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链烃化合物是实际燃料的重要组成成分，而且燃料燃烧过程中产生的大量中间体中也包含了各种结构的链烃分子及其自由基。这些链烃化合物的热力学特性参数的准确性直接影响了燃烧反应动力学模型的可靠性。本报告介绍我们团队在链烃化合物热力学特性参数智能预测方面的研究进展，即发展了一种基于原子间距的基团加和方法。首先采用先进的计算方法得到大量小分子精确的热力学参数，接着构建包含这些小分子结构信息以及其热力学参数的数据库。