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公开(公告)号：CN113160902B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110381811.0
申请日：2021-04-09
申请人： 大连理工大学 , 中国石油天然气股份有限公司
IPC分类号： G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N20/00
摘要： 本发明提供了一种预测化学反应产物对映选择性的方法，具体涉及一种通过八叉树卷积神经网络模型和分子表面静电势相结合，预测化学反应产物对映选择性的方法，在已知反应底物和催化剂分子结构的基础上，仅通过计算各分子结构点云和各点对应的表面静电势值，结合八叉树卷积神经网络模型，就能快速、高效地预测化学反应产物对映选择性。该方法通过计算分子结构的3D点云和其对应的表面静电势，同时体现分子的立体效应和电子效应，易于理解和应用。模型具有良好的预测能力，能够有效地预测应用域内有机反应的产率和对映选择性，这对发展制备手性化合物的新催化反应具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN113160902A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110381811.0
申请日：2021-04-09
申请人： 大连理工大学 , 中国石油天然气股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种预测化学反应产物对映选择性的方法，具体涉及一种通过八叉树卷积神经网络模型和分子表面静电势相结合，预测化学反应产物对映选择性的方法，在已知反应底物和催化剂分子结构的基础上，仅通过计算各分子结构点云和各点对应的表面静电势值，结合八叉树卷积神经网络模型，就能快速、高效地预测化学反应产物对映选择性。该方法通过计算分子结构的3D点云和其对应的表面静电势，同时体现分子的立体效应和电子效应，易于理解和应用。模型具有良好的预测能力，能够有效地预测应用域内有机反应的产率和对映选择性，这对发展制备手性化合物的新催化反应具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN117050290A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210483040.0
申请日：2022-05-05
申请人： 中国石油天然气股份有限公司 , 大连理工大学
摘要： 本发明提供了一种用于催化内酯均聚的催化剂及其应用，该催化剂具有如下结构：(CH3)3N+(CH2)xCOO－，其中，x为3‑10的整数。本发明提供的催化剂用于催化内酯均聚时，反应速率快，单体转化率高，得到的聚合物不含金属残留物、分子量可控且分子量分布窄。
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公开(公告)号：CN118280467A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211710107.6
申请日：2022-12-29
申请人： 中国石油天然气股份有限公司
摘要： 本发明提出一种乙烯与极性单体催化共聚反应活性预测方法、装置，所述方法包括：获取乙烯与极性单体催化共聚反应的实验数据，基于图神经网络构建初始的共聚活性预测模型，将反应涉及的极性单体结构、催化剂结构、反应条件数据作为初始的所述共聚活性预测模型的输入，模型输出为对应的催化活性数据；对初始的所述共聚活性预测模型进行训练，优化所述共聚活性预测模型；基于优化后的所述共聚活性预测模型进行乙烯与极性单体催化共聚反应活性预测。该方法实现了对乙烯聚合催化剂活性的准确预测，从而减少人工合成测试的工作量，实现催化剂的高效筛选。
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公开(公告)号：CN118724981A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310326912.7
申请日：2023-03-29
申请人： 中国石油天然气股份有限公司
IPC分类号： C07F15/02 , C08F10/00 , C08F110/02 , C08F4/70
摘要： 本发明公开了一种过渡金属铁配合物及其制备方法和应用、催化剂组合物。过渡金属铁配合物，具有式(I)所示的结构：#imgabs0#其中，每一个X相同或不同，各自独自地选自F、Cl、Br、I；R1、R2、R3、R4、R5相同或不同，各自独立地选自被一个或多个Ra取代的下列基团：H、C1‑6烷基、C1‑6烷氧基、C6‑20芳基或C6‑20杂原子芳基；Ra选自H、F、Cl、Br、I、C1‑6烷基、C1‑6烷氧基、C3‑10杂环基、C6‑20芳基或C6‑20杂原子芳基，且每一个Ra相同或不同。可作为催化剂应用于烯烃的聚合，其反应活性高，且对聚乙烯分子量具有极强的调控性能，可以制备高度线性聚乙烯。
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公开(公告)号：CN118039007A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410335348.X
申请日：2024-03-22
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明属于高分子化学合成技术领域，提供了一种α‑二亚胺Pd(II)配合物催化乙烯与极性单体共聚中极性单体区域选择性分析预测模型的构建方法，包括获取α‑二亚胺Pd(II)配合物催化下各极性单体1,2‑插入模式与2,1‑插入模式的过渡态能量差值ΔG，获取各极性单体对应的量子化学参数值，构建α‑二亚胺Pd(II)配合物催化下各极性单体两种不同插入模式的反应能量差值ΔG关于各极性单体对应的量子化学参数的计算模型。该方法构建得到的α‑二亚胺Pd(II)配合物催化乙烯与极性单体共聚中极性单体区域选择性分析模型能够实现对α‑二亚胺Pd(II)配合物催化各极性单体插入时区域选择性的准确分析。
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公开(公告)号：CN114783506A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210261870.9
申请日：2022-03-17
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明属于化学研究技术领域，提供了一种预测抑制剂对冠状病毒主蛋白酶的半抑制浓度的方法，在给定抑制剂结构的基础上，仅需要计算分子描述符，就可以通过高斯过程回归模型快速、高效地预测抑制剂对冠状病毒主蛋白酶的半抑制浓度。该方法通过密度泛函理论优化分子的结构，计算分子描述符，通过训练好的模型预测抑制剂对冠状病毒主蛋白酶的半抑制浓度。该方法中不同冠状病毒的主蛋白酶采用独热编码的形式作为一个特征参数输入预测模型，易于理解和应用。模型具有良好的预测能力，可以有效地减少冠状病毒抑制剂实验的时间和经济成本。
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