【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物质结构预测，特别是涉及一种物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法。
技术介绍
1、太赫兹光谱学是一门研究物质的振动和电子激发的非常有用的工具。太赫兹辐射(位于红外光谱和微波光谱之间)可以提供关于分子和晶体结构的信息，以及有关电子态和振动态的重要见解。在分子、晶体和材料科学领域，太赫兹光谱被广泛用于材料鉴定、结构表征、分子识别和振动特性的研究。
2、物质的太赫兹光谱通常包含特征峰和吸收带，这些特征对应于分子或晶体内部的振动和电子跃迁。因此，太赫兹光谱数据可以提供有关物质的结构和性质的信息。然而，通过太赫兹光谱数据精准预测出物质的具体结构仍然是一个空白。
3、鉴于此，急需专利技术一种太赫兹光谱数据与物质结构之间的逆预测方法来填补现有技术中的空白。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是：提供一种物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，旨用于如何填补通过太赫兹光谱数据精准预测出物质的具体结构的技术空白。
2、一方面，本专利技术提供了一种物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，包括：
3、获取待测物质的实验光谱数据及晶体结构；
4、根据所述待测物质的晶体结构建立晶体模型，并根据所述晶体模型进行dft模拟；
5、获取模拟后的所述晶体模型的模拟光谱数据，并将所述模拟光谱数据进行数据处理；
6、根据数据处理后的所述模拟光谱数据与所述实验光谱数据之间的关系，判断所述晶体模型的分子结构是否与
7、若所述模拟光谱数据与所述实验光谱数据间不一致，则判断所述晶体模型的分子结构是否与所述待测物质的分子结构不相同，将所述晶体模型进行调整，并根据调整后的所述晶体模型进行dft模拟，直至调整后的所述晶体模型的模拟光谱数据与所述实验光谱数据相一致时为止；
8、若所述模拟光谱数据与所述实验光谱数据之间相一致，则判断所述晶体模型的分子结构是否与所述待测物质的分子结构相同，获取所述模拟光谱数据中的特征峰和共振频率，并根据所述模拟光谱数据中的特征峰和共振频率与太赫兹数据库中的特征峰之间进行聚合，并根据聚合结果预测所述待测物质的分子结构。
9、进一步的，根据所述待测物质的晶体结构建立晶体模型时，包括：
10、获取所述待测物质的晶体结构中的晶格参数和原子位置；
11、并根据所述待测物质的晶体结构中的晶格参数和待测物质的晶体结构中的原子位置建立所述晶体模型。
12、进一步的，获取模拟后的所述晶体模型的模拟光谱数据，并将所述模拟光谱数据进行数据处理时，包括：
13、剔除所述晶体模型的模拟光谱数据中的重复数据；
14、获取剔除重复数据后的所述晶体模型的模拟光谱数据，并对剔除重复数据后的所述晶体模型的模拟光谱数据进行异常数据剔除。
15、进一步的，根据数据处理后的所述模拟光谱数据与所述实验光谱数据之间的关系，判断所述晶体模型的分子结构是否与所述待测物质的分子结构相同时，包括：
16、获取去除异常值的所述晶体模型的模拟光谱中峰值的曲线l；
17、获取所述实验光谱数据中峰值的曲线l0；
18、根据所述模拟光谱中峰值的曲线l与所述实验光谱数据中峰值的曲线l0之间的关系，判断所述晶体模型的分子结构与所述待测物质的分子结构是否相同；
19、当l＝l0时，则判断所述晶体模型的分子结构与所述待测物质的分子结构相同，获取所述模拟光谱中的特征峰和共振频率，并根据所述模拟光谱中的特征峰和共振频率与所述太赫兹数据库中的特征峰和共振频率之间进行聚合，并根据聚合结果预测所述待测物质的分子结构；
20、当l≠l0时，则判断所述模拟光谱中峰值的曲线l与所述实验光谱数据中峰值的曲线l0之间不相同，判断所述晶体模型的分子结构与所述待测物质的分子结构不相同，并对所述晶体模型中的晶格参数和晶体模型中的原子位置进行调整，并将调整后的所述晶体模型进行dft模拟，直至调整后的所述晶体模型的模拟光谱数据中峰值的曲线与所述实验光谱数据峰值的曲线相一致时为止。
21、进一步的，根据所述模拟光谱中的特征峰和共振频率与所述太赫兹数据库中的特征峰和共振频率之间进行聚合，并根据聚合结果预测所述待测物质的分子结构时包括：
22、获取所述模拟光谱中的特征峰频率k；
23、获取所述太赫兹数据库中各分子种类的光谱数据的特征峰频率j i，i＝1,2,3，…i；
24、根据公式r＝((k-j i)/j i)*100％获取所述模拟光谱中的特征峰频率k与所述太赫兹数据库中单一分子种类的光谱数据的特征峰频率j i之间的特征峰频率相对误差值，
25、式中，r为所述特征峰频率相对误差值；
26、根据所述模拟光谱中的特征峰频率k与太赫兹数据库中各所述分子种类的光谱数据的特征峰频率j i之间的特征峰频率相对误差值的关系，预测所述待测物质的分子种类。
