diff --git a/pycomsia/src/generate_3d_structures.py b/pycomsia/src/generate_3d_structures.py
new file mode 100644
index 0000000..3c9e4a6
--- /dev/null
+++ b/pycomsia/src/generate_3d_structures.py
@@ -0,0 +1,182 @@
+import os
+import subprocess
+import multiprocessing as mp
+import pandas as pd
+import time
+from pathlib import Path
+from rdkit import Chem
+from rdkit.Chem import AllChem
+
+def generate_rdkit_sdf(csv_file):
+    """
+    读取 CSV 中的所有字段，
+    利用 RDKit 生成分子对象（2D，添加氢并嵌入一个初步构象），
+    并保存为 SDF 文件到当前目录下的 “rdkit_output” 文件夹中，
+    文件名为 <Compound>.sdf，同时在分子属性中写入 CSV 中所有信息。
+    
+    返回一个列表，每个元素为 (compound, smi, rdkit_sdf_path)。
+    """
+    data = pd.read_csv(csv_file)
+    required_cols = {"SMILES", "Compound"}
+    if not required_cols.issubset(set(data.columns)):
+        raise ValueError("CSV 文件必须包含 'SMILES' 和 'Compound' 列。")
+    
+    rdkit_folder = Path.cwd() / "rdkit_output"
+    rdkit_folder.mkdir(exist_ok=True)
+    
+    file_list = []
+    for _, row in data.iterrows():
+        smi = row["SMILES"]
+        compound = str(row["Compound"])
+        mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
+        if mol is None:
+            print(f"Warning: 无法从 SMILES {smi} 生成分子对象。")
+            continue
+        
+        # 遍历 CSV 这一行的所有列，添加到分子属性中
+        for key, value in row.items():
+            mol.SetProp(str(key), str(value))
+        
+        # 添加氢并生成初步构象（2D）
+        mol = Chem.AddHs(mol)
+        AllChem.EmbedMolecule(mol)
+        
+        out_file = rdkit_folder / f"{compound}.sdf"
+        writer = Chem.SDWriter(str(out_file))
+        writer.write(mol)
+        writer.close()
+        file_list.append((compound, smi, out_file))
+    return file_list
+
+def fallback_rdkit_generate(compound, smi):
+    """
+    使用 RDKit 的 ETKDGv3 方法尝试生成 3D 构象，并将生成的构象保存到 balloon_output 文件夹中，
+    文件名为 fallback_<compound>.sdf，同时打印日志。
+    """
+    mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
+    if mol is None:
+        print(f"Warning: fallback 无法从 SMILES {smi} 生成分子对象。")
+        return None
+    # 添加 CSV 中所有属性，这里至少添加 Compound 信息
+    mol.SetProp("Compound", compound)
+    
+    mol = Chem.AddHs(mol)
+    params = AllChem.ETKDGv3()
+    params.randomSeed = 10
+    params.useMacrocycleTorsions = True
+    params.maxAttempts = 10000
+    _ = AllChem.EmbedMultipleConfs(mol, numConfs=5, params=params)
+    if mol.GetNumConformers() == 0:
+        print(f"Warning: fallback 分子 {smi} 未生成构象。")
+        return None
+    energies = []
+    for conf_id in range(mol.GetNumConformers()):
+        props = AllChem.MMFFGetMoleculeProperties(mol)
+        ff = AllChem.MMFFGetMoleculeForceField(mol, props, confId=conf_id)
+        ff.Minimize()
+        energies.append(ff.CalcEnergy())
+    min_conf = energies.index(min(energies))
+    conf_ids = [conf.GetId() for conf in mol.GetConformers()]
+    for cid in conf_ids:
+        if cid != min_conf:
+            mol.RemoveConformer(cid)
+    AllChem.MMFFOptimizeMolecule(mol)
+    
+    print(f"Fallback: 使用 RDKit 成功生成构象：{compound}")
+    
+    # 保存生成的构象到 balloon_output 文件夹
+    balloon_folder = Path.cwd() / "balloon_output"
+    balloon_folder.mkdir(exist_ok=True)
+    output_sdf = balloon_folder / f"fallback_{compound}.sdf"
+    writer = Chem.SDWriter(str(output_sdf))
+    writer.write(mol)
+    writer.close()
+    
+    return mol
+
+def balloon_worker(args):
