,4-тетраметилгексан С10Н22 314 311,9 2,06 0,66
2,2,3,5-тетраметилгексан С10Н22 310 310,8 0,79 0,25
3 -этил-4-метилгептан С10Н22 317 319,1 2,13 0,67
3 -этил-3,4-диметилгексан С10Н22 317 315,6 1,42 0,45
1 2 3 4 5 6
2,3,3,5 -тетраметилгексан С10Н22 311 311,0 0,02 0,01
4 -этил -2,3-диметилгексан С10Н22 316 316,0 0,01 0,00
3 -этил-2,3,4-триметипентан С10Н22 312 312,3 0,33 0,11
2,4,4-триметилгептан С10Н22 311 312,7 1,68 0,54
2,4-диметил-3 -изопропил-пентан С10Н22 310 312,6 2,60 0,84
2,2,6-триметилоктан С11Н24 329 329,4 0,41 0,13
2,5,6-триметилоктан С11Н24 331 330,6 0,39 0,12
5-метилдекан С11Н24 333 333,8 0,79 0,24
2,6,6-триметилокстан С11Н24 330 329,5 0,46 0,14
2-метил-6-этилоктан С11Н24 332 332,4 0,36 0,11
5 -пропилнонан С12Н26 350 349,8 0,17 0,05
4-метилундекан C12H26 349 348,1 0,89 0,25
2,9-диметилдекан С12Н26 347 347,0 0,03 0,01
5 -метилундекан С12Н26 349 349,1 0,12 0,03
2,7-диметил-3 -этилоктан С12Н36 348 346,9 1,08 0,31
2,3,6,7 -тетраметилоктан С12Н26 348 346,5 1,52 0,44
2,4-диметилдекан С12Н26 348 347,4 0,64 0,18
3 -метилундекан С12Н26 350 347,9 2,13 0,61
2,2-диметилундекан С13Н28 364 365,0 1,04 0,28
2-метилтридекан С14Н30 381 379,0 2,03 0,53
3 -метилтетрадекан С15Н32 399 395,2 3,80 0,95
2-метилпентадекан С16Н34 414 414,7 0,74 0,18
2-метилгексадекан С17Н36 430 433,6 3,63 0,84
3-метилнонадекан С20Н42 478 477,1 0,91 0,19
Среднее значение 1,28 0,42
Статистическим показателем, позволяющим судить об адекватности прогнозируемых значений, об их соответствии справочным данным, является стандартная ошибка регрессии, определяемая по формуле
S
regression
|X(qcalc. ~ qref.) ' n - k-1
(8)
где . - справочное значение температуры
вспышки, - расчетное (полученное в результате прогноза) значение переменной, п - число наблюдений (алканов), к -число членов уравнения регрессии.
В нашем случае $гевге88юп = 3,9 К.
Небольшое значение стандартной ошибки регрессии по сравнению со значениями зависимой переменной подтверждает адекватность предложенной модели (6).
Прогноз для веществ, не входящих в базовый ряд, представлен контрольной выборкой в табл. 5.
Из табл. 5 следует, что абсолютные ошибки для контрольной выборки находятся в интервале
0,01 < Дабс < 7,09 К, относительные - в интервале 0,01 < Дотн < 3,1. Это означает, что модель (6) позволяет осуществлять прогноз температур вспышки углеводородов ряда алканов, входящих в состав фракций нефти.
ВЫВОДЫ
Получена полуэмпирическая нелинейная многофакторная регрессионная модель «Структура-свойство», которая позволяет адекватно прогнозировать температуру вспышки в процессе горения углеводородов в зависимости от топологических характеристик молекул. Данная модель в отличие от ранее известных учитывает атомы водорода и позволяет адекватно прогнозировать температуры вспышки. В качестве топологических индексов используются индексы, характеризующие протяженность и разветвленность углеродного скелета - индексы Винера и Рандича соответственно, а также индекс, который учитывает полный вес молекулярного графа, равный полному числу электронов в молекуле.
