1.一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）选择具有相同母核结构的药剂进行煤泥浮选试验，对浮选产品进行分析，以浮选精煤可燃体回收率最高的捕收剂为模板分子，用于构建反映捕收剂结构与性能关系的3D‑QSAR模型；

（2）采用分子模拟软件，将步骤（1）中捕收剂按照3:1数量比分为训练集和测试集，以模板分子的刚性结构为母核结构，对训练集捕收剂分子进行分子叠合；

（3）将叠合后的分子团簇放入三维网格中并利用探针采集结构信息，以可燃体回收率作为性能指标，通过偏最小二乘法，构建3D‑QSAR模型；

（4）验证步骤（3）所建立的3D‑QSAR模型一致性与预测性；

（5）采用步骤（4）验证后的测试集对多个模型进行外部预测能力检验，用来检验模型的

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预测能力；以交叉验证系数q及复相关系数r为指标，确定最优的3D‑QSAR模型；

（6）以步骤（1）的模板分子为依据，绘制3D‑QSAR模型的三维等势图，根据图中分子结构改造提示，根据母核结构从捕收剂数据库中确定待选择的分子结构；

（7）采用步骤（5）确定的3D‑QSAR模型对步骤（6）待选择的捕收剂分子进行活性预测，根据活性预测值完成药剂性能的排序，确定最佳捕收剂分子结构即活性预测值最大的捕收剂分子结构。

2.如权利要求1所述的一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其特征在于，步骤（1）在进行细粒煤泥浮选试验时要根据捕收剂的结构特点及Lipinski的“类药五原则” 药物化合数据库中药剂进行选择。

3.如权利要求1所述的一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其特征在于，步骤（1）采用以下公式计算精煤可燃体回收率：式中，γ j表示精煤产率，Aj表示浮选精煤灰分，Ay表示浮选尾矿灰分。

4.如权利要求1所述的一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其特征在于，步骤（2）在进行分子叠合前使用Tripos力场进行几何优化，通过共轭方法及Powell能量梯度法对能量进行最小化并进行构象搜索，以得到活性分子的最佳稳定构象。

5.如权利要求1所述的一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其特征在于，所述步骤（4）在验证模型一致性与预测性时，首先设置影响捕收剂分子结构的主2

要成分值为10，选择留一法进行交叉验证，得到交叉验证系数q及最佳主成分值，接着重新设置主成分值后，采用非交叉验证方法对模型的总体显著性进行检验，获得模型的复相关2

系数r 、标准偏差SEE、Fischer检测值F及不同分子场对模型的贡献，来评价所构建模型的鲁棒性、可靠性和预测性。

6.如权利要求5所述的一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其特征在于，步骤（4）在验证模型一致性与预测性时，r值越接近1、SEE值越小且F值越大，表明捕收剂性能预测值与实验值越接近，模型的拟合能力也就越好；三个指标的计算公式如下：其

中，Ypred，Yobs，和Ymean分别表示目标属性的计算值、实验值和平均值，n为样本的个数，k为变量的个数。

7.如权利要求1所述的一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其2

特征在于，步骤（5）中 q的计算公式如下：

式中，Yobs，Ypre，Ymean分别表示训练集中目标属性的实验值、预测值和实验值的平均值；

2

rpred的计算公式如下：

其中，PRESS为测试集中每个捕收剂的预测活性值和试验活性值的残差平方和；SD为测试集中各捕收剂的预测活性值和训练集中各捕收剂试验活性平均值的残差平方和。

8.如权利要求1所述的一种基于3D‑QSAR模型的煤炭浮选捕收剂分子结构设计方法，其2

特征在于，步骤（5）在确定最优的3D‑QSAR模型时，当q ＞0.5时，表明该模型的统计意义十2

分明显；非交叉验证系数r大于0.9时，表明模型自身一致性较好。