DFT方法预测209种多氯联苯醚水溶性：结构参数与QSPR模型

本文档标题"Prediction of Aqueous Solubility for 209 Polychlorinated Diphenyl Ethers from Molecular Structural Parameters by DFT Method① (2008年)"聚焦于使用密度泛函理论(DFT)方法预测209种多氯联苯醚（PCDEs）在水中的溶解度。该研究通过B3LYP/6-31G*级别的优化计算，利用Gaussian 98程序对PCDEs和二苯醚进行了结构分析。作者采用理论线性溶剂化能关系(TLSER)模型作为基础，将获得的分子结构参数作为新量子化学结构属性关系(QSPR)模型的构建依据。 模型中考虑了两个关键变量：平均分子极化率(α)和最正氢原子的电荷(q)，这两个参数与PCDEs的水溶性有显著关联。实验数据显示，该模型的决定系数R²达到了0.9606，标准偏差SD为0.32，显示出很高的预测精度和稳定性。交叉验证测试进一步证实了模型具有良好的稳健性和预测能力，表明它在预测PCDEs的水溶性方面优于先前的模型。 通过DFT方法结合TLSER模型，研究者不仅提供了深入理解PCDEs溶解行为的新途径，还为环保、化工等领域在评估这类污染物对环境影响时提供了实用的预测工具。这对于理解和管理PCDEs的环境风险，以及设计更有效的污染物处理策略具有重要意义。该研究展示了分子结构参数如何转化为预测性能强大的量化模型，对于推动绿色化学和环境科学的发展具有积极作用。