汉森溶解度参数软件 HSPiP 5.1.03 补丁激活教程

1、更具预测力

事实证明，HSP比诸如“极性”和“非极性”或“亲水性”和“疏水性”之类的不确定概念更强大。而且最不幸的是，已经进行了许多次尝试以一维数来描述复杂行为，例如LogP（辛醇-水系数）。HSP的三个数字捕获了配方设计师认为是物质的三个不同成分的方式，而LogP根本无法做到。HSP提供 了现象的解释，但重要的是它们也具有预测能力。

2、还可以使用其他工具-但HSP最有用！

例如，在某些情况下，参数重化的UNIFAC技术可以提供出色的预测。或者，COSMO-RS方法的量子化学基础（例如，在COSMOtherm软件包中）可能很好地吸引那些需要在明确定义的配方中进行精确预测的人们。亚伯拉罕参数和NRTL-SAC等其他方法各有其独特的功能。一个好的配方设计师使用正确的工具来完成当前的工作，我们很高兴地承认存在其他解决溶解度现象的方法。但是，我们认为，如果您只需要使用 一种工具，那么它应该是HSP，因为它可以很好地解决各种现实问题。请参阅“ HSP科学”菜单中的“ HSP示例”。

3、对于实用配方师，出版物和专利

随着HSPiP-Hansen实践中的溶解度参数在一个软件包中全部提供软件，数据集和电子书的出现，HSP的使用已大大扩展，其预测能力也更易于应用。近年来，引用HSPiP的出版物和专利数量迅速增长-是的，HSPiP的预测能力扩展到在从化妆品到气液平衡的广泛领域中创造新专利。庞大的HSPiP用户社区一直在推动可能性的极限，并且该软件包现在处于第5个主要版本。由于用户社区的建议带来了许多改进，因此他们都可以免费升级到新版本。借助强大的免费技术支持（包括最初的1小时在线实时教程），用户社区可以开发自己的技能基础。 Hansen溶解度参数，《用户手册》，第二版，从2007年开始-已成为CRC经典。

4、聚合物，纳米粒子，溶剂，DNA，手套，皮肤...

HSP的诞生是为了了解聚合物在溶剂和溶剂混合物中的溶解度。早期的关键见识是两种不良溶剂会产生良好的溶剂，这为使用聚合物的全新方法提供了新的途径。但是很明显，颜料，手套，纳米粒子，DNA，皮肤等都可以用HSP术语来描述，不仅可以与溶剂，还可以与增塑剂，香气化学物质，食品等相互作用来描述。这就是为什么配方设计师几乎在任何地方都可以找到HSP的原因。

1、如何创建自己的一组溶剂？

最简单的方法是加载一个小的示例集（例如Chapter2），然后突出显示并删除所有溶剂！或者，选择“新建文件”，这将为您提供一个空白表，而“主列表”将自动打开以进行下一步。在主列表中依次找到每种溶剂，双击该溶剂，它将自动发送到您自己的溶剂列表中。该软件可防止您不小心两次添加相同的溶剂。要在大主列表中查找您的溶剂，请按名称（不区分大小写，并在名称字段的任何部分中查找您要输入的内容），Cas号或分子式进行搜索，无论哪种方法都可以最快的。入门视频向您展示了如何执行所有这些操作。另一种方法是简单地打开完整的Sphere Solvent Data，搜索要包括的溶剂，并记下它们的分数。可以使用删除未使用功能删除未使用的溶剂。

2、为什么溶剂X不在“溶剂优化器”列表中？

可能是因为我们不打算添加它。请记住，使用“右键单击”选项从“主数据库”添加任何溶剂确实非常容易。您也可以在Solvent Optimizer中自己添加溶剂。您可能很难找到适合您溶剂的Antoine系数。我们已经访问了一些大型数据库，但有时我们未能在目标分子上找到任何东西，因此使用了合理的近似值。一个好的近似值比不输入任何值要好。

3、为什么溶剂X在“溶剂优化器”列表中？

默认列表不能使所有用户满意。我们故意添加了太多。突出显示一行（或多行）并删除不需要的行非常容易。请记住以新名称保存列表。该软件会记住您的选择，下次您运行HSPiP时，新列表将在那里，而不会包含那些不需要的溶剂。

4、为什么化学X的HSP与我在其他地方（或《汉森书》第二版中发布的）的HSP不同？

永远不会有完美的HSP清单。新信息意味着我们必须更新值。例如，在第1版和第4版之间，我们有充分的理由更改大约20个值，并且我们希望在以后的版本中继续进行调整/修订。幸运的是，这些更改中有许多是次要的，在总列表中所占的比例很小。我们鼓励所有HSPiP用户继续就特定的HSP挑战我们，只要我们能从其他来源获得好的数据来支持更改，我们就会继续进行更改。

