（化工过程机械专业论文）分离过程溶剂的计算机辅助分子设计.pdf

中文摘要 本文对分离过程溶剂的计算机辅助分子设计进行了详尽的研究，提出了新的 分子设计方法：分类枚举法：新的分离过程溶剂评价策略：综合评价策略，并将 分类枚举法推广应用于加热介质和制冷剂的计算机辅助分子设计，取得了良好的 效果。 在分类枚举法中，我们先将分子设计涉及的所有基团分成两类：骨架基团和 功能基团，前者是那些能够构成烷烃，环烷烃和芳香烃的基团；后者为除去前者 后剩余的其它基团。然后在一定基团总数的约束下用枚举法列举全部可能的骨架 基团组合，产生所有的烷烃，环烷烃，芳香烃分子；接着用功能基团代替上述烃 类分子中相应的骨架基团，产生其它分子：最后用基团贡献法计算得到的所有分 子的性质，从而得到满足要求的溶剂分子。由于工业成本的约束，溶剂分子中功 能基团的种类不会超过三种，因此分类枚举法可以避免组合爆炸问题。 另外，由于单纯依靠八角规则生成分子会出现形如c h ；c o ( o o c c h ；) 这类的 不合理组合，因此有必要对八角规则进行修正。考虑到基团上自由价键的不同性 质，将它们分成两类，一类是碳原子上的自由价键，为不受限价键；一类是其它 原子上的自由价键，为受限价键。因为不受限价键能和任意自由价键连接，而受 限价键只能和不受限价键连接，所以对于链状分子，只要在原始八角规则的基础 上引入不受限价键总数应不小于受限价键总数的限制就能保证价键的匹配，消除 不合理的组合；对于含有环状结构的分子，可以把整个环结构看成一个基团，将 分子化为链状来处理。 由于分类枚举法通常能够找到多种满足要求的分离过程溶剂，因此有必要提 出一种方法来对它们进行评价。为此，我们提出了综合评价策略。在综合评价策 略中，首先按照含有功能基团的种类数目将溶剂分为主要溶剂和次要溶剂，主要 溶剂是那些含有不多于一种功能基团的溶剂，制造成本相对低廉，工业应用潜力 大，应该重点考虑；其余的溶剂为次要溶剂，价格相对昂贵，工业应用有一定的 限制，只能作为主要溶剂的补充。将溶剂分类后，我 f ji 入多目标决策理论来评 价每种溶剂的分离性能，筛选有工q k 应用前景的溶剂。在此过程中，利用转换函 数消除了表征分离性能的各个因素数量级上的巨大差别，取得了理想的效果。 最后，我们将分类枚举法推广应用在加热介质和制冷剂的计算机辅助分子设 计中，也同样获得了成功，这说明了分类枚举法作为一种建立在基团贡献法基础 上的分子设计方法，有着强大的生命力。 关键词：计算机辅助分子设计；分离过程溶剂；分类枚举法；修正的八角规则： 综合评价策略 a b s t r a c t i ti st h o r o u g h l yi n v e s t i g a t e di nt h ep a p e rh o wt h es o l v e n t sf o rac e r t a i ns e p a r a t i o n p r o c e s s ( e x t r a c t i o no re x t r a c t i v ed i s t i l l a t i o n ) a r cf o a n db yc o m p u t e ra i d e dm o l e c u l a r d e s i g n an e wm e t h o d , t h ec l a s s i f i e de n u m e r a t i o ni sr e p r e n t e dt od e s i g nt h e s o l v e n t s a n dan o v e ls w a t e g y , t h es y n t h e t i c a le v a l u a t i o ni sp r o p o s e dt or a t et h e m f u r t h e r m o r e , t h ec l a s s i f i e de n u m e r a t i o ni sa l s os u c c e s s f u lt ob ea p p l i e dt od e s i g nt h e h e a t i n gm e d i u ma n dt h er e f r i g e r a n t s i nt h ec l a s s i f i e de n u m e r a t i o n , a l lg r o u p sa r cd i v i d e di n t ot w op a r t s ：s k e l e t o n g r o u p sa n df u n c t i o ng r o u p s 1 1 1 ef o r m e ra r et h eg r o u p st h a tc a l lc o n s t i t u t ea l k a n e s c y c l o a l k a n e s a n da r o m a t i ch y d r o c a r b o n s ；t h el a t t e ra r et h er e m i n d e ro n e s w i t l lt h e f o