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J-GLOBAL ID：202202254966915957   整理番号：22A0364730

外挿的探索を可能にする機械学習モデルを用いた新規触媒探索

著者 (10件)： 向山拓実 (北大) ,  峯真也 (北大) ,  鳥屋尾隆 (北大) ,  鳥屋尾隆 (京大) ,  前野禅 (北大) ,  高草木達 (北大) ,  瀧川一学 (北大) ,  瀧川一学 (理研 AIP) ,  清水研一 (北大) ,  清水研一 (京大)
資料名： 触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM)
巻： 128th  ページ： ROMBUNNO.P23  発行年： 2021年 
JST資料番号： S0874B  ISSN： 2758-3503  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 文献から入手したメタン酸化カップリング反応の実験データに関して,元素の特徴量(原子量,電気陰性度,密度等)と組成比の積を記述子として用いた機械学習モデルを構築した.新触媒の探索についても検討し,元のデータセットには含まれていない元素からなる新規触媒系を提案する外挿的な探索も行った.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *触媒 ,  原子量 ,  酸化 ,  酸化的カップリング ,  電気陰性度 ,  密度 ,  *捜索 ,  材料科学 ,  情報科学 ,  触媒活性 ,  アルカン
準シソーラス用語： メタン酸化 ,  *外挿的探索 ,  マテリアルズインフォマティクス

著者キーワード (3件)： メタン酸化カップリング ,  機械学習 ,  外挿的探索

分類 (1件)： 触媒の性質一般  (CB06121R)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (5件)： 外挿 ,  探索 ,  機械学習 ,  モデル ,  触媒