ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング


インデックスリンク

インデックスツリー

  • RootNode

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 080 繊維学部
  2. 0801 学術論文

Prediction of the solubility of organic compounds in high-temperature water using machine learning

http://hdl.handle.net/10091/0002001059
http://hdl.handle.net/10091/0002001059
bcc62bec-61bc-477a-88bc-355ad70a187a
名前 / ファイル ライセンス アクション
JSCF-190-105733.pdf JSCF-190-105733.pdf
license.icon
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2022-09-09
タイトル
タイトル Prediction of the solubility of organic compounds in high-temperature water using machine learning
言語
言語 eng
DOI
関連タイプ isVersionOf
関連識別子 https://doi.org/10.1016/j.supflu.2022.105733
関連名称 10.1016/j.supflu.2022.105733
キーワード
主題 hydrothermal processes, subcritical water, solubility prediction, machine learning
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
著者 Osada, Mitsumasa

× Osada, Mitsumasa

en Osada, Mitsumasa

Search repository
Tamura, Kotaro

× Tamura, Kotaro

en Tamura, Kotaro

Search repository
Shimada, Iori

× Shimada, Iori

en Shimada, Iori

Search repository
信州大学研究者総覧へのリンク
氏名 長田, 光正
URL https://soar-rd.shinshu-u.ac.jp/profile/ja.WmLUZFTp.html
信州大学研究者総覧へのリンク
氏名 嶋田, 五百里
URL https://soar-rd.shinshu-u.ac.jp/profile/ja.gFcVjFkV.html
出版者
出版者 Elsevier B.V.
引用
内容記述 The Journal of Supercritical Fluids.190:105733(2022)
書誌情報 The Journal of Supercritical Fluids

巻 190, p. 105733, 発行日 2022-09-02
抄録
内容記述 The estimation of the solubility of organic compounds in high-temperature water is important for designing chemical processes. This study aimed at predicting the solubility of organic compounds in high-temperature water in the range of 100–250 °C using machine learning. The chemical structure of the organic compound was converted into 196 descriptors (parameters) using an open-source toolkit. The experimental solubility data were regressed using the descriptors, temperature, and water density. The regression methods of ordinary least squares, least absolute shrinkage and selection operator (Lasso), and support vector regression (SVR) were compared. A regression method combining the Lasso and SVR (Lasso + SVR) was developed. The model thus obtained this method was found to accurately predict the solubility of organic compounds in high-temperature water, with a root-mean-square error of 0.5. The findings in this study would be useful for predicting the solubility of any organic compound in high-temperature water.
資源タイプ(コンテンツの種類)
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1872-8162
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10678459
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2022-09-09 00:13:41.355174
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3