Comparative analysis of the methods of predicting physical and chemical properties of substances
Keywords:
forecasting, descriptors, neural networksAbstract
Ensuring functioning of the enterprises demands knowledge and performance of existing rules and rules of labor protection and fire safety, and possibility of forecasting and minimization of risks of emergence of technogenic emergencies. Such providing assumes development of the express methods of the analysis allowing predicting physical and chemical properties of substance. Fire and explosive safety properties have special value. The techniques existing now determined by GOST 12.1.044-89 became outdated and demand concentration of attention when carrying out difficult experiments by detection of fire safety substances properties. For the solution of this task, two methods of forecasting offered: settlement and based on sharing of descriptors and artificial neural networks. In research, approbation of these methods on the example of forecasting of the minimum energy of ignition of limit aldehydes carried out. Thus, the error of a calculation method made 0,07 mJ, the method based on sharing of descriptors and artificial neural networks 0,01 mJ. Perspective use of the method based on use of descriptors and artificial neural networks shown.
References
ФЗ - № 123 «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности», от 22.07.08 г.
ГОСТ 12.1.044–89*. Система стандартов безопасности труда. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов. Номенклатура показателей и методы их определения. – Введ. 01.01.91 г. – М.: Стандартинформ, 2006. – 100 с.
Монахов, В.Т. Методы исследования пожарной опасности веществ / В.Т. Монахов. – М.: 1992. – 405 с.
Стрижевский, И.И. Промышленные огнепреградители / И.И. Стрижевский, В.Ф. Заказнов. – М.: 1996. – 351 с.
Корольченко, А.Я., Корольченко, Д.А. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения : справочник. – В 2-х ч. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Асс. «Пожнаука», 2004. – Ч. I. – 713 с.
Корольченко, А.Я., Корольченко, Д.А. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения : справочник. – В 2-х ч. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Асс. «Пожнаука», 2004. – Ч. II. – 774 с.
Ngoc L.M., Yoon- Mo K. Quantitative prediction of lipase reaction in ionic liquids by QSAR using COSMO-RS molecular descriptors // Biochemical Engineering Journal. – 2014. – Vol. 87, no.5. – P. 33–40.
Varnek, A., Fourches, D. Substructural fragments: an universal language to encode reactions, molecularand supramolecular structures // J. Comput. Aided Mol. Des. – 2005. – Vol. 19, No. 9-10. – P. 693–703.
Baskin, I., Varnek, A. Building a chemical space based on fragment descriptors // Comb. Chem. High Throughput Screening . – 2008. – Vol. 11, No. 8. – P. 661-668
Раевский, О.А. Свойства химических соединений и лекарств как функции их структуры / О.А. Раевский. – М.: 2013. – 353 с.
Раевский, О.А. Дескрипторы молекулярной структуры в компьютерном дизайне биологически активных веществ / О.А. Раевский // Успехи химии. – 1999. – Т. 68, № 6. – С. 555-576
Калач А.В., Карташова Т.В., Сорокина Ю.Н., Спичкин Ю.В. Оценка пожароопасных свойств органических соединений с применением дескрипторов // Пожаровзрывобезопасность. – 2013. – Т. 22, № 2. – С. 18–21.
Королев, Д.С. Прогнозирование пожароопасных свойств веществ и материалов с использованием дескрипторов / Д.С. Королев // Вестник Воронежского института ГПС МЧС России. – 2014. – № 1. – С. 7–10.
Published
How to Cite
License
Copyright (c) 2016 Korolev D.S., Kalach A.V., Sorokina Yu.N.
CC «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0