r m e r , w ee n u m e r a t ea l lm o l e c u l e so fa l k a n e s ，c y c l o a l k a n e s a n da r o m a t i c h y r d r o c a r b o n s n e nt h ef u n c t i o ng r o u p ss u b s t i t u t et h ec o r r e s p o n d i n gs k e l e t o no n e si n t h e s em o l e c u l e st ob u i l do t h e rc o m p o u n d s a tl a s t , t h ep r o p e r t i e so f e a c hm o l e c u l ea r e c a l c u l a t e db yg r o u pc o n t r i b u t i o nm e t h o d s a st h e r ea r en o tm o r et h a nt h r e ek i n d so f f o n c t i o ng r o u p si nt h em o l e c u l eo fs o l v e n td u et ot h ei n d u s t r i a lc o s t ac o m b i n a t o f i a l e x p l o s i o nw i l lb ea v o i d e d i na d d i t i o n ，b e c a u s et h ei l l o g i c a lc o m b i n a t i o n s ，s u c ha sc h 3 c o ( o o c c h 3 ) ，m a y e m e r g ea c c o r d i n gt ot h eo c t e tr u l eo n l y , i ti sn e c e s s a r yt om o d i f yt h er u l e c o n s i d e r i n g t h ed i f f e r e n c eo ff r e ev a l e n c e s t h e ya s e p a r a t e di n t ot w oc l a s s e s ：u n r e s t r i c t e do n e s a n dr e s t r i c t e do n e s t h ef o r m e ra r et h ef r e ev a l e n c e so nt h ec a r b o na t o mi nt h eg r o u p a n dt h el a t t e ro nt h eo t h e ra t o m b e c a u s et h eu n r e s t r i c t e dv a l e n c e sc a nl i n kt oa n yf r e e o n e sw h i l et h er e s t r i c t e dc a no n l yc o n n e c tw i t ht h eu n r e s t r i c t e do n e s ，f o rt h ec h a i n o r g a n i cm o l e c u l e s t h es u mo f t h eu n r e s t r i c t e dc a n n ab el e s st h a nt h a to f t h er e s t r i c t e d t og u a r a n t e et h em a t c ho ft h ef r e ev a l e n c e sa n de l i m i n a t et h ei l l o g i c a lc o m b i n a t i o n s a st ot h em o l e c u l e sc o n t a i n i n gr i n g s t h er i n gc a nb el o o k e do na so n eg r o u p t h a t t h em o l e c u l ei sc h a n g e di n t oac h a i no n e w h i c hc a l lb ed e a l tw i t ha sm e n t i o n e d b e f o r e as y n t h e t i c a le v a l u a t i o ni sp r o p o s e dt or a t et h es o l v e n t s i ni ta l ls o l v e n t sa l e s o r t e di n t ot w oc l a s s e s ：p r i n c i p a lo n e sa n ds e c o n d a r yo n e s t h ef o r u l e ra r et h o