基于分子基團預測硝基含能材料撞擊感度

房 偉，王建華，劉玉存，袁俊明，荊蘇明，郭嘉昒

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基于分子基團預測硝基含能材料撞擊感度

房 偉，王建華，劉玉存，袁俊明，荊蘇明，郭嘉昒

（中北大學化工與環境學院，山西 太原，030051）

為便捷預測CaHbNcOd類硝基含能材料撞擊感度，選取10類撞擊感度影響基團與各原子作為分子結構描述符，對103個硝基含能材料撞擊感度對數值(ln50)進行多元線性回歸(MLR)，建立預測模型，并進行檢驗和比對。同時，采用該模型分析了原子及基團對撞擊感度的影響，并對熔鑄載體進行了預測。結果表明：單位質量氧比碳、氫、氮原子含量對撞擊感度的影響大，硝基(-NO2)、α-CH使50降低，氨基(-NH2)具有鈍感效果。預測新型熔鑄載體TNP的撞擊感度與TNAZ相當，DNP、DNMT更有潛力作為新型熔鑄載體。

硝基含能材料；分子基團；撞擊感度；預測；多元線性回歸

作為硝基含能材料安全性重要指標，撞擊感度通常由發生50%爆炸的特性落高(50)表示。尋求建立硝基含能材料撞擊感度與分子結構間內在關系，是當前硝基含能材料撞擊感度研究的一個重要課題[1]。

Kamlet[2]的氧平衡指數法未考慮具體分子結構，無法對分子設計進行指導。借助量子化學方法可以將硝基含能材料撞擊感度在微觀結構層面上進行研究[3-4]，如建立鍵離解能(BDE)、鍵級、硝基電荷、共振能、張力能、靜電勢與撞擊感度的聯系。但計算過程繁瑣冗長，需要高性能計算機，且不具備普遍適用性。Keshavarz[5]根據10個分子結構描述符，利用3層BP神經網絡對275個硝基含能材料撞擊感度建模。但神經網絡的透明性太差，無法給出明確的數學表達式，不便于進行機理解釋。因此，構建既能預測撞擊感度，又能指導硝基含能材料分子設計合成的模型具有重要意義。

本研究篩選10類撞擊感度影響基團和各原子作為分子結構描述符，以103個硝基含能材料作為訓練樣本，進行多元線性回歸(multiple linear regression, MLR) 建模，利用6個檢驗樣本及若干新型熔鑄載體對模型進行檢驗和對比，分析了原子及基團對撞擊感度的影響。

1 模型建立

1.1 樣本選取

為減小訓練樣本對模型的誤差影響，作為訓練樣本和檢驗樣本，103個（硝胺類、硝酸酯類、硝基芳香族類）硝基含能材料均選自文獻[6-7]，分析計算各樣本分子結構描述符與撞擊感度對數值ln50，建立樣本數據庫。

1.2 描述符選取

經過研究CaHbNcOd類硝基含能材料發現，單位質量原子可以用于撞擊感度預測，Keshavarz[8]早期根據各單位質量原子，分別針對硝基芳香族含能材料、硝胺類含能材料以及硝基脂肪族含能材料構建相應預測模型，計算過程簡單且結果相對準確。氧平衡指數模型[2]將-COOR中的氧作為“死氧”處理，作圖發現單位質量-COOR與ln50存在近似線性關系。

α-CH、硝基(-NO2)作為 “引發鍵”，與硝基含能材料的感度聯系密切，研究表明，C-NO2、C-NO2、O-NO2對撞擊感度影響不同[9]。Keshavarz[5]利用3層BP神經網絡預測硝基含能材料撞擊感度時，引入了α-H、氧雜環、氮雜環等基團，Lemi[10]在其撞擊感度預測模型中也將雜環作為影響基團。袁方強[11]提到模型引入氨基(-NH2)可以提高含有氨基含能材料的預測精度，李金山[1]指出將-NH2引入TNB和TNT中，使引發鍵C-NO2的強度得到加強，即50提高, 顯示出氨基(-NH2)的鈍感效應。

