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典型氯代有机物还原脱氯速率常数的测定及其QSPR研究的中期报告本文结合实验和理论研究，获得了一系列典型氯代有机物的还原脱氯速率常数，并进行了QSPR分析。实验方法：在实验室中，我们通过还原剂BH4-对氯代有机物进行了还原脱氯反应，然后用气相色谱法（GC）测定反应体系中的氯化物含量。通过连续测量反应系统中氯离子含量的变化，得到反应速率的变化，并进行了速率常数的最小二乘法分析。实验中，我们选取了10种氯代有机物，具体如下表所示：分子式名称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C6HCl5五氯苯实验结果：经过一定的数据处理，我们得到了10种氯代有机物的还原脱氯速率常数（k）如下表所示：分子式名称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根据实验数据，我们发现化合物的分子结构和化学键的类型和数量对其还原脱氯速率常数有显著影响。其中，双键和三键的存在能显著增加它们的还原脱氯速率常数。理论研究：为了更好地理解这些实验结果，我们还运用结构化学和机器学习等方法，进行了QSPR分析。具体来说，我们利用分子描述符描述了不同化合物的化学性质，然后使用多元线性回归（MLR）方法来建立模型，预测其还原脱氯速率常数。通过分析模型结果，我们发现电荷传输数（CTN）和环路计数（CC）等分子描述符与还原脱氯速率常数之间存在非常紧密的关系。同时，我们还通过交叉验证和留一验证等方法，评估了模型的正确率和可靠性，并对其进行了参数优化和模型解释。结论：本研究通过实验和理论相结合的方法，获得了多种氯代有机物的还原脱氯速率常数，并进行了QSPR分析。结果表明，氯代有机物的分子结构和化学键的类型和数量对其还原脱氯速率常数有显著影响。同时，我们还建立

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