印度信实工业有限公司Virendrakumar Gupta、阿卜杜拉国王科技大学Luigi Cavallo等报道了将多元线性回归MLR（multivariate linear regression）、DFT计算结合，对乙烯、1-烯烃之间的共聚反应中共聚单体掺入的比率进行预测。通过将多元线性回归MLR模型进行训练，将19个实验中4个不同立体结构/电子结构的二氯催化剂的催化反应情况作为知识，作者从不同实验室收集的实验数据作为对象，丙烯、1-己烯共聚反应作为考察反应，训练MLR模型的预测能力实现了R²=0.82，留一法（leave-one-out）Q²=0.72。

本文要点：

（1）

将训练MLR对三个文献相关报道的催化剂进行考察。结果显示对相关文献催化剂主要的预测结果实现较高的准确度。同时对于作者合成的催化剂，给出了预测4 %的共聚，实验结果为4.5~5 %，因此该预测结果很好的符合计算结果。

（2）

将该MLR模型用于10种相关的结构类似二茂锆催化剂的反应共聚催化活性，进一步考察了15种表现出立体结构/电子结构的二茂锆催化剂对共聚合催化反应的影响，通过DFT计算对预测结果进行验证。

参考文献

Bholanath Maity, Zhen Cao, Jugal Kumawat, Virendrakumar Gupta*, and Luigi Cavallo*, A Multivariate Linear Regression Approach to Predict Ethene/1-Olefin Copolymerization Statistics Promoted by Group 4 Catalysts, ACS Catal. 2021, 11, 4061–4070

DOI: 10.1021/acscatal.0c04856

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscatal.0c04856