+    """
+    多进程 worker：
+    参数 args 为 (compound, smi, input_sdf, balloon_path)。
+    使用 Balloon 对 input_sdf 文件进行 3D 构象生成，输出写入当前目录下的 “balloon_output” 文件夹，
+    文件名为 <compound>.sdf。  
+    增加重试机制：如果一次调用失败（即在最多等待 5 秒内输出文件未生成），则重试最多 10 次，
+    每次重试时打印重试日志信息；若10次都失败，则调用 fallback_rdkit_generate() 进行后备生成。
+    返回生成的分子对象（或 None）。
+    """
+    compound, smi, input_sdf, balloon_path = args
+    balloon_folder = Path.cwd() / "balloon_output"
+    balloon_folder.mkdir(exist_ok=True)
+    output_sdf = balloon_folder / f"{compound}.sdf"
+    
+    max_retries = 10 # 重试
+    success = False
+    for attempt in range(1, max_retries + 1):
+        # 调用 Balloon 生成构象
+        cmd = [
+            balloon_path,
+            "--nconfs", "1",
+            "--strict",
+            str(input_sdf),
+            "-o", "sdf",
+            str(output_sdf)
+        ]
+        try:
+            subprocess.check_output(cmd, stderr=subprocess.STDOUT, universal_newlines=True)
+        except subprocess.CalledProcessError as e:
+            print(f"Error: Balloon 处理 {compound} 第 {attempt} 次出错，输出：\n{e.output}")
+        
+        # 最多等待 5 秒检查输出文件是否生成
+        wait_time = 0
+        while wait_time < 5:
+            if output_sdf.exists():
+                success = True
+                break
+            time.sleep(1)
+            wait_time += 1
+        
+        if success:
+            break
+        else:
+            print(f"重试 {attempt}: {compound} 的输出文件 {output_sdf} 仍未生成。")
+    
+    if not success:
+        print(f"Warning: 尝试 {max_retries} 次后，{compound} 的 Balloon 输出仍不存在，采用 fallback。")
+        return fallback_rdkit_generate(compound, smi)
+    
+    with open(str(output_sdf), "r") as f:
+        sdf_content = f.read()
+    mol = Chem.MolFromMolBlock(sdf_content, sanitize=True, removeHs=False)
+    if mol is None:
+        print(f"Warning: Balloon 未能生成有效构象：{compound}")
+        return fallback_rdkit_generate(compound, smi)
+    return mol
+
+def generate_3d_mols_from_balloon(csv_file, balloon_path):
+    """
+    主函数：
+    1. 调用 RDKit 生成 SDF 文件，保存在 “rdkit_output” 文件夹中（文件名为 <Compound>.sdf），
+       分子对象中包含 CSV 中所有字段信息，便于溯源。
+    2. 使用多进程调用 Balloon 对每个 SDF 文件生成 3D 构象，输出到 “balloon_output” 文件夹（文件名为 <Compound>.sdf）。
+       若 Balloon 多次重试后仍失败，则使用 RDKit 的 ETKDGv3 生成 3D 构象，并保存 fallback 版本。
+    3. 返回一个列表，每个元素为 (mol, True)。
+    """
+    rdkit_files = generate_rdkit_sdf(csv_file)
+    if not rdkit_files:
+        print("没有生成任何 RDKit 的 SDF 文件。")
+        return []
+    
+    tasks = [(compound, smi, rdkit_sdf, balloon_path) for compound, smi, rdkit_sdf in rdkit_files]
+    with mp.Pool() as pool:
+        results = pool.map(balloon_worker, tasks)
+    
+    mols = [mol for mol in results if mol is not None and mol.GetNumConformers() > 0]
+    aligned_results = [(mol, True) for mol in mols]
+    return aligned_results
+
+if __name__ == "__main__":
+    csv_file = "/root/project/qsar/1d-qsar/data_smi.csv"  # 替换为实际 CSV 文件路径
+    balloon_path = "/root/project/qsar/pycomsia/src/balloon"  # Balloon 二进制程序路径
+    
+    aligned_results = generate_3d_mols_from_balloon(csv_file, balloon_path)
+    print(f"共生成 {len(aligned_results)} 个3D构象的分子。")
diff --git a/pycomsia/src/balloon_rdkit_pipeline.py b/pycomsia/src/train_qsar_model.py
similarity index 100%
rename from pycomsia/src/balloon_rdkit_pipeline.py
rename to pycomsia/src/train_qsar_model.py