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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明涉及化工和机器学习技术领域，提供一种基于机器学习模型的二氧化碳在醇胺吸收剂中溶解度的预测方法，其包括如下的步骤：S1，建立机器学习数据集；S2，建立醇胺溶剂分子特征描述符；S3，采用XGBoost或RF算法建立模型；S4，对模型进行超参数优化；S5，模型回归结果统计；S6，模型泛化性验证。本发明准确描述了每一种醇胺分子的结构特征，建立模型准确地预测了二氧化碳在每一种醇胺溶液中的不同温度、二氧化碳分压及溶液浓度下的溶解度，并通过实验验证了模型的泛化性能，是一种通用的、可靠的、低成本的二氧化碳在胺溶液中溶解度预测方法，可以加速优良醇胺溶剂的探索，比传统通过实验逐一测定提高了效率与准确性。
主权项：1.一种基于机器学习模型的二氧化碳在醇胺吸收剂中溶解度的预测方法，其特征在于，其包括如下的步骤：S1，建立机器学习数据集；S2，建立醇胺溶剂分子特征描述符；S3，采用XGBoost或RF算法建立模型；S4，对模型进行超参数优化；S5，模型回归结果统计；S6，模型泛化性验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 一种基于机器学习模型的二氧化碳在醇胺吸收剂中溶解度的预测方法
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