Адекватность моделей подтверждена статистической обработкой данных, так коэффициент
детерминации модели равен 0,998. Максимальные абсолютная и относительная ошибки для тестовой выборки температур вспышек составляют 7,09 К и 3,1% соответственно. Разработанная модель может быть использована при проведении инженерных и научных прогнозов температур вспышек различных алканов.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта
№ 20-38-90085 "Прогнозирование физико-химических свойств углеводородных и гетероатомных компонентов нефтяных систем и моторных топлив ".
The study was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research within the framework of the scientific project No. 2038-90085 "Prediction of the physicochemical properties of hydrocarbon and heteroatomic components of oil systems and motor fuels".
Таблица 5
Сравнение справочных и расчетных значений температур вспышки для алканов, не входящих в базовый ряд
Вещество Формула Твсп(спр.), К Твсп (расч.), К Аабс, ед. Дотн %
н-гептан C7H16 269 269,26 0,26 0,10
н-додекан C12H26 350 349,92 0,08 0,02
2,2,3 -триметилгептан С10Н22 313 312,78 0,22 0,07
3 -этил-2,3 -диметилгексан С10Н22 316 314,10 1,90 0,60
2,2,5 -триметилгептан С10Н22 312 312,36 0,36 0,11
3 -этил-2,2,3-триметилпентан С10Н22 311 311,83 0,83 0,27
2,3,7-триметилоктан С11Н24 330 330,73 0,73 0,22
2,2,3 -триметилнонан С12Н26 348 347,73 0,27 0,08
2,3 -диметилундекан С13Н28 366 365,54 0,46 0,13
2, 3 -диметилдодекан С14Н30 382 382,10 0,10 0,03
3-метилтридекан С14Н30 382 382,19 0,19 0,05
2 -метилтетрадекан С15Н32 397 398,02 1,02 0,26
2,2-диметилтетрадекан С16Н34 414 413,87 0,13 0,03
3 -метилгептадекан С18Н38 446 445,59 0,41 0,09
Среднее значение 0,50 0,15
ЛИТЕРАТУРА
1. Шленский О.Ф., Сиренко В.С., Егорова Е.А. Режимы горения материалов. М.: Машиностроение. 2011. 220 с.
2. Фролов С.М. Быстрый переход горения в детонацию. Хим. физика. 2008. Т. 27. № 6. С. 31-44.
3. Емельянов В.Е., Скворцов В.К. Моторные топлива: антидетонационные свойства и воспламеняемость. М.: Техника, ТУМА ГРУПП. 2006. 192 с.
4. Albahri T.A. Flammability characteristics of pure hydrocarbons. Chem. Eng. Sci. 2003. V. 58. N 16. P. 3629-3641. DOI: 10.1016/S0009-2509(03)00251-3.
5. Агафонов И.А., Гаркушин И.К., Люстрицкая Д.В., Снопов С.Г. Анализ и прогнозирование пожароопасных свойств индивидуальных н-алканов. Пожаровзрывоопас-ность веществ и материалов. 2009. Т. 18. N° 2. С. 16-19.
6. Смирнов В.В., Алексеев С.Г., Барбин Н.М. Прогнозирование температуры вспышки диалкиламинов. Журн. Сибир. федерал. ун-та. 2016. N° 9. С. 68-77.
7. Баскин И.И., Маджидов Т.И., Варнек А.А. Введение в хемеоинформатику. Моделирование структура- свойство. Казань: Изд-во Казан. ун-та. 2015. 302 с.
8. Бутырская Е.В. Компьютерная химия: основы теории и работа с программами Gaussian и Gauss View. М.: СО-ЛОН-ПРЕСС. 2011. 224 с.
9. Jiao L., Zhang X, Qin Y., Wang X., L H. QSPR study on the flash point of organic binary mixtures by using electrotopologi-cal state inde. Chemometr. Intellig. Labor. Syst. 2016. V. 156. P. 211 - 216. DOI: 10.1016/j .chemolab.2016.05.023.
REFERENCES
1. Shlensky O.F., Sirenko V.S., Egorova E.A. Modes of combustion of materials. M.: Mashinostroyeniye. 2011. 220 p. (in Russian).