5、为什么Y-MB，SP，Hoy等的预测值有时会明显不同？

小组捐款方法永远不可能是完美的。它们既取决于馈给他们的数据的质量，又取决于子组和子组交互的选择。我们永远不会说，最终您必须是什么构成特定分子的合理HSP集的判断者。使用DIY中的所有工具，并且最重要的是，尝试抑制汽化焓的δTot，以便即使内部平衡可能有问题，也至少可以确保您的总体HSP值合适。我们获得的独立测量值（例如通过IGC）越多，我们修改/更新小组贡献方法的能力就越好。在行业组织的背景下，霍伊的价值观对他而言似乎发挥了极好的作用。他的方法从未被完全公开，显然他对参数的定义与汉森的系统地不同。s。所以切勿将Hoy值和Hansen值混在一起。而从来不取，希望它会比任何给定的要好一些不同的方法平均数。显然，我们赞成Y-MB值，因为近年来已对其进行系统地改进。

6、有时我们从聚合物HSP预测中得到奇怪的结果。为什么？

是的，我们也得到了它们–仅查看Polymer视频中的最后一个示例。正如我们所说，采用这项新技术还处于初期。核心问题是，对于表征良好的聚合物，尚无足够的公开高质量HSP值，因此很难提供权威的预测方案。我们会继续努力。

7、您为什么不让我们针对非常大的分子计算Y-MB？

Y-MB的当前限制是120个“重”原子，即H以外的原子。为什么我们不增加它，例如，用户可以通过巨大的分子计算带有许多侧链的大型聚合物的HSP微笑字符串？

答案的一部分是可行的–原子越多，计算出分子中哪些片段的速度就越慢。但是大多数答案是哲学上的：在如此大的分子上估算Y-MB可能在科学上不值得。起初，这似乎是一个令人震惊的声明。我们似乎在说Y-MB对大分子没有好处。这是有充分的理由的。举一个简单的例子，想象一个二嵌段分子，其中一半主要是碳氢化合物，另一半主要是被氧化的，例如PE：PEO二嵌段。Y-MB的值大约是PE和PEO值的一半。这是“正确的”但没有用。PE：PEO的行为不像平均分子，它表现为两个非常不同的分子结合在一起的行为。这是一个极端的例子。但是想象一下像类固醇这样的复杂药物。大的类固醇部分可能大部分是疏水的，并且可能有一条很大的复杂侧链，上面有很多糖，这些糖非常亲水。Y-MB给出的平均值肯定不能反映该分子的科学性质。

所以答案是什么？原则上，Y-MB可以将一个分子自动拆分为两个区域，计算两个值并提供它们加上平均值。但是，尽管对于人类来说，将分子分为两个不同区域的位置很明显，但这对计算机来说几乎是不可能的任务。因此，答案与本节中的其他答案相同：科学家比计算机还聪明，所以应该自己进行拆分。将您的分子放入您最喜欢的化学结构软件中，将其分成两部分（在拆分点找到合适的功能），要求该软件为每个结构生成SMILES，计算每个结构的Y-MB，然后得出您自己的结论关于组合分子会发生什么。

问题是在拆分点找到合适的功能。假设两个半部分通过酯键相连。您可以拆分它们，以便一半以-OH结尾，另一半以-CO2H结尾。但这会引入两个–OH功能，并不切实际地提高δH值。在这种情况下，最好用-Ome结束一半，用-CO2Me结束另一半。现在正在引入一种醚和一种酯官能团来代替一种酯官能团。它不是完美的，但是比分成酒精和酸更好。对于小分子，引入醚的误差很大，但对于小分子，Y-MB是可以的。对于需要这种分裂的大分子，醚错误可能微不足道。或者，如果您作为科学家认为这很重要，

8、为什么我不能输入盐，过渡金属络合物等的笑容？

如果他们可以进入盐或过渡金属络合物或离子液体等的SMILES，并获得良好的Y-MB值，则用户会喜欢它。这是不可能的。

电子书中有一整章关于离子液体，因此在此不再讨论。但是总的来说，尽管谈论盐或过渡金属配合物的HSP值非常明智，但我们无法预测它们的原因是，没有包含数千个此类分子的HSP值的数据集。因此，无法在这些数据上“训练”Y-MB，因此无法找到Na+官能团的值。

因此，如果您正在研究有机电子产品（OPV，OLED等），那么令人沮丧的是，您不能依靠Y-MB估算分子。但是请记住，HSP中的“真相”来自实验数据。如果正确设置系统，则很容易测量大量的HSP值，特别是如果它们都恰好位于HSP空间的一部分中时，那么溶剂选择和/或Grid选择将为您提供最多的数据。最少的实验。如果您没有设置为定期进行此类测量，那么至少在欧洲，有两家公司为HSP值提供高通量测量服务，希望其他服务提供商会出现在世界其他地区。