s et h a t c o n t a i nn o tm o r et h a no n ek i n do ff u n c t i o ng r o u p s ；t h el a t t e ra r et h er e s t t h e na m u l t i p l e o b j e c t i v ed e c i s i o n m a k i n gt h e o r y i si n t r o d u c e dt oe s t i m a t et h es e p a r a t i n g c a p a b i l i t yo fe v e r ys o l v e n t d u r i n gt h ep r o c e s s ，at r a n s f o r mf u n c t i o ni sp r e s e n t e dt o e l i m i n a t et h ee n o r m o u sd i f f e r e n c ea m o n gt h ef a c t o r st od e s c r i b et h es e p a r a t i n g c a p a b i l i t y f i n a l l y , t h ec l a s s i f i e de n u m e r a t i o np e r f o r m a n c e sw e l li ns o l v i n gt h ec o m p u t e r a i d e dm o l e c u l a rd e s i g no ft h eh e a t i n gm e d i u ma n dt h er e f r i g e r a n t s a si n d i c a t et h a ti t i sg e n e r a li nc o m p u t e ra i d e dm o l e c u l a rd e s i g nb a s e do ng r o u pc o n t r i b u t i o nm e t h o d s k e y w o r d s ：c o m p u t e ra i d e dm o l e c u l a rd e s i g n ；s o l v e n t sf o rs e p a r a t i o np r o c e s s e s ； c l a s s i f i e de n u m e r a t i o n ；m o d i f i e do c t e tr u l e ；s y n t h e s i se v a l u a t i o n 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤盗盘茎或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：者勿j 彩毛苑签字日期：二d 0 多年n z 7 e t 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解苤鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权丕洼蠢鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名 杨i ； 充纪 签字日期：2 年月2 7 日 导师签名：劾西咩 导师签名：铆西耳 签字日期：伽。6 年6 , e l7 日 第一章文献综述 1 1 前言 第一章文献综述 萃取，即溶剂萃取( 液一液萃取) ，是指用溶剂( 质量分离 剂) 和与溶剂完全或部分不相溶的溶液接触，在物理或化学作用下 将溶液中的溶质转移到溶剂中的过程，是分离过程中一个重要的单 元操作。如果按萃取的对象分类，可以分为有机物萃取和无机物萃 取，其中有机物萃取在石油化工行业很常见，无机物萃取多见于金 属的提取与分离。 图l i 萃取流程示意图( a ) f i g u r el 一1 f l o w s h e e to fe x t r a c t i o n ( a ) 液一液萃取【1 1 具有处理能力大，选择性好，操作方便，能耗较 低和回收率高的优点，并易于连续操作和自动控制。随着一些新型 萃取溶剂的不断涌现，液一液萃取在湿法冶金1 2 , 3 ，石油化工，原 子能工业，医药和食品工业等方面 4 - 6 的应用日益广泛。典型的萃 取流程如图l - l 和图卜2 所示，图中a ，b 表示待分离组分，s 表示 溶剂。图l - l 表示在精馏回收溶剂时。若溶剂沸点较高，溶剂在 溶剂回收塔塔底；图1 2 表示若溶剂沸点较低，溶剂从溶剂回收 第一章文献综述 塔的塔顶馏出。 图1 2 萃取流程示意图( b ) f i g u r e1 - 2f i o w s h e e to fe x t r a c t i o n ( b ) 萃取精馏【l l 是特殊精馏的一种，依靠加入高沸点的溶剂( 质量 分离剂) 的方法来改变组分间的相对挥发度，从而能够将普通精馏 无法分离的沸点很近似或形成共沸物的体系的分离。