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DFT与机器学习的结合为紫外线/过硫酸盐体系的机理提供了更深入的研究

计算材料学 2025-03-29 08:00

文章摘要

本文研究了紫外线/过硫酸盐体系中自由基与非自由基反应的竞争机制，采用密度泛函理论（DFT）与机器学习相结合的方法，建立了污染物分子结构与活性物种贡献率之间的定量构效关系（QSAR）。研究发现，质子化和去质子化过程对反应机制具有关键影响，硫酸根对亲电位点具有高选择性，而羟基自由基的贡献率与全局描述符密切相关。此外，ELU-HO值与活性物种贡献率之间存在分段函数关系，这一现象得到了实验数据的支持。研究结果表明，DFT与机器学习的结合为理解复杂反应机制提供了新的研究工具。

DFT与机器学习的结合为紫外线/过硫酸盐体系的机理提供了更深入的研究

查看文献： Combination of Density Functional Theory and Machine Learning Provides Deeper Insight of the Underlying Mechanism in the Ultraviolet/Persulfate System
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