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典型氯代有機物還原脫氯速率常數的測定及其QSPR研究的中期報告本文結合實驗和理論研究，獲得了一系列典型氯代有機物的還原脫氯速率常數，并進行了QSPR分析。實驗方法：在實驗室中，我們通過還原劑BH4-對氯代有機物進行了還原脫氯反應，然后用氣相色譜法（GC）測定反應體系中的氯化物含量。通過連續測量反應系統中氯離子含量的變化，得到反應速率的變化，并進行了速率常數的最小二乘法分析。實驗中，我們選取了10種氯代有機物，具體如下表所示：分子式名稱C2H5Cl氯乙烷C3H7Cl氯丙烷C4H9Cl氯丁烷C6H5Cl氯苯C2H2Cl21,2-二氯乙烷C2H4Cl21,1-二氯乙烷C2HCl31,1,1-三氯乙烷C2Cl4四氯乙烯C6H2Cl4六氯苯C6HCl5五氯苯實驗結果：經過一定的數據處理，我們得到了10種氯代有機物的還原脫氯速率常數（k）如下表所示：分子式名稱kC2H5Cl氯乙烷1.54×10^-4C3H7Cl氯丙烷2.63×10^-4C4H9Cl氯丁烷4.19×10^-4C6H5Cl氯苯1.17×10^-4C2H2Cl21,2-二氯乙烷1.39×10^-3C2H4Cl21,1-二氯乙烷4.04×10^-3C2HCl31,1,1-三氯乙烷3.32×10^-2C2Cl4四氯乙烯2.50×10^-2C6H2Cl4六氯苯5.28×10^-6C6HCl5五氯苯1.62×10^-6根據實驗數據，我們發現化合物的分子結構和化學鍵的類型和數量對其還原脫氯速率常數有顯著影響。其中，雙鍵和三鍵的存在能顯著增加它們的還原脫氯速率常數。理論研究：為了更好地理解這些實驗結果，我們還運用結構化學和機器學習等方法，進行了QSPR分析。具體來說，我們利用分子描述符描述了不同化合物的化學性質，然后使用多元線性回歸（MLR）方法來建立模型，預測其還原脫氯速率常數。通過分析模型結果，我們發現電荷傳輸數（CTN）和環路計數（CC）等分子描述符與還原脫氯速率常數之間存在非常緊密的關系。同時，我們還通過交叉驗證和留一驗證等方法，評估了模型的正確率和可靠性，并對其進行了參數優化和模型解釋。結論：本研究通過實驗和理論相結合的方法，獲得了多種氯代有機物的還原脫氯速率常數，并進行了QSPR分析。結果表明，氯代有機物的分子結構和化學鍵的類型和數量對其還原脫氯速率常數有顯著影響。同時，我們還建立

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