公开(公告)号：CN119811515A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411628896.8

申请日：2024-11-14

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 高珂 ,  何佳豪 ,  华凯 ,  李星彤 ,  郑丛宜 ,  季灵睿 ,  吴清岩

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G16C20/64

Abstract: 一种基于机器学习评估液晶单体混合环境风险的方法属于环境科学领域。本发明通过构建基于分子描述符和混合分子描述符的定量构效关系(QSAR)模型，利用机器学习技术预测液晶单体的混合环境效应。本发明纳入机器学习对分子描述符进行筛选更加合理。利用机器学习构建模型，拟合能力更强。利用蒙特卡罗模型模拟液晶单体在实际环境中可能存在的所有浓度。本发明通过计算液晶单体各自的环境效应因子TEF，以及筛选出混合分子描述符，并利用机器学习构建出QSAR模型，预测出典型暴露浓度下23种液晶单体的混合TEF，最终结合实际环境中液晶单体的典型赋存浓度，对其进行环境风险评估。为评估液晶单体危害提供更加准确的数据支持。