萃取精馏应用 也相当广泛，它可以用于苯、甲苯与近沸点非芳烃的分离【”，乙苯 与二甲基苯的分离 s l ，邻二甲苯与间二甲苯的分离 9 1 ，以及从发酵 液中提取无水醇i 1 0 1 ，用砜类化合物作为萃取精馏溶剂分精制芳烃 】等。萃取精馏的典型流程如图1 3 所示，图中a ，b 表示待分离 组分，s 表示溶剂。 萃取和萃取精馏有一个共同点，就是都需要加入溶剂，即质量 分离剂，而且溶剂对这两种分离过程都有极其重大的影响。对于萃 取过程，溶剂的选择性，溶解性能和溶剂损失直接决定了萃取的可 行性：对于萃取精馏，溶剂对组分相对挥发度的较大改变量和溶剂 的高溶解性更是萃取精馏成功进行的重要保障。因此，质量分离剂， 即分离溶剂是萃取和萃取精馏中至关重要的因素。所以，对于萃取 和萃取精馏来说，为特定的待分离体系选择合适的溶剂是非常重要 的。近来，随着计算机的发展和热力学算法的逐步成熟，尤其是基 团贡献法的不断改进，计算机辅助分子设计成为个解决这种问题 的有效方法。 目前，分离过程溶剂的计算机辅助分子设计还是建立在基团贡 献法的基础上的，因此有必要先来叙述一下分子设计中涉及的基团 2 第一章文献综述 贡献法。 麓 辖， 回收s l碧荆回收塔 图1 3 萃取精馏流程示意图 f i g u r e1 3 f l o w s h e e to fe x t r a c t i v ed i s t i l l a t i o n 1 2 分子设计中常用的基团贡献法 分子设计中涉及的基团贡献法大致有两类，一类是预测混合物 性质的，以u n i f a c 法及其修正型为代表，可以计算混合物中某一 组分的活度系数；一类是预测纯组分性质的，以j o b a c k 法和g a n i 提出的多步估算法为代表，可以估算组分的熔点，沸点，饱和蒸汽 压，临界温度，临界压力，沸点处的蒸发焓等等，下面分别介绍这 些方法。 1 2 1 原始u n i f a c 法 u n i f a c 法有两个重要概念，一是基团溶液，二是局部组成概 念。基团溶液的概念是建立在基团贡献模型的基础上的，它最初用 在r a t c l i f f 和r o n c 提出的a s o g ( a n a l y t i c a l s o l u t i o n - o f - g r o u p s ) 法中。而局部组成概念来自于g u g g u n h e i m 的拟化学理论，最早利 用这一概念的是u n i q u a c 法。u n i q u a c 法是a b r a m s 和p r a u s n i t s 于1 9 7 5 年i ”i 在拟化学理论( 似晶格模型和局部组成概念) 的基础 上吸收了a s o g 法的相关思想提出的，而u n l f a c 法是在 u n l q u a c 法基础上直接发展而来的。 第一章文献综述 l9 7 5 年a a g ef r e d e n s l u n d ，r u s s e l ll j o n e s 和j o h nm p r a u s n i t z 在u n i q u a c 法的基础上提出了u n i f a c 法13 1 ，他们认 为，活度系数可以分成两部分，一部分是组合项，由分子尺寸，形 状的差异造成，一部分是剩余项，由分子间的相互作用引起的。 u n i f a c 法的方程如下： i n y , = i n y ；+ l n r f h 7 c = 1 - 以+ - n 沪s 小鲁+ - n 爿 咖= 伊= r j x i q j xj i n r 7 = 0 n r 一1 n 掣) - n l = g 1 一- n ( 莓巳) 一莓 以 = 辟 q ，= 幺 r v 。k ， “ 一1 5 1 7 n a 。k 戡一2 5 1 0 9 4 8 ，妒。 ( 1 1 ) ( 1 - 2 ) ( i - 3 ) ( 1 - 4 ) ( 1 - 5 ) ( i - 6 ) ( 1 - 7 ) ( 1 - 8 ) ( 1 - 9 ) ( 1 - i o ) 绳，旋， 第一章文献综述 8 。- q 。缝啪。 ” 蟛_ 以2 赫 ， ” = 眈一等纠= d 一口吲 ( 1 - 1 2 ) ( 1 13 ) 这里，l 是基团k 的过剩活度系数，q o 是基团k 在纯组分i 的 过剩活度系数。参数和霉j 通过基团体积和面积参数r 和绞计算得 到( 基团的尺寸和相互作用面积参数是用纯组分和分子结构数据获 得的) ，y 是分子i 中基团k 的个数。基团参数r 和g 通过范德华 基团体积圪。和表面积如( 由公式( 1 - 9 ) ，( 1 一l o ) ) 计算，分母是 归一化因子，而且一般情况下耳和g 直接在基团参数表中给出。巳 表示基团r e 的面积分数，而求和表示对所有基团的加和，以表示 基团肼在混合物中的摩尔分数。基团相互作用参数。由公式( 1 - 1 3 ) 计算，式中u 。表示基团m 与基团, 之间相互作用的能量。基团相互 作用参数口。是由实验相平衡数据估算得出的，还要注意到口。具有 温度的单位( k ) 而且参数口。和口。并不相等。 