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Density Functional Theory and Machine Learning-Based Quantitative Structure-Activity Relationship Models Enabling Prediction of Contaminant Degradation Performance with Heterogeneous Peroxymonosulfate Treatments 密度泛函理论与基于机器学习的定量结构-活性关系模型的非均相过氧单硫酸盐处理污染物降解性能预测
2023.03.12
本文提出了基于密度泛函理论和机器学习技术的新型定量结构活性关系（QSAR）模型，该模型可用于预测异构过氧单硫酸盐（PMS）处理系统中的有机污染物氧化反应速率。这些预测工具有助于选择合适的处理系统，优化催化活性，增进我们对复杂AOP下污染物降解机制的理解。