2. Frolov S.M. Rapid transition from combustion to detonation. Khim. Fizika. 2008. V. 27. N 6. P. 31-44 (in Russian).
3. Emelyanov V.E., Skvortsov V.K. Motor fuels: anti-knock properties and flammability. M.: Tekhnika, TUMA GRUPP. 2006. 192 p. (in Russian).
4. Albahri T.A. Flammability characteristics of pure hydrocarbons. Chem. Eng. Sci. 2003. V. 58. N 16. P. 3629-3641. DOI: 10.1016/S0009-2509(03)00251-3.
5. Agafonov I A., Garkushin I. K., Lyustritskaya D.V., Snopov S.G. Analysis and Prediction of Fire and Explosive Properties of individual Normally Structured alkanes. Pozha-rovzryvoopasnost' Veshchestv Materialov. 2009. V.18. N 2. P. 16-19 (in Russian).
6. Smirnov V.V., Alekseev S.G., Barbin N.M. Predicting the flash point of dialkylamines. Zhurn. Sibir. Federal. Un-ta. 2016. N 9. P. 68-77 (in Russian).
7. Baskin H, Madzhidov T.I., Varnek A.A. Introduction to Chemoinformatics. Modeling structure is a property. Kazan': Izd-vo Kazan. un-ta. 2015. 302 p. (in Russian).
8. Butyrskaya E.V. Computer chemistry: basic theory and work with Gaussian and Gauss View programs. M.: SOLON-PRESS. 2011. 224 p. (in Russian).
10. Khajeh A., Modarress H. QSPR prediction of flash point of esters by means of GFA and ANFIS. J. Hazard. Mater. 2010. N 179. P. 715-720. DOI: 10.1016/j.jhazmat.2010.03.060.
11. Suhani J. Patel, Dedy Ng, M. Sam Mannan. QSPR Flash Point Prediction of Solvents Using Topological Indices for Application in Computer Aided Molecular Design. Ind. Eng. Chem. Res. 2010. V. 49. N 15. P. 8282-8287. DOI: 10.1021/ie101378h.
12. Урядов В.Г., Аристова Н.В., Офицеров Е.Н. Взаимосвязь чисел термодинамического подобия и топологических характеристик структуры органических молекул. Журн. физ. химии. 2QQl. Т. 81. № 5. С. 801-805. DOI: 10.1134^003б024407050044.
13. Станкевич М.И., Станкевич И.В., Зефиров Н.С. Топологические индексы в органической химии. Усп. химии. 19SS. Т. 5l. № 3. С. 337-3бб. DOI: 10.1070/RC1988v057n03ABEH003344.
14. Дьюар М., Догерти Р. Теория возмущений молекулярных орбиталей в органической химии. М.: Мир. 19ll. 695 с.
15. Доломатов М.Ю., Аубекеров Т.М. Взаимосвязь стандартной энтальпии и энтропии образования и топологических характеристик структуры предельных углеводородов. Журн. физ. химии. 2Q1S. Т. 92. № 3. С. 355-3б1. DOI: 10.11 34/S00360244 180300б8.
16. Доломатов М.Ю., Аубекеров Т.М., Коледин О.С., Ах-тямова К.Р., Вагапова Э.В., Ковалева Э.А. Дескриптор модели структура-свойство для расчета критической температуры фазового перехода жидкость- пар с топологическими характеристиками молекул алкенов. Журн. физ. химии. 2Q19. Т. 93. № 12. С. 1SQ4-1809. DOI: 10.11 34/S00360244 191200б9.
17. Доломатов М.Ю., Аубекеров Т.М., Вагапова Э.В., Ахтя-мова К.Р., Кузнецов Е.А. Взаимосвязь теплоемкости и топологических характеристик соединений в ряду замещенных арепов. Журн. физ. химии. 2Q19. Т. 93. № 2. С. 1lQ-175.