原始u n i f a c 法提出之后，】i i r g e no m e h | i n g 等人陆续发表了 若干篇论文。一9 1 ，不断修改原始u n i f a c 模型中的参数，来提高 原始u n l f a c 法预测气液相平衡的精度。 1 2 2 修正的u n i f a c 法 原始u n l f a c 模型提出之后，陆续有一些人对其进行了修正， 得到若干修正的u n l f a c 模型。这些修正u n i f a c 模型中比较有影 响的主要有k i k i c 修正u n i f a c 模趔1 2 0 ，l a r s o n 修正u n i f a c 模型 1 2 1 1 ，h o o p e r 修正u n i f a c 模型【2 2 1 以及g m e h l i n g 修正u n i f a c 模 型1 23 1 。 1 9 8 0 年，k i k i c 等人只对原始u n l f a c 模型中的组合项进行了 第一章文献综述 修正，提出下面的式子： 。x l 矿 护西痧 ( 1 - 1 4 ) 原始模型中其它表达式不变。 1 9 8 7 年，l a r s e n 等人对原始u n i f a c 模型进行了较大幅度的 修改，提出新的组合项表达式： l l i ：l 一生+ l i l 立 x tx | 置矿 ”薪r 对于剩余项，l a r s e n 提出： ( i - i5 ) ( i - i 6 ) 一i + a m n , 2 叮一t o ) ( 弛和一_ m 这里瓦为参考温度，取2 9 8 15 k 。 1 9 8 8 年，h o o p e r 等人为了解决水和有机物体系中组分的活度 系数计算问题，对原始u n l f a c 法作了修正，他们提出的组合项表 达式与l a r s e n 修正u n i f a c 模型相同，提出的剩余项修正如下： 口1 2 = d ：+ 口：? r + 口譬t 2 6 ( 1 一l8 ) 第一章文献综述 a 2 1 = d 等+ 口并r 这里下标l 代表水分子，2 代表有机物基团。 ( 1 - 1 9 ) 1 9 8 7 年，u l r i c hw e i d l i c h 和j f i r g e ng m e h l i n g 提出了修正的 u n i f a c 法模型，对于u n i f a c 法中的组合项部分作如下修正： 吣7 = 1 - 川吆魄( t 告扎纠 仆差孑_ 7 是经验因子，妒。和只的表达式不变。 ( 1 - 2 0 ) ( 1 - 2 1 ) 对于过剩部分，他们加入了依赖温度的参数，将的表达式 改为： 一e x 屯蚶 期 ( 1 - 2 2 ) 其它表达式不变。 在上述几个修正u n i f a c 模型中，g m e h i i n g 修正u n i f a c 模 型影响比较大，适用范围比较宽，参数也较齐全。且j f i r g e ng m e h l i n g 等人后来还陆续发表了几篇论文 2 4 - 2 6 修改并补充模型参数，提 高了预测气液相平衡的精度，并且将修正u n i f a c 法推广应用到液 液相平衡和固液相平衡的预测中，大幅度拓展了g m e h l i n g 修正 u n l f a c 模型的应用范围。因此本论文采用g m e h i i n g 修正u n i f a c 第一章文献综述 模型来计算组分的活度系数以及无限稀释活度系数。 当用g m e h l i n g 修正u n i f a c 模型求组分f 在组分_ ，中的无限稀 释活度系数时，模型中的公式可以简化为下面的形式： i n 圮= l n 蟛。+ i n 疗 - n 圬。斗忡谚魄( - 一鲁儿约 以= 8 j ：q 。， ? ，q | ， 屯= l 净 i n ? ，r 7 = ( 1 n r l n 掣) i ( 1 - 2 3 ) ( 1 2 4 ) ( 1 - 2 5 ) ( 1 - 2 6 ) ( 1 - 2 7 ) ( 1 - 2 8 ) 呱= g 卜( 莓巳) 一莓卜铱 m z 9 ， ( 1 - 3 0 ) ( 1 - 3 1 ) ( 1 3 2 ) 以 墨 c 5 j 岛 侄。驴眇答 = = 鲰 以 第一章文献综述 ， 蟛 “2 两 ：耐一g 肺+ u j 朔 lj ( 1 - 3 3 ) ( 1 - 3 4 ) 利用这些简化后的公式，可以比较方便的求得体系中组分的无 限稀释活度系数，这为以后分离过程溶剂性能的计算提供了便利。 1 2 3j o b a c k 法 1 9 8 7 年j o b a c k 和r e i d 提出了一种预测纯物质性质的基团贡献 法，简称j o b a c k 法1 2 7 1 。这种方法可以用来估算物质的熔点，沸点， 临界压力，临界温度，临界体积，生成焓，生成吉布斯自由能，熔 融焓，沸点处的蒸发焓，理想气体的热容以及液体的粘度。其中最 常用的估算组分熔点和沸点的公式如下： 五= 1 9 8 2 + v 朋缮 弓= 1 2 2 “v t 7 ( 1 - 3 5 ) ( i 3 6 ) 是基团m 在分子中的个数，哆，哆分别是基团m 的沸点，熔 点参数，而且熔点，沸点的单位是k 。 