Skip to the main content

Chemistry in Industry : Journal of Chemists and Chemical Engineers of Croatia, Vol. 69 No. 11-12, 2020.

Original scientific paper

https://doi.org/10.15255/KUI.2020.004

Primjena umjetne neuronske mreže i regresije potpornih vektora u modeliranju kvantitativnog odnosa strukture-svojstva i topljivosti otopljenih čvrstih tvari u superkritičnom CO2

Mohammed Moussaoui orcid id orcid.org/0000-0002-4748-1353 ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Algeria
Maamar Laidi orcid id orcid.org/0000-0002-8977-9895 ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Algeria
Salah Hanini ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Algeria
Mohamed Hentabli orcid id orcid.org/0000-0002-6693-0708 ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Algeria

Full text: english pdf 1.617 Kb

page 611-630

downloads: 286

cite

Abstract

U ovom je istraživanju korelirana topljivost 145 čvrstih otopljenih tvari u superkritičnom CO2 (scCO2) primjenom tehnika računalne inteligencije zasnovanim na modelima kvantitativne strukture i svojstva (QSPR). Baza podataka 3637 topljivosti prikupljena je iz prethodno objavljenih radova. Program Dragon primijenjen je za izračunavanje molekularnih deskriptora 145 čvrstih sustava. Genetski algoritam (GA) implementiran je kako bi se optimizirao podskup deskriptora sa značajnim doprinosom. Ukupno prosječno apsolutno relativno odstupanje MAARD od oko 1,345 % između eksperimentalnih i izračunatih vrijednosti pomoću regresije potpornih vektora modelom SVR-QSPR dobiveno je za predviđanje topljivosti 145 čvrstih otopljenih tvari u superkritičnom CO2, što je bolje od onog dobivenog primjenom modela ANN-QSPR (2,772 %). Rezultati pokazuju da je razvijeni model SVR-QSPR precizniji i da se može primijeniti kao alternativni alat za modeliranje QSAR studija topljivosti otopljenih čvrstih tvari u superkritičnom ugljikovu dioksidu (scCO2). Točnost predloženog modela procijenjena je statističkom analizom uspoređivanjem rezultata s ostalim modelima zabilježenim u literaturi.




Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna.

Keywords

topljivost; otopljene čvrste tvari; superkritične tekućine; tehnike računalne inteligencije; kvantitativni odnos struktura-svojstvo

Hrčak ID:

245510

URI

https://hrcak.srce.hr/245510

Publication date:

1.11.2020.

Article data in other languages: english

Visits: 971 *