基于量子描述器的机器学习模型对循环硫胺酸的热危害进行建模
Michal Dabros1, Hagen Münkler2, Florence