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基于分子指纹和拓扑指数的工质临界温度理论预测

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临界温度是一种非常关键的热物理性质,对其进行理论预测一直是热物性研究的热点.然而,早期预测模型往往不能有效区分工质同分异构体.本文借助机器学习算法,采用"分子指纹+拓扑指数"的新型分子结构描述方法表达工质的分子结构并建立临界温度模型,在测试集预测中的绝对平均偏差为3.99％,表明本文模型具有良好的预测能力.本文模型与文献对比的结果表明,新模型不仅可以有效区分工质同分异构体,在计算精度方面也超越了现有其他模型.
Critical temperature prediction of working fluids using molecular fingerprints and topological indices

任嘉辉、刘豫、刘朝、刘浪、李莹

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重庆大学低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室,能源与动力工程学院,重庆400030

污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏南京210023

中国核动力研究设计院中核核反应堆热工水力技术重点实验室,四川成都610213

工质 热力学性质 临界温度 拓扑指数 机器学习 神经网络 预测

国家自然科学基金国家自然科学基金污染控制与资源化研究国家重点实验室开放基金

5187601552106218PCRRF19038

2022

10.11949/0438-1157.20211377

化工学报
中国化工学会 化学工业出版社

化工学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.26
ISSN：0438-1157
年,卷(期)：2022.73(4)
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