有機過氧化物的參數統計分析及安全性研究.pdf

1、我國安全學科近幾年發(fā)展較快，2009年國家標準學科分類體系GB/T13745-2009《學科分類與代碼》一級學科“安全科學技術”新增5個二級學科，其中就有代碼為62023的“安全物質學”，其研究還處在初步探索階段。本文通過選取危險化學品中的有機過氧化物類物質，對其安全因子的相關性進行研究，并探索“安全物質學”的研究方法和實證例子。
　　本文通過搜集和查閱相關文獻，在對國內外安全物質學和有機過氧化物研究現狀進行系統綜述的基礎上，統計

2、有機過氧化物的各項參數數據，采用相關性分析、因子分析、聚類分析、判別分析和Copeland計分排序法，對有機過氧化物的參數數據進行分析，得到了影響有機過氧化物安全性的5個公因子和基于其安全性的綜合分類結果。針對影響其安全性最主要的參數，采用基團貢獻法、BP神經網絡、多元線性回歸、偏最小二乘法和支持向量機進行物性參數預測。本論文主要研究內容和成果如下:
　　(1)將所收集統計的72種有機過氧化物的參數數據分成三類:分子成分參數、分子

3、結構參數和物性參數。分別對三類數據進行相關性分析，并結合參數定義刪除部分參數。
　　(2)對相關性分析篩選出的72種有機過氧化物的23個參數指標進行因子分析，提取出5個公因子并分別定義為:燃燒爆炸因子、分解因子、擴散因子、污染性與腐蝕性因子、毒害性因子。與已有研究相比較，結果顯示5個公因子可很好的表征有機過氧化物的安全性。
　　(3)根據因子分析的結果及物質統計數據的完整性，選取33種有機過氧化物及其10個參數。先對其中28

4、種有機過氧化物進行聚類分析，劃分為3類。對5種未知類別的有機過氧化物進行判別分析。再對33種有機過氧化物進行Copeland計分排序。最后將三種方法的分類結果進行比較，判別分析與聚類分析的分類匹配率達到100％，Copeland計分排序的結果與前兩者的結果差異也不大。
　　(4)依據燃燒爆炸因子最能代表物性參數閃點，設計了一種基于基團貢獻法及BP神經網絡預測有機過氧化物閃點的方法。將66種有機過氧化物中的50種作為訓練集16種為預

5、測集進行閃點預測。結果表明，閃點的預測值與文獻值符合良好。該預測方法不需計算參數，且結果可靠。
　　(5)根據前文結合文獻研究可知有機過氧化物的反應危害主要取決于起始分解溫度和分解熱。選取14種有機過氧化物作為訓練樣本，3種為預測樣本，確定13個參數為描述符，分別采用多元回歸分析、偏最小二乘法和支持向量機進行起始分解溫度和分解熱的預測，并比較和評價三種方法所得模型的有效性。最終確定PLS和SVM分析得到的預測模型與文獻數據有較高的