另外，j o b a c k 法中估算组分临界温度，临界压力和在沸点处的 蒸发焓的公式如下： 0 5 8 4 + 0 9 6 5 莓吖? 一( 莓k ，诃1 ， 9 第一章文献综述 只= ( 0 1 1 3 + 0 毗”娶) 4 日= 1 5 3 0 + ( i - 3 8 ) ( i - 3 9 ) 这里0 ，缈分别表示基团m 的临界温度，临界压力以及 沸点处蒸发焓的参数，表示分子中原子的总数，而且临界温度的 单位是k ，临界压力的单位是1 0 5 p a ，沸点处蒸发焓的单位是 k j m o l 。 1 2 4g a n i 多步估算法 预测纯组分性质的基团贡献法除了j o b a c k 法之外，比较新的， 同时也是比较系统和准确的基团贡献法是由g a n i 等人提出的多步 估算法 2 8 , 2 9 j 。 多步估算法先把基团分成一阶基团，二阶基团以至三阶基团。 其中一阶基团的结构比较简单，相当于其它基团贡献法中的基团； 二阶基团和三阶基团其实是特定的一阶基团组合形成的结构。对于 特定的化合物分子，g a n i 等先用一阶基团的参数来预测纯组分的 性质，再用二阶基团，三阶基团的参数来校正用一阶基团得到的结 果，这样就可以提高估算的精度。多步估算法精度虽然比较高，但 是使用起来比较麻烦，没有j o b a c k 法简单实用，因此在分子设计 中一般都是采用j o b a c k 法，很少用g a n i 的多步估算法。 1 3 计算辅助分子设计的主要方法 目前，计算机辅助分子设计的方法主要有以下几类：基于知识 的方法，混合整数非线性规划，模拟退火算法，遗传算法，枚举法， 组合论方法，图论方法和分子水平上的分子设计方法。 1 0 第一章文献综述 1 3 1 基于知识的方法 1 9 8 3 年g a n i 与b r i g n o l e 首先提出萃取溶剂的计算机辅助分子 设计问题，并采用基于知识( k n o w l e d g eb a s e d ) 的方法【3 0 】解决这个 问题。所谓基于知识的方法，就是给出一系列的规则来生成溶剂分 子，然后对溶剂进行评价，筛选出适合的溶剂。1 9 8 6 年，为了设 计萃取溶剂h ”，g a n i 和b r i g n o l e 等人按照基团的连接性能，把基 团分成四类： a ) k ：严格受限基团，如o h ，c h 3 0 等，这些基团只能和碳原 子上有自由价键的基团相连； b ) l ：部分受限基团，如c h 2 c i 等，这些基团可以和其它基团 相连，没有特别的限制； c ) m ；碳原子上只有一个自由价键的不受限基团，如c h 3 等； d ) j ：碳原子上有一个以上自由价键的不受限基团，如c h 2 等。 在这里没有考虑芳香性的基团和环状化合物的基团，并且为了 简化分子设计问题，分叉的基团，即有二个以上自由价键的基团也 不考虑。在这种分类的基础上，进一步提出溶剂分子设计的组合规 则： 1 ) k 类基团只能和不受限的基团( m 类和j 类) 组合； 2 ) l 类基团能和l 类基团，m 类基团或j 类基团组合； 3 ) 如果k 类基团和j 类基团组合，j 类基团转变为l 类基团。 利用这些组合规则设计溶剂分子，可以避免组合爆炸问题。设 计出溶剂分子之后，可以用基团贡献法( u n f a c 法) 估算萃取溶 剂的选择性系数，溶解度以及溶剂损失，根据这些可以为萃取过程 筛选出比较好的溶剂。 盛：叠一m w a，氧m w b 印；去。然 s ：上m w s y 玉m w b l l ( 1 - 4 0 ) ( 1 - 4 1 ) ( i 一4 2 ) 第一章文献综述 在随后的几年里，b r i g n o l e 和g a n i 从不同的角度阐述了基于 知识的分子设计方法，下面分别叙述。 1 9 9 4 年，b r i g n o l e 等人【3 2 】完善了1 9 8 6 年提出的分子设计方法， 把芳香性基团加入了原来的分类体系： a ) i ：芳香环上烃类基团，如a c h ； b ) h ：芳香环上带有取代基的基团，如a c c i 等。 另外，m 类和j 类基团也要做一定的扩展：m 类基团要把 a c c h 2 包含进来，j 类基团要把a c c h 基团包含进来。 溶剂分子设计的组合规则也要随之改变，增加了一条，即芳香 环必须由l 类和h 类基团组成。对于萃取溶剂的评价，增加了溶质 分配系数并把它作为主要的考察因素： 跗：堕一m w by 氛m w s ( 1 - 4 3 ) 另外，他们还把萃取精馏溶剂的分子设计也包括了进来，拓展 了计算机辅助分子设计的应用范围。萃取精馏溶剂的分子设计与萃 取溶剂的分子设计方法相似，只是溶剂评价时考虑的性质不同，萃 取精馏溶剂主要考虑加入溶剂后的相对挥发度和溶剂的溶解度： 蝎sp 弘蔫亭 印2 去+ 然 ( 1 - 4 4 ) ( 1 - 4 5 ) 2 0 0 4 年，b r i g n o l e 等人”1 又进一步完善基于知识的分子设计 方法，把多分枝的溶剂分子包含了进来( 即在分子设计过程中考虑 分叉的基团如c h ，c 等) ，并修改了相应的规则。 g a n i 与b r i g n o l e 不同，他主要是扩展基于知识的分子设计方 第一章文献综述 法的使用范围，并且力图建立一个更大的理论体系。 