当我们谈论不可能的微笑时，另一个问题是关于“点缀的微笑”。举一个简单的例子，乙酸铵可能显示为N.CC（=O）O-在SMILES中，对于氨和乙酸而言，都是最重要的“点”。尽管原则上我们可以提供单个的HSP估计值，但我们选择不允许使用点状结构，因为它们会引起很多问题。例如，如果分子确实是乙酸铵，则可以为您提供氨和乙酸的HSP？

9、HSPiP为什么不做X？

有三个可能的原因。首先是不可能做到这一点。第二个可能性是，我们正在努力—我们将欢迎对此感兴趣的人提供任何帮助。第三，我们还没有考虑将其添加到HSPiP中。我们希望收到有关HSPiP附加功能的请求，因此请提供您的愿望清单，我们将尽力添加可增加HSPiP实用性的功能。HSPiP在过去几年中取得了显着发展，这在很大程度上是由于来自大型用户社区的投入。

10、为什么我从经典的Sphere拟合和GA（遗传算法）等替代拟合中得到了如此不同的答案？

对于每种拟合算法，都将探索尽可能广泛的拟合范围。如果数据确实很好，并且溶剂点覆盖了HSP空间的良好范围，则计算值仅会非常微小地变化，即存在一个明确的全局最优值-这表明您具有良好且明确的拟合度。但是，如果数据不好，尤其是它们没有提供围绕真实球体的点，则存在很多数学上等效的拟合。不幸的是，您看到的变化很大，这一事实证明您的数据不足以提供明确的拟合度。如果您随后使用其他方法（例如在经典和GA之间切换），则可能会得到不同的答案。

你能为这个做什么？通常，最快的解决方案是查看球面图和没有任何相关溶剂的δD，δP，δH斑点区域[您可以使用Solvent Range Check选项来帮助您]。您要做的就是用很少的溶剂进行实验，并将结果添加到HSPiP中。当然，无需重复您的其他数据点-因此，额外的工作确实很小。我们已经多次使用这种方法，并且只需少量精心选择的额外溶剂，配合质量就会大大提高。我们必须强调“精心选择”。例如，如果甲醇与任何合理的配比相距太远，则为乙醇，丙醇，丁醇添加额外的数据点将是多余的工作，而没有真正的好处。

对于良好的数据集，经典拟合和GA拟合的值是相同的。但是，当存在异常值时，拟合度会有所不同，因为这两种方法（故意）使用了不同的评分系统来应对异常值。有时我们更喜欢经典版型，有时是GA。HSPiP的要点是允许用户做出明智的判断-因此，请检查异常值，并查看对拟合的哪种解释更具化学意义。

11、如何计算聚合物或任何其他溶质的球半径？

简短的答案是您不能这样做。这通常使HSP用户感到失望，但是有许多原因使之成为不可能。

在您的特定应用中，半径仅对您有意义。因此，同一聚合物的两个用户可能具有完全不同的半径。为什么？假设一个用户担心聚合物长时间膨胀。许多溶剂会使聚合物溶胀而不溶解。因此半径会很大。假设其他用户仅对创建浓缩聚合物溶液感兴趣。少得多的溶剂将成为良溶剂，因此半径将大大降低。

即使“相同”聚合物的两个用户具有相同的通用应用程序（例如创建溶液），一个人可能正在使用低分子量等级，而另一个则使用高分子量等级。前者的半径将大于后者。

即使“相同”聚合物的两个使用者使用相同的分子量，两种聚合物的支化度，（偶然的）交联度，“嵌段性”等也可能会不同。

半径预测背后的科学，尽管众所周知，实际上仅适用于理想情况下的理想聚合物，而不适用于我们更喜欢使用的实际聚合物。

这些问题不是HSP的局限性，而是优势！Sphere方法旨在为您提供两条信息，您可以随后将其用于公式化。首先是中心。对于所有用户，这通常是相同的。第二个是半径，它特定于您的聚合物和您的标准。HSPiP甚至鼓励您为同一聚合物创建多个半径。通过不仅对0、1进行评分，还对1，2，3，4…进行评分，您可以从一个数据集中计算不同的球体。那些给出即时，简单溶液分数的溶剂，那些得分为缓慢溶液分数的溶剂，那些刚刚溶胀的溶剂给出的分数为3，依此类推。如果将3用作“良好”溶剂，则半径较大，适用于溶胀应用。通过仅包括1，您将获得与解决方案应用程序相关的半径。

但是，这还不是主观的。将聚合物溶于溶剂（和聚合物中的溶剂）的基础科学是众所周知的，HSPiP包括用于探索该科学的建模器。对于纯的，单分散的聚合物，在仔细的实验条件下，该科学效果很好，因此至少可以事后推断半径及其变化。但是，这种纯聚合物的结果与实际应用中使用的商业聚合物的实际情况之间存在很大差距，这意味着用球形方法测量半径（或半径）是我们大多数人大部分时间使用的方法。