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J-GLOBAL ID：201202267662323733   整理番号：12A0770773

機械学習法を使ったバイオ燃料化合物の密度と粘度の予測

Prediction of Density and Viscosity of Biofuel Compounds Using Machine Learning Methods

著者 (6件)： SALDANA Diego Alonso (IFP Energies Nouvelles, Rueil-Malmaison, FRA) ,  STARCK Laurie (IFP Energies Nouvelles, Rueil-Malmaison, FRA) ,  MOUGIN Pascal (IFP Energies Nouvelles, Rueil-Malmaison, FRA) ,  ROUSSEAU Bernard (IFP Energies Nouvelles, Rueil-Malmaison, FRA) ,  FERRANDO Nicolas (Univ. Paris-Sud, Orsay, FRA) ,  CRETON Benoit (IFP Energies Nouvelles, Rueil-Malmaison, FRA)
資料名： Energy & Fuels  (Energy & Fuels)
巻： 26  号： 3/4  ページ： 2416-2426  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： E0805B  ISSN： 0887-0624  CODEN： ENFUEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 燃料の密度と粘度は燃料の2つの重要な性質である。バイオ燃料は通常いろいろな成分の混合物であり,各成分の密度と粘度が分れば混合物の密度と粘度を予測する方法が提案されている。そこで本論文ではバイオ燃料で考えられる個別の成分について,密度と粘度を温度の関数として予測するモデルを開発した。モデルの開発は人工ニューラルネットワークおよびサポートベクトルマシンのような機械学習法を使って行い,モデルの訓練と試験用の実験データはDIPPRデータベースを使った。入力として一連の分子記述子を使ったモデルと,官能基数だけを使ったモデルを比較して折衷モデルを創成し,実験データと比較してよい一致を得た。さらにこれらのモデルを利用し,動粘度,臨界温度および臨界圧力のような他の性質を予測し,また他の応用を示した。

シソーラス用語： *生物燃料 ,  液体燃料 ,  成分 ,  化合物 ,  密度 ,  粘度 ,  予測技法 ,  温度依存性 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  モデリング

分類 (1件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  バイオ燃料 ,  密度 ,  粘度 ,  予測