總結國內外研究成果，選取單位質量-COOR、 C-NO2、N-NO2、O-NO2、氮雜環、氧雜環、氨基(-NH2)、苯環、α-H、α-CH 10類分子基團及單位質量各原子作為硝基含能材料分子結構描述符。

1.3 建立模型

以硝基含能材料分子結構描述符作為多元線性回歸模型自變量，以撞擊感度特性落高對數值ln50作為因變量，構建關系式（1）：

式（1）中：表示ln50；表示偏回歸系數；1表示單位質量C原子；2表示單位質量H原子；3表示單位質量N原子；4表示單位質量O原子；5表示單位質量-COOR；6表示單位質量C-NO2；7表示單位質量N-NO2；8表示單位質量O-NO2；9表示單位質量氮雜環；10表示單位質量氧雜環；11表示單位質量-NH2；12表示單位質量苯環；13表示單位質量α-H；14表示單位質量α-CH。

根據訓練樣本數據庫，利用MATLAB軟件regress語句，對103個硝基含能材料的樣本數據進行多元線性回歸(multiple linear regression, MLR)分析，建立撞擊感度預測模型，得到判定系數2，方程顯著性檢驗值，對應的顯著性概率。

2 模型檢驗

2.1 方法對比

利用公式（2）計算103個訓練樣本撞擊感度，預測值的平均絕對百分誤差(MAPE)為6.464%，均方根誤差(RMS)為0.289。

將實測對數值ln50和預測對數值ln50對比，見圖1。隨機選取6個硝基含能材料作為檢驗樣本，分別利用公式（2）、Kamlet氧平衡法、Keshavarz神經網絡法預測，并與實測值比較，結果見表1。將實測對數值ln50和預測對數值ln50對比，如圖2所示。

表1 6個樣本ln50實測值、預測值、Kamlet方法、Keshavarz方法計算值

Tab.1 The measured, calculated, Kamlet and Keshavarz results of lnh50 for 6 kinds of nitro energetic materials

2.2 熔鑄載體預測

新型熔鑄載體是目前硝基含能材料研究領域的熱點之一，選取幾種非常有潛力取代TNT的硝基含能材料，分析其分子結構描述符，進行撞擊感度預測，結果見表2。

表2 熔鑄載體50實測值與預測結果 (cm)

Tab.2 The experimental and predicted results of h50 for cast explosives

3 分析討論

3.1 訓練樣本分析

模型的相關系數為0.963，具有較高的相關性。顯著性檢驗值為81.24，顯著性概率<0.05, 說明方程的顯著性較強，每個自變量選取均有意義，回歸模型成立。從圖1可以看出，103個訓練樣本的實測對數值ln50和預測對數值ln50對比，大多數分布在斜率為1的最優擬合直線上，或均勻地分布在最優擬合直線的兩側，直觀表明模型具有較高的相關性。

3.2 檢驗樣本分析

從表1可以看出，公式（2）、Kamlet方法、Keshavarz方法對6個硝基含能材料樣本撞擊感度預測值的最大誤差分別為0.637、1.158、0.848，均方根誤差(RMS)分別為0.369、0.760、0.671，平均絕對百分誤差(MAPE)分別為5.909%，14.688%，13.652%。公式（2）均方根誤差(RMS)、平均絕對百分誤差(MAPE)均小于其他兩種方法。從圖2可以看出，預測模型對斜率為1的最優擬合直線上的偏離程度明顯小于其它兩種方法，說明模型具有較高的內部穩定性與外部預測性，利用公式（2）能夠比較準確預測硝基含能材料撞擊感度。

3.3 熔鑄載體預測分析

熔鑄載體計算結果表明，DNMT與TNAZ的預測結果與實測結果相近，DNMT與DNP的撞擊感度較低，與TNT的撞擊感度相當，有希望替代TNT作為新型的熔鑄載體，而國內外鮮有合成的TNP的撞擊感度與TNAZ相當，從撞擊安全性考慮，DNP、DNMT更有潛力作為新型熔鑄載體。

