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J-GLOBAL ID：202002268508893194   整理番号：20A2355722

溶媒分子の物理化学的記述に基づく機械学習を用いた溶媒選択スキーム:環状有機金属反応への応用

Solvent Selection Scheme Using Machine Learning Based on Physicochemical Description of Solvent Molecules: Application to Cyclic Organometallic Reaction

著者 (9件)： Fujinami Mikito (Department of Chemistry and Biochemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University) ,  Maekawara Hiroki (Department of Chemistry and Biochemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University) ,  Isshiki Ryota (Department of Applied Chemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University) ,  Seino Junji (Waseda Research Institute for Science and Engineering (WISE), Waseda University) ,  Seino Junji (PRESTO, Japan Science and Technology Agency (JST)) ,  Yamaguchi Junichiro (Department of Applied Chemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University) ,  Nakai Hiromi (Department of Chemistry and Biochemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University) ,  Nakai Hiromi (Waseda Research Institute for Science and Engineering (WISE), Waseda University) ,  Nakai Hiromi (Elements Strategy Initiative for Catalysts and Batteries (ESICB), Kyoto University)
資料名： Bulletin of the Chemical Society of Japan (Web)  (Bulletin of the Chemical Society of Japan (Web))
巻： 93  号： 7  ページ： 841-845(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1703A  ISSN： 1348-0634  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 溶媒分子の数値記述に基づく機械学習を用いて,反応の最適化のための溶媒選択スキームを提案した。28のキー溶媒を17の物理化学的記述子を用いて表現した。クラスタ分析の結果は,記述子が溶媒分子の化学的特性を表すことを意味した。有機金属反応系の評価中に,回帰分析は,少数の実験結果でさえ,高い実験収率を生じる溶媒の同定に有用であることを示した。回帰係数の観測とクラスタ化と回帰分析の両方が,実験に用いる溶媒を選択するとき有効である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *多重回帰分析 ,  クラスタ分析 ,  統制索引語 ,  有機金属反応 ,  溶媒効果 ,  ソフトウェア工学 ,  物性データ ,  測定データ ,  クラスタ化 ,  体系分類 ,  非プロトン性溶媒 ,  プロトン性溶媒 ,  極性溶媒 ,  非極性溶媒 ,  無極性分子 ,  含水性 ,  有機溶媒 ,  脂肪族ニトリル ,  脂肪族塩素化合物 ,  蒸発熱 ,  近似法 ,  部分最小二乗法 ,  実験式 ,  エネルギーギャップ ,  エーテル ,  カルボン酸エステル ,  脱カルボニル ,  アルキルベンゼン ,  芳香族塩素化合物 ,  酸素複素環化合物 ,  脂肪酸 ,  カルボアミド ,  脂肪族カルボン酸 ,  脂肪族化合物 ,  スルホキシド ,  脂肪族ケトン ,  脂肪族アルコール ,  トリハロメタン ,  脂肪族ニトロ化合物
準シソーラス用語： HOMO-LUMOギャップ ,  記述子

著者キーワード (3件)： 溶媒選択 ,  反応条件最適化 ,  データ科学

分類 (5件)： 分子化合物  (CE02000C) ,  反応に及ぼすその他の効果  (CF02120K) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

物質索引 (22件)： 1,2-キシレン ,  1,2-ジクロロエタン ,  1,2-ジクロロベンゼン ,  1,3-ジクロロベンゼン ,  1,4-ジオキサン ,  2-フェノキシピリジン ,  DMAC ,  DMF ,  DMSO ,  m-キシレン ,  p-キシレン ,  アセトニトリル ,  アセトン ,  イソプロパノール ,  クロロホルム ,  トルエン ,  ニトロメタン ,  ピコリン酸フェニル ,  ヘキサン ,  ヘプタン ,  四塩化炭素 ,  酢酸エチル

引用文献 (29件)：

• 1) H. Strübing, S. Konstantinidis, P. G. Karamertzanis, E. N. Pistikopoulos, A. Galindo, C. S. Adjiman, “Computer-Aided Methodologies for the Design of Reaction Solvents. In Molecular Systems Engineering”, 1st edition, Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Germany, 2011, 6, 267.
• 2) N. D. Austin, N. V. Sahinidis, D. W. Trahan, Chem. Eng. Res. Des. 2016, 116, 2.
• 3) M. Harini, J. Adhikari, K. Y. Rani, Ind. Eng. Chem. Res. 2013, 52, 6869.
• 4) K. W. Moore, A. Pechen, X.-J. Feng, J. Dominy, V. J. Beltrani, H. Rabitz, Phys. Chem. Chem. Phys. 2011, 13, 10048.
• 5) K. M. Tibbetts, X.-J. Feng, H. Rabitz, Phys. Chem. Chem. Phys. 2017, 19, 4266.

タイトルに関連する用語 (8件)： 溶媒 ,  分子 ,  記述 ,  機械学習 ,  スキーム ,  環状 ,  有機金属反応 ,  応用