离子液体氨捕获机器学习模型的比较分析
软凝聚态物质
2020-03-16 v1 机器学习
摘要
工业在制冷和通风过程中使用各种溶剂。其中，离子液体（ILs）作为相对较新的溶剂，以其已被证实的环保特性而著称。本研究进行了全面的文献综述，以深入阐述离子液体以及用于估算氨在离子液体中溶解度的预测模型。此外，采用了多种先进的机器学习方法，即多层感知机（MLP）以及粒子群优化（PSO）与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型相结合的方法，来估算氨在不同离子液体中的溶解度。影响参数为离子液体的分子量、临界温度和临界压力。此外，还利用两状态方程预测了可售性。随后，对实验结果与建模结果进行了一些比较，这种做法鲜有报道。研究表明，状态方程无法准确估算氨的溶解度，相比之下，人工智能方法产生了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.2003.06224,
title = {Comparative analysis of machine learning models for Ammonia Capture of Ionic Liquids},
author = {Shahaboddin Shamshirband and Narjes Nabipour and Masoud Hadipoor and Alireza Baghban and Amir Mosavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06224},
year = {2020}
}
备注
44 pages, 12 figures