3.4 模型分析

分析模型可見，單位質量氧比碳、氫、氮原子含量對撞擊感度的影響大，氧含量提高明顯引起感度提高，但-COOR的“死氧”會產生“鈍感效應”。含氧基團氧雜環、硝基(-NO2)引入會提高硝基含能材料的撞擊感度，但硝基位置不同影響大小不同，N-NO2基團對撞擊感度的影響最大，O-NO2基團影響次之，C-NO2影響最小。氨基(-NH2)基團的引入可以對硝基含能材料起到降感作用，這與文獻[1]報道相符。對于硝基類芳香族含能材料，苯環以及α-H、α-CH都對硝基含能材料感度有不同程度影響，α-CH基團為硝基含能材料的引發鍵，會引起50的減小。新型硝基含能材料分子設計合成時，在保證含能材料性能同時，盡量降低單位質量氧含量，減少含氧基團、α-CH基團的引入，適當變換硝基(-NO2)基團位置，引入氮雜環、氨基(-NH2)、α-H基團，對硝基含能材料撞擊感度有一定的改善，達到降感并保持優良性能的目的。模型可以直觀反映各基團對撞擊感度的影響，有效指導硝基含能材料設計合成。

模型會受樣本量的影響，且訓練樣本存在誤差，實測值不僅受樣品狀態和測試條件的影響，還會受實驗次數的影響，出現偶然誤差在所難免，導致了多元線性回歸模型(multiple linear regression model)存在誤差。對數模型本身存在不足，在對數值轉換過程中，會放大預測誤差。如2,4,6-三硝基間甲酚，雖然預測值的對數值ln50與實測值的對數值ln50只相差0.637，但預測結果轉換為50時，誤差增大到90cm。

4 結論

（1）模型選取的自變量均有意義，硝基(-NO2)、α-CH作為硝基含能材料的引發鍵，會引起50降低，硝基(-NO2)的位置會對撞擊感度影響程度不同。

（2）氨基(-NH2)、氮雜環、α-H的引入可以降低感度，個別含氧基團會提高50，如-COOR。

（3）新型熔鑄載體預測結果表明，從撞擊安全性考慮，DNP、DNMT更有潛力作為新型熔鑄載體。

（4）模型既可以比較準確地預測硝基含能材料撞擊感度，又可以直觀反映各基團對撞擊感度的影響，有效指導硝基含能材料分子設計合成。

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Prediction on Impact Sensitivity of Nitro-energetic Materials by Molecular Groups

FANG Wei，WANG Jian-hua，LIU Yu-cun，YUAN Jun-ming，JING Su-ming，GUO Jia-hu

(College of Chemical Engineering and Environment, North University of China, Taiyuan, 030051)

In order to predict the impact sensitivity of nitro energetic materials conveniently, 10 kinds of molecular groups affecting the impact sensitivity and atoms were selected as molecular structural descriptors,the application of multivariate linear regression (MLR), the prediction model for the logarithmic values of 103 kinds nitro energetic materials’ impact sensitivity was established, and was verified and compared to other methods. Meanwhile, the influence of molecular groups and atoms on impact sensitivity was analyzed by the model, and the impact sensitivity of novel cast explosives were predicted. The results illustrated that compared with the content of carbon, hydrogen and nitrogen atom, the oxygen atom content has relative greater influence on the impact sensitivity, -NO2, α-CH will cause the decline of50, and -NH2can reduce the impact sensitivity of the energetic materials. According to the prediction results, the impact sensitivity of novel cast explosive TNP was similar to that of TNAZ, and DNP, DNMT should be used as cast explosive in the future.

Nitro-explosives；Molecular groups；Impact sensitivity；Forecasting；Multiple linear regression

1003-1480（2014）05-0034-04

TQ560.1

A

2014-06-04

房偉（1988 -），男，碩士研究生，主要從事炸藥爆轟性能與爆轟參數預測研究。

國家自然科學基金委員會和中國工程物理研究院聯合基金（U1330135）