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Updated: Jun 12, 2025

Preparation of Binary and Ternary Deep Eutectic Systems
Published on: October 31, 2019
结合高通量实验和主动学习来表征深层环氧溶剂
Dinis O Abranches1, William Dean2, Miguel Muñoz2
1Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, Indiana 46556, United States.
使用高斯过程进行主动学习,加速了深度性溶剂 (DES) 的表征. 这种方法显著减少了准确预测DES粘度所需的实验数据,使得DES应用程序的开发速度更快.
科学领域:
- 物理化学 物理化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学的计算化学
背景情况:
- 深度环氧化溶剂 (DES) 通过前体和成分变化提供高可调性.
- 在广泛的范围内对DES的物理化学性质进行表征是实验密集的,并且阻碍了应用开发.
- 通过添加溶剂来降低粘度对于大规模的DES应用至关重要.
研究的目的:
- 开发使用高斯过程 (GPs) 的积极学习 (AL) 方法,以最大限度地减少 DES 描述中的实验性工作.
- 探索降低DES粘度作为AL应用的案例研究.
- 使用全科医生准确预测DES粘度,并减少数据要求.
主要方法:
- 对九个三元DES的高通量实验选.
- 训练高斯过程 (GPs) 以基于成分和温度来预测DES粘度.
- 在AL框架内利用GP的不确定性估计来指导数据采集.
主要成果:
- 一般医生准确地预测了复杂的DES混合物的粘度.
- AL框架显著减少了所需的实验数据点的数量.
- 对于许多系统,只需五个独立数据点就能实现准确的粘度模型.
结论:
- 基于全科医生的AL方法有效地将DES表征的实验力度降到最低.
- 这种方法加速了基于DES的应用程序的设计和可扩展性.
- 该研究表明,对准确的物理化学性质预测的数据要求显著减少.
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