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J-GLOBAL ID：201702283832658074   整理番号：17A0301334

有機過酸化物反応熱の危険性予測研究【JST・京大機械翻訳】

Research on prediction of thermal hazard characteristics for organic peroxides reaction

著者 (4件)： You Bo (School of Resource Environment & Safety Engineering, Hunan University of Science & Technology, Hunan Key Laboratory of Coal Safety Mining Technology) ,  Shi Shiliang (School of Resource Environment & Safety Engineering, Hunan University of Science & Technology) ,  Liu Heqing (School of Resource Environment & Safety Engineering, Hunan University of Science & Technology, Hunan Key Laboratory of Coal Safety Mining Technology) ,  Chang Zhangyu (School of Safety Engineering, China University of Mining and Technology(Xuzhou))
資料名： Zhongguo Anquan Shengchan Kexue Jishu  (Zhongguo Anquan Shengchan Kexue Jishu)
巻： 12  号： 11  ページ： 176-181  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2758A  ISSN： 1673-193X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 非実験的方法を用いて,安全性物質の研究内容と研究方法を研究するために,13種の有機過酸化物の熱的危険性に影響する因子を,定量的構造特性に基づいて選択した。初期分解温度T_0と分解熱△Hの実験データに対して、多変量線形回帰、部分最小二乗法とサポートベクトル回帰分析を行い、3種類の相応の予測モデルを獲得した。T_0と△Hの実験値と予測値を比較した。SVM予測モデルの精度はPLS予測モデルより高く,MLR予測モデルの精度は最も低かった。同じ予測モデルによる分解熱の予測結果は,初期分解温度よりも優れていた。さらに,各予測モデルの安定性データを解析した。MLRモデルの予測過程には過剰あてはめ現象が発生し、予測能力がない。PLSモデルの相互検証係数は0.5以上であり,安定した予測能力を持っていた。SVMモデルの相互検証係数は0.9以上であり,非常に安定した予測能力を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *反応熱 ,  分解温度 ,  予測モデル ,  *前向きコホート研究 ,  安全性 ,  部分最小二乗法 ,  *過酸化物 ,  構造特性
準シソーラス用語： 予測能力 ,  予測値 ,  サポートベクトル回帰 ,  多変量線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： organic peroxides ,  thermal hazard ,  multiple linear regression ,  partial least squares ,  support vector machine

分類 (1件)： 燃焼一般  (XE04010W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 有機過酸化物 ,  反応熱 ,  危険性 ,  予測 ,  研究