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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
任嘉辉;刘豫;刘朝;刘浪;李莹
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]任嘉辉;刘豫;刘朝;刘浪;李莹-.基于分子指纹和拓扑指数的工质临界温度理论预测)[J].化工学报,2022(04):1493-1500
A类：
B类：
分子指纹,拓扑指数,临界温度,理论预测,常关,热物理性质,热物性,早期预测模型,同分异构体,机器学习算法,分子结构,结构描述,温度模型,测试集,平均偏差,预测能力,计算精度,热力学性质
AB值：
0.30497
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