1 9 9 1 年，g a n i 等人【”】引入了芳香性基团，而且为设计分子提 出了新的计算流程，进一步完善了基于知识的分子设计方法。他们 除了把这种方法用于萃取溶剂的分子设计之外，还用它来进行制冷 剂的分子设计。另外，他还把溶剂的选择性和萃取过程的分离因子 结合起来，为萃取溶剂的评价提出了新的指标。 而后在1 9 9 9 年【”】和2 0 0 0 年 3 6 1 ，g a n i 提出了多层次的多步分 子设计理论。他把计算机辅助分子设计问题分成四个层次，三个步 骤：第一层，基于基团贡献法，使用基团向量表示分子，第二层， 在第一层次的结果的基础上考虑分子中基团之间的连接情况，列举 出各个基团之间所有可能的连接所形成的分子，第三层，在第二层 次结果的基础上考虑原予之间的连接情况，第四层，在第三层次结 果的基础上建立分子的立体结构；第一步，分子设计前的准备，确 定要设计的分子的类型与应该具有的物理化学性质，即分子设计的 目标，第二步，采用多层次的计算机辅助分予设计方法避免组合爆 炸问题，得到一系列候选分子，第三步，分子设计后的评价与分析， 从候选分子中筛选出合适的分子。 g a n i 等虽然建立了分子设计的理论体系，但是由于计算复杂 度的问题，并没有推广应用。而且，各个层次还需要进一步充实。 总之，理论框架已经建立，但是离实际应用还有一段距离。 1 3 2 混合整数非线性规划 将混合整数非线性规划应用到计算机辅助分子设计中是o d e l e 等和a c h e n i e 等人的贡献。混合整数非线性规划在数学规划上还是 一个复杂的问题，不如线性规划1 3 7 , 3 s ，非线性规划1 3 9 , 4 0 ，整数线 性规划”l 】简单。而且线性规划，非线性规划，整数线性规划都有 一些成熟的计算方法，但是混合整数线性规划还没有严格意义上的 求解方法，需要借鉴上述这些规划的计算方法。 o d e l e 等人 4 2 , 4 3 则用基团向量表示分子，每个分量表示特定基 团在分子中的个数，因此基团向量的每个分量都是整数。基于这个 限制，分子设计问题就可以看成一个混合整数非线性规划问题。 o d e l e 提出的计算流程如下：先定义目标函数，约束，然后利用非 线性规划寻找最优解；如果最优解是整数解，问题就解决了；如果 第一章文献综述 最优解不是整数解，就利用混合整数线性规划在最优解的附近寻找 最优的整数解。o d e l e 等人利用这种算法，解决了一些萃取过程于 吸收过程溶剂的分子设计问题。 a c h e n i e 等人又提出了另外一种混合整数非线性规划策略，这 种新的策略借鉴了o d e l e 的思路，并且还有所发展。他们同样先利 用非线性规划寻找最优解，如果最优解是整数解，问题就解决了； 如果最优解不是整数解，则将混合整数非线性规划问题化成整数线 性规划和非线性规划两个子问题，序贯求解这两个子问题来寻找满 意解。同时，a c h e n i e 等人还把基团之间的连接情况也考虑了进去， 并主要将这种混合整数非线性规划策略用在制冷剂 4 4 , 4 5 ，萃取发 酵溶剂【46 j 等涉及基团种类较少的分子设计上。后来，他们还比较 详细的讨论了混合整数非线性规划的求解1 4 7 ，48 】问题。但是由于这 种方法计算过程比较复杂，因而不适用于求解含有较多种类基团的 分子设计问题。 1 3 3 模拟退火算法 k o k o s s i s 等人为了解决分子设计中组合爆炸( 即计算复杂度过 高) 的问题，引入了模拟退火算法。模拟退火算法 4 9 , 5 0 是一种随 机优化方法，这种方法源于对固体退火过程的模拟，采用m e t r o p o l i s 接受准则，并用一组称为冷却进度表的参数控制算法进程，使算法 在多项式时间里给出一个近似最优解。 固体退火是将固体加热至熔化，在徐徐冷却使之凝固成规整晶 体的热力学过程，属于热力学与统计物理研究的范畴。在加热固体 时，固体粒子的热运动不断加强，当温度升高到固体的熔点后，固 体的规则性被彻底破坏，固体熔解为液体。熔解的目的是消除系统 中原先可能存在的非均匀状态，使随后进行的冷却过程以某一平衡 态为始点。在冷却时，液体粒子的热运动渐渐减弱，随着温度的徐 徐降低，粒子运动渐趋有序。当温度降到熔点后，粒子运动变为围 绕晶体格点的微小振动，液体凝固成固体的晶体状态，这个过程称 为退火。退火过程之所以必须“徐徐”进行，是为了使系统在每一 温度下都达到平衡态，最终达到周体的基态。 退火过程中系统在每一温度下达到平衡态的过程，可以用封闭 系统的等温过程来描述，可以用m o n t ec a r l o 方法来进行模拟。 1 4 第一章文献综述 m o n t ec a r l o 方法的特点是算法简单，但是必须大量采样才能得到 比较精确的结果，因此计算量很大。为了减少计算量，提高效率， m e t r o p o l i s 等人提出了重要性采样方法，他们用下列方法来产生固 体的状态序列；先给定以粒子相对位置表征的初始状态f ，作为固 体的当前状态，该状态对应的能量是e ，然后使粒子的初始状态随 机产生一个微小变化即所谓的摄动，得到一个新状态_ ，且新状态 对应的能量是e ，如果e ， 置，考虑到热运动 的影响，该状态是否作为“重要”状态接受要根据固体处于该状态 的概率来判断。