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作者：曹政戎;李浩森;韩晓艺;卫宏远;朱振兴;郝琳;
单位：天津大学化工学院绿色分离与化工过程安全实验室;中石化石油化工科学研究院有限公司炼油工艺与催化剂国家工程研究中心;
摘要：利用定量结构-性质关系(QSPR)预测化合物性质成为近些年的研究热点，有效解决了实验危险性高、操作成本高的问题。为深入开发QSPR预测模型，回顾了QSPR的发展历程，并综述了QSPR在纯净物和混合物危险特性预测中的研究进展。研究表明，结合了机器学习的QSPR模型显著提高了预测能力，表现出更强的预测潜力，打破了传统QSPR模型的瓶颈，成为预测精度更高、适用范围更广的理论计算预测方法。此外，目前基于QSPR在预测混合物危险特性的应用还不够成熟，结合机器学习的QSPR在未来有望为混合物性质预测提供更为可靠和准确的结果，从而为实际化工风险评估和安全设计提供重要数据支撑。
关键词：定量结构-性质关系;;性质预测;;机器学习;;危险化学品;;本质安全
基金资助：炼油工艺与催化剂国家工程研究中心(中石化石油化工科学研究院有限公司)开放基金课题资助
