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J-GLOBAL ID：202202283123827400   整理番号：22A1053961

人工ニューラルネットワークを用いた143純イオン液体の熱容量の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Heat Capacity of 143 Pure Ionic Liquids Using Artificial Neural Network

著者 (4件)： Azadfar Roohollah (Department of Chemistry and Chemical Engineering, Damghan Branch, Islamic Azad University, Damghan, Iran) ,  Shaabanzadeh Masoud (Department of Chemistry and Chemical Engineering, Damghan Branch, Islamic Azad University, Damghan, Iran) ,  Hashemi-Moghaddam Hamid (Department of Chemistry and Chemical Engineering, Damghan Branch, Islamic Azad University, Damghan, Iran) ,  Nafchi Abdorreza Mohammadi (School of Industrial Technology, Universiti Sains Malaysia, USM, Penang, Malaysia)
資料名： International Journal of Thermophysics  (International Journal of Thermophysics)
巻： 43  号： 6  ページ： 81  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0648B  ISSN： 0195-928X  CODEN： IJTHDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づいて,純粋なイオン液体の熱容量を推定する新しいモデルを示した。1971年から2021年までの期間をカバーする文献から実験データを抽出することにより作成したイオン液体の熱容量のデータベースを報告した。このアプローチにより,熱容量を計算し,143のイオン液体の7059のデータ点に対するソースデータバンクによって評価した。新しいANNモデルの精度は,文献で最も一般的に使用される相関と比較して評価され,その結果は,提案したネットワークが本研究で考察した他の文献相関よりもより正確な結果を提供することを明らかにした。新しいモデルからの平均絶対パーセント偏差は,わずか1.14%であった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *熱容量 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  相関 ,  モデル ,  *イオン液体

著者キーワード (6件)： 熱容量 ,  イオン液体 ,  相関 ,  NIST ,  人工ニューラルネットワーク ,  ANN

分類 (2件)： 融解塩  (CB05050R) ,  粉体工学  (XD03010M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  イオン液体 ,  熱容量 ,  推定