18. Доломатов М.Ю., Ковалева Э.А., Хамидуллина Д.А. Взаимосвязь макроскопических и квантовых характеристик динамической вязкости углеводородов при наличии компенсационного эффекта. Журн. физ. химии. 2018. Т. 92. № 5. С. llQ-774. DOI: 10.1134/S0036024418050084.
19. Богомольный А.М. Физико-химические свойства органических соединений. Под ред. А.М. Богомольного. М.: Химия : КолосС. 2008. 542 c.
20. Рид Р., Праусниц Дж., Шервуд Т. Свойства газов и жидкостей. Л.: Химия. 1982. 592 с.
9. Jiao L., Zhang X., Qin Y., Wang X., L H. QSPR study on the flash point of organic binary mixtures by using electrotopological state inde. Chemometr. Intellig. Labor. Syst. 2016. V. 156. P. 211 - 216. DOI: 10.1016/j.chemo-lab.2016.05.023.
10. Khajeh A., Modarress H. QSPR prediction of flash point of esters by means of GFA and ANFIS. J. Hazard. Mater. 2010. N 179. P. 715-720. DOI: 10.1016/j.jhazmat.2010.03.060.
11. Suhani J. Patel, Dedy Ng, M. Sam Mannan. QSPR Flash Point Prediction of Solvents Using Topological Indices for Application in Computer Aided Molecular Design. Ind. Eng. Chem. Res. 2010. V. 49. N 15. P. 8282-8287. DOI: 10.1021 /ie101378h.
12. Uryadov V.G., Aristova N.V., Ofitserov E.N. Relationship between numbers of thermodynamic similarity and topolog-ical characteristics of the structure of organic molecules. Zhurn. Fiz. Khim. 2007. V. 81. N 5. P. 801-805 (in Russian). DOI: 10.1134/S0036024407050044.
13. Stankevich M.I., Stankevich IV,, Zefirov N.S. Topological indices in organic chemistry. Usp. Khim. 1988. V. 57. N 3. P. 337-366 (in Russian). DOI: 10.1070/RC1988v057n03ABEH003344.
14. Dewar M., Dougherty R. Perturbation theory of molecular orbitals in organic chemistry. M.: Mir. 1977. 695 p. (in Russian).
15. Dolomatov M.Yu., Aubekerov T.M. Correlation of standard enthalpy and entropy of formation and topological characteristics of the structure of saturated hydrocarbons. Zhurn. Fiz. Khim. 2018. V. 92. N 3. P. 355-361 (in Russian). DOI: 10.1134/S0036024418030068.
16. Dolomatov M.Yu., Aubekerov T.M., Koledin O.S., Akhtyamova K.R., Vagapova E.V., Kovaleva E.A. The structure-property model descriptor for calculating the critical temperature of the liquid-vapor phase transition with the topological characteristics of alkenes. Zhurn. Fiz. Khim. 2019. V. 93. N 12. P. 1804-1809 (in Russian). DOI: 10.1134/S0036024419120069.
17. Dolomatov M.Yu., Aubekerov T.M., Vagapova E.V., Akhtyamova K.R., Kuznetsov E.A. Correlation of heat capacity and topological characteristics of compounds in a series of substituted arenes. Zhurn. Fiz. Khim. 2019. V. 93. N 2. P. 170-175 (in Russian).
18. Dolomatov M.Yu., Kovaleva E.A., Khamidullina D.A. The relationship between macroscopic and quantum characteristics of the dynamic viscosity of hydrocarbons in the presence of a compensation effect. Zhurn. Fiz. Khim. 2018. V. 92. N 5. P. 770-774 (in Russian). DOI: 10.1134/S0036024418050084.
19. Bogomol'nyy A.M. Physical and chemical properties of organic compounds. Ed. by A.M.Bogomolny. M.: Khimiya : KolosS. 2008. 542 p. (in Russian).
20. 20. Reed R., Prausnitz J., Sherwood T. Properties of gases and li uids. L.: Chemistry. 1982. 592 p. (in Russian).
Поступила в редакцию i0.03.202i Принята к опубликованию i9.05.202i
Received i0.03.202i Accepted i9.05.202i
