张升书，李钦玲，李法强，吴启勋

（1.青海民族大学 化学与生命科学学院，青海 西宁 810007；2.中国科学院青海盐湖研究所，青海 西宁 810008）

量子化学参数用于脂肪醛化合物的QSPR沸点研究

张升书1，李钦玲1，李法强2，吴启勋1

（1.青海民族大学 化学与生命科学学院，青海 西宁 810007；2.中国科学院青海盐湖研究所，青海 西宁 810008）

采用Materials Studio7.0软件分别模拟计算了30种常见脂肪醛的摩尔折射率（MR）、Balaban JY指数（BI）和Wiener指数（WI）.然后以这30种脂肪醛为样本集，三种量子化学参数为自变量，采用SPSS 13.0软件对30种脂肪醛的沸点做了多元线性逐步回归分析,Tb.p=263.108+5.878· MR-14.939·BI-0.098·WI（R=0.999 R2=0.998 s=4.313 F=4109.681P<0.000 N=30）,QSPR模型相关系数达到优级,样本容量远大于统计学要求的数量,理论计算值与实验值基本吻合,模型稳定，对饱和脂肪醛的沸点有较好的预测能力.

醛；沸点；QSPR；回归方程

醛是重要的化工原料、药物原料，也是重要的合成中间体.醛在有机反应中占有重要的地位[1].因此，研究醛类的物化性质很有必要.运用Materials Stu⁃dio7.0软件构建了30个脂肪醛类化合物的结构模型，利用Discover模块进行了结构优化，得到了能量相对稳定的结构模型[2]，并计算出醛的摩尔折射率（MR）、Balaban JY指数（BI）和Wiener指数（WI）.然后以这三种量子化学参数为自变量，采用SPSS 13.0软件对30种脂肪醛的沸点做了多元线性回归.

1 结果与讨论

1.1 模型的建立

对30种化合物的沸点与量子化学参数进行多元线性回归（见表1），结果表明：所选取的三个量子化学参数对醛的沸点有比较好的预测.逐步回归方程见式（1）和式（2）：

其中，N表示化合物的数目，R表示相关系数，s表示标准误差，F表示F检验值，P表示显著性水平.

比较可知方程（1）简洁、方便，但是标准误差相对偏大.方程（2）稍加复杂，但是模型相对比较好.所以接下来对方程（2）进行分析.

1.2 模型的评价

模型的相关系数很大，已经达到优级水平（R> 0.99）；误差比较小；由图1可知残差服从正态分布[5-6]；F检验的F值也比较大；P值较小，方程整体上显著性大，方程系数不为零，方程有意义.此模型各组数据之间差异性比较小[7].

表1 苯胺类化合物的量子化学参数及其沸点的文献值[3-4]和计算值Tab.1 The quantum chemistry parameters of aldehydes and the values of boiling point

图1 醛的残差分布图Fig.1 Residual distribution of aldehydes

独立检测集通常用作回归模型的外部评价，即n样品组成建模样本，随机选取其中f个样品建立独立检测集，用剩余的（n-f）样品建模，通过建模后的回归方程预测独立检测集，预测误差越小说明模型越好.这里可以从上面表格中任意选取几个样品作为独立检测集.预测值与实验值基本接近，说明所建模型稳定.模型标准误差s=4.313，作为异常样本的估计2s=2×4.313=8.626，即预测绝对误差在8.626K以上即为异常样本.由表1可知，2,2-二甲基丙醛（预测绝对误差-9.765K），3,5,5-三甲基己醛（预测绝对误差10.358K），这是误差比较大的两例.说明此模型虽然能够较好的预测大部分醛类，但是仍然有少数误差稍微偏大[8].

图2 醛的计算值与实验值Fig.2Bioling powt calculated and experiments

2 结论

利用30种常见脂肪醛的量子化学参数构建了预测脂肪醛沸点的模型.经过模型评价，此模型比较稳定.该模型说明影响饱和脂肪醛沸点的主要因素是摩尔折射率和Balaban JY指数，且摩尔折射率与饱和脂肪醛沸点呈正相关，而Balaban JY指数与饱和醛沸点呈负相关.此模型还可以用于醛类化合物沸点的预测，也可以为醛类化合物沸点的基础理论研究和利用3D模型预测醛类化合物的沸点提供参考价值.

[1]侯恩卿.基于醛酮分子结构参数的QSPR研究[D].西宁:青海师范大学,2013.

[2]王丽新,沈喜洲,周涵,等.含氮化合物碱性强弱的量子力学研究[J].计算机与应用化学,2009,26(6):778-782.

[3]王克强.一个计算脂肪醛沸点的定量关系式[J].广西师范大学学报,1994,12(1):65-68.

[4]周长会,吴启勋,侯庆高,等.拓扑指数在脂肪醛_脂肪胺及脂肪烃沸点中的应用[J].广西师范大学学报,2013,31(1): 82-87.

[5]周长会,吴启勋,韩照波.量子化学参数在卤代苯中的应用[J].海南师范大学学报:自然科学版,2012,25(2):194-196.

[6]安生梅,吴启勋.量化参数用于全氟及(多氟)有机化合物蒸汽压的QSAR研究[J].海南师范大学学报:自然科学版, 2013,26(3):283-286.

[7]裴洪平,许高金.量子化学参数用于苯胺类化合物的QSAR毒性研究[J].浙江大学学报,2003,30(3):310-314.

[8]周长会,吴启勋,侯庆高,等.一种研究脂肪族醛酮沸点和摩尔折射的拓扑方法[J].宁夏大学学报,2013,34(3):225-230.

责任编辑：毕和平

Quantum Chemistry Parameters in QSPR Study on Boil Point of Aldehydes

ZHANG Shengshu1，LI Qinling1，LI Faqiang2，WU Qixun1
（1.College of Chemistry and Life Sciences，Qinghai University for Nationalities，Xining810007，China；2.Qinghai Institute of Salt Lakes，Chinese Academy of Sciences，Xining810008，China；）

The quantum chemical parameters for Molecular refractivity,Balaban index JY and Wiener index are calculated for 30 different aldehydes.The model for Quantum structure property relation（QSPR)QSPR of 30 aldehydes is set up with stepwise regress by SPSS 13.0.Tb.p=263.295+5.879·MR-15.005·BI-0.098·WI（R=0.999 R2=0.998 F=4121.964 s= 4.31285P<0.000 N=30）.The correlation coefficient of the QSPR model comes to optimal level.The sample size is much greater than the number of statistical requirements.The theoretical calculation data is almost the same with experimental da⁃ta.It is shown that the QSPR model has a good stability.The model is capable of forecasting the boiling point of aldehydes.

aldehydes；boil；point；QSPR；the regress equation

O 622

：A

：1674-4942（2015）01-0044-03

2014-11-19