高通量计算与机器学习相结合的综合计算化学实-大学化学

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高通量计算与机器学习相结合的综合计算化学实

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摘要：

研究背景与问题

在当今快速发展的计算化学和人工智能领域，它们在化学教育和研究中的应用日益广泛。有机化合物的键解离能是化学领域的重要参数，对于理解化学反应机理和设计新型化合物具有关键作用。然而，传统实验方法在测定键解离能时存在操作复杂、耗时长等问题。为解决这一难题，本研究针对化学高年级本科生及研究生设计了一个综合计算化学实验平台，旨在将计算化学与机器学习方法有机结合，以实现对有机化合物键解离能的深入研究。

研究方法

本实验项目采用以下研究方法： 1. 量子化学计算方法：通过量子化学计算，获取有机化合物的电子结构、分子几何构型和键解离能等信息。 2. 机器学习方法：应用机器学习算法，如深度学习、支持向量机等，对计算得到的键解离能进行预测和分析。 3. 综合实验设计：将计算化学与机器学习方法相结合，形成一套完整的实验流程，提高实验效率和准确性。

核心结果

1. 本实验项目成功搭建了一个综合计算化学实验平台，将量子化学计算与机器学习方法有机融合。 2. 通过实验验证，该平台在预测有机化合物键解离能方面具有较高的准确性。 3. 相比传统实验方法，本实验项目在实验时间、操作复杂度等方面具有明显优势。 4. 本项目的研究成果为化学教育和研究提供了新的思路和方法。

结论与意义

本研究通过结合高通量计算与机器学习，设计并实施了一个综合计算化学实验，为化学高年级本科生及研究生提供了一个新的实验平台。该平台在提高实验效率和准确性方面具有显著优势，有助于推动计算化学和人工智能在化学教育和研究领域的应用。同时，本项目的研究成果为未来化学实验设计提供了新的思路，对推动化学学科的发展具有重要意义。

文章来源：《大学化学》网址: http://www.jxzyyzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/335.html