文献

J-GLOBAL ID：202202249916645652   整理番号：22A0976098

工業的2-メルカプトベンゾチアゾールバッチ製造プロセスのための数学モデリング【JST・京大機械翻訳】

Mathematical Modeling for the Industrial 2-Mercaptobenzothiazole Batch Production Process

著者 (6件)： Liang Enzhi (State Key Laboratory of Chemical Engineering, Department of Chemical Engineering, Tsinghua University, China) ,  Zhang Song (China Sunsine Chemical Holdings Ltd., Shandong, China) ,  Liu Bin (China Sunsine Chemical Holdings Ltd., Shandong, China) ,  Qi Bujin (China Sunsine Chemical Holdings Ltd., Shandong, China) ,  Nie Yanpei (China Sunsine Chemical Holdings Ltd., Shandong, China) ,  Yuan Zhihong (State Key Laboratory of Chemical Engineering, Department of Chemical Engineering, Tsinghua University, China)
資料名： ACS Omega  (ACS Omega)
巻： 7  号： 8  ページ： 6963-6977  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5044A  ISSN： 2470-1343  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： 重要な化学中間体として,2-メルカプトベンゾチアゾール(MBT)は,特にゴム産業において,様々なプロセスで広く使用されている。しかし,MBTの合成プロセスを記述する第一原理モデルは存在しない。本論文では,工業的バッチMBT生産プロセスのための一連の微分および代数方程式によって表される信頼できる数学モデルの定式化に焦点を当てた。十分な産業/実験データの欠如のため,モデルにおける未知パラメータ全てを推定することは難しい。このように,縮小可能パラメータ集合を,元の推定問題に関する推定可能性解析を実行することによって導き出した。次に,多重起動点戦略を適用して,加重最小二乗アプローチによる非凸パラメータ推定問題を数値的に解いた。続いて,交差検証法を用いて提案モデルの一般化可能性を評価した。最後に,提案モデルは独立した試験データに関して有望な予測性能を生成することを確認した。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  推定 ,  *バッチ生産 ,  数学モデル ,  代数方程式 ,  多重化 ,  モデル ,  パラメータ推定 ,  パラメータ ,  凸形 ,  定式化 ,  生産プロセス ,  第一原理 ,  中間体
準シソーラス用語： 試験データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 共重合  (CG04030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 工業 ,  2-メルカプトベンゾチアゾール ,  バッチ製造 ,  プロセス ,  数学モデリング