依据统计物理中的配分函数，可以知道固体位于状 态，和状态f 的概率的比值为： x 伴斜 ( 1 - 4 6 ) 这里后是b o l t z m a n n 常数，r 是温度。可以看出，是一个小于 1 的正数。然后用随机数发生器产生一个【0 ，l 】区问的随机数孝，若 r f ，则新状态作为“重要”状态，否则舍去。 如果新状态_ ，是重要状态，就用状态_ ，代替状态f 成为当前状态， 否则仍然以状态f 作为当前状态。重复以上产生新状态的过程，在 大量的迁移( 上述状态的变换称为迁移) 后，系统趋于能量较低的 平衡状态了。 由式( 1 4 6 ) 可知，高温下可以接受比当前状态能量大得比较多 的新状态，低温下只能接受比当前能量大得比较少的新状态。这与 不同温度下热运动的影响完全一致。在温度趋于零时，就不能接受 比当前状态能量高的新状态了。 上述接受新状态的准则称为m e t r o p o l i s 准则，相应的算法称为 m e t r o p o l i s 算法。采用这种算法的计算量比随机采样的计算量显著 第一章文献综述 减少。 1 9 8 2 年，k i r k p a t r i e k 等人首先意识到固体退火过程与组合优化 问题之间的类似性，并将m e t r o p o l i s 准则引入到优化过程中来。最 终他们得到一种对m e t r o p o l i s 算法进行迭代的组合优化算法，这种 算法模拟固体退火过程，即“模拟退火算法”。 设组合优化问题的一个解i 及其目标函数厂( 1 ) 分别与固体的一 个微观状态i 及其能量e 等价，令随算法进程递减其值的控制参数t 相当于固体退火过程中的温度，则对于控制参数t 的每一取值， 算法持续进行“产生新解一判断一接受( 舍弃) ”的迭代过程就对 应着固体在某一恒定温度下趋于热平衡的过程，也就是执行了一次 m e t r o p o l i s 算法。与m e t r o p o l i s 算法从某一初始状态出发，通过计 算系统的时间演化过程，求出最终系统达到的状态相似，模拟退火 算法从某个初始解出发，经过大量解的变换，可以求得给定控制参 数t 时组合优化问题的相对最优解。然后减少控制参数t 的值，重复 执行m e t r o p o l i s 算法，就可以在控制参数趋于零时，最终求得组合 优化问题的整体最优解。由于固体退火必须缓缓降温，才能使固体 在每一温度下都达到热平衡，最终趋于能量最小的基态，因而模拟 退火算法中的控制参数也必须缓慢衰减，才能确保模拟退火算法最 终趋于组合优化问题的整体最优解集。 模拟退火算法用m e t r o p o l i s 算法产生组合优化问题解的序列， 并由与m e t r o p o l i s 准则对应的转移概率只： fl 驴( 力厂( d ) 唰b d 2 h 等盟p ) m ) ( 1 - 4 7 ) 确定是否接受从当前解i 到新解_ ，的转移。式中，是目标函数，t 是控制参数，应为一个正实数。开始让f 取较大的值( 与固体的熔 1 6 第一章文献综述 解温度相对应) ，在进行足够多的转移后，缓慢减小t 的值( 与“徐 徐”降温相对应) ，如此重复，直至满足某个停止准则时算法终止。 因此，模拟退火算法可以看做是递减控制参数值时m e t r o p o l i s 算法 的迭代。 模拟退火算法依据m e t r o p o l i s 准则接受新解，因此除了接受优 化解外，还在一定的概率范围内接受恶化解，这就使模拟退火算法 既可以从局部最优的“陷阱”里跳出，更有可能求得组合优化问题 的整体最优解，并且不失简单性和通用性。 k o k o s s i s 利用这种方法【5 “”l ，先给出目标函数与初始解，然后 给出解迁移的方案( 按一定的概率增加基团，删除基团或替换基团 以及引入新的芳环，删除芳环或修改芳环) 和控制变量的衰减函数， 成功避开了组合爆炸问题，解决了制冷剂，萃取溶剂和萃取精馏溶 剂的计算机辅助分子设计问题。 1 3 4 遗传算法 遗传算法是由v e n k a t a s u b r a m a n i a n 等入和d y k 等人引入到分子 设计领域的。遗传算法 5 5 - 5 7 1 是一种通过模拟自然进化过程搜索最 优解的方法。自然进化有如下特性： a ) 进化过程发生在染色体上； b ) 自然选择把染色体以及由它们所代表的结构的表现联系起 来，那些适应性好的个体的染色体通常比差的个体的染色体 有更多的繁殖机会； c ) 繁殖过程中的变异可以使生物体子代的染色体不同于它们 上一代的染色体。通过结合两个父代染色体的物质，重组过 程可以在子代中产生有很大差异的染色体； d ) 生物进化没有记忆。有关个体的信息包含在个体所携带的染 色体的集合以及染色体编码的结构之中。 自然进化的这些特征引起了美国j o h nh o l l a n d 的兴趣，他将自 然进化和搜索寻优进行类比，创建了遗传算法。遗传算法是种概 率搜索算法，其基本思想是利用某种编码技术将可能的解表示为数 串( 染色体) ，然后模拟这些数串组成