機構クロマトグラフィーモデリングにおけるパラメータ推定のための先進スコアシステムと自動探索戦略【JST・京大機械翻訳】

Heymann William; Heymann William; Glaser Juliane; Schlegel Fabrice; Johnson Will; Rolandi Pablo; von Lieres Eric

文献

J-GLOBAL ID：202202237290396772 整理番号：22A0429483

機構クロマトグラフィーモデリングにおけるパラメータ推定のための先進スコアシステムと自動探索戦略【JST・京大機械翻訳】

Advanced score system and automated search strategies for parameter estimation in mechanistic chromatography modeling

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=22A0429483&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=22A0429483&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=C0278B") }}

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
巻： 1661 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： C0278B ISSN： 0021-9673 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

測定データからの未知パラメータの最小二乗推定はクロマトグラフィーモデリングにおける確立された標準法であるが,重大な欠点に悩まされる。実世界システムの記述は,一般に,外部ホールドアップ体積の分散やポンプ遅延に起因するような系統的測定誤差のような,非計算メカニズムの傾向がある。このシナリオにおいて,シミュレートしたクロマトグラムと測定したクロマトグラムの間の形状マッチングは,正確なピーク位置よりも重要であることが分かった。そこで,個々のピークの形状,位置および高さを別々に説明する新しいスコアシステムを開発した。これらの多重目的を最適化するために遺伝的アルゴリズムを用いた。非コンフリクト目的に対しても,この方法は単一目的勾配探索と比較して優れた収束を示し,一方,矛盾する目的は不完全なモデルまたは矛盾したデータを示す。後者の場合,Pareto最適は,システムを理解し,実験を改善するために重要な情報を提供する。提案方法を,複雑性の増加の人工的および実験的事例研究によって実証した。すべてのソフトウェアはオープンソースコード(https://github.com/modsim/CADET-Match)として自由に利用可能である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： , ,

液体クロマトグラフィー

, , , ,

前のページに戻る