27、进一步的，根据所述模拟光谱中的特征峰频率k与太赫兹数据库中各所述分子种类的光谱数据的特征峰频率j i之间的特征峰频率相对误差值的关系，预测所述待测物质的分子种类时，包括：
28、获取所述模拟光谱中的特征峰频率k与所述太赫兹数据库中各所述分子种类中的光谱数据的特征峰频率j i之间的特征峰频率相对误差值ri，i＝1,2,3，…i，并根据各所述特征峰频率相对误差值ri之间的关系预测所述待测物质的分子种类；
29、当r i＜r i+1时，则预测所述待测物质的分子种类为j i；
30、当r i＜r i-1时，则预测所述待测物质的分子种类为j i；
31、当r i-1＜r i＜r i+1时，则预测所述待测物质的分子种类为j i+1；
32、当r i-1＜r i＜r i+1时，则预测所述待测物质的分子种类为j i-1；
33、当预测所述待测物质的分子种类时，获取所述待测物质的分子种类的分子结构子集，并根据所述模拟光谱中的共振频率与所述分子结构子集中各分子结构的共振频率，预测所述待测物质的分子结构。
34、进一步的，根据所述模拟光谱中的共振频率与所述分子结构子集中各分子结构的共振频率，预测所述待测物质的分子结构时，包括：
35、获取所述模拟光谱中的共振频率h；
36、获取所述分子结构子集中各所述分子结构的共振频率g i，i＝1,2，3，…i；
37、根据公式t＝((h-g i)/g i)*100％获取所述模拟光谱中的共振频率h与所述分子结构子集中单一分子结构的共振频率g i之间的共振频率的相对误差值，
38、式中，t为所述共振频率的相对误差值；
39、根据所述模拟光谱中的共振频率h与分子结构子集中各所述分子结构的共振频率之间的共振频率的相对误差值的关系，预测所述待测物质的分子结构。
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【技术保护点】
1.一种物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据所述待测物质的晶体结构建立晶体模型时，包括：
3.如权利要求2所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，获取模拟后的所述晶体模型的模拟光谱数据，并将所述模拟光谱数据进行数据处理时，包括：
4.如权利要求3所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据数据处理后的所述模拟光谱数据中与所述实验光谱数据之间的关系，判断所述晶体模型的分子结构是否与所述待测物质的分子结构相同时，包括：
5.如权利要求4所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据所述模拟光谱中的特征峰和共振频率与所述太赫兹数据库中的特征峰和共振频率之间进行聚合，并根据聚合结果预测所述待测物质的分子结构时包括：
6.如权利要求5所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据所述模拟光谱中的特征峰频率K与太赫兹数据库中各所述分子种类的光
7.如权利要求6所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据所述模拟光谱中的共振频率与所述分子结构子集中各分子结构的共振频率，预测所述待测物质的分子结构时，包括：
8.如权利要求7所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据所述模拟光谱中的共振频率H与分子结构子集中各所述分子结构的共振频率Gi之间的共振频率相对误差值的关系，预测所述待测物质的分子结构时，包括：
9.如权利要求8所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据所述待测物质的晶体结构建立晶体模型时，包括：
3.如权利要求2所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，获取模拟后的所述晶体模型的模拟光谱数据，并将所述模拟光谱数据进行数据处理时，包括：
4.如权利要求3所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据数据处理后的所述模拟光谱数据中与所述实验光谱数据之间的关系，判断所述晶体模型的分子结构是否与所述待测物质的分子结构相同时，包括：
5.如权利要求4所述的物质结构与太赫兹光谱数据之间的可逆预测方法，其特征在于，根据所述模拟光谱中的特征峰和共振频率与所述太赫兹数据库中的特征峰和共振频率之间进行聚合，并根据聚合结果预测所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张逸竹，曲秋红，何明霞，齐济，
申请(专利权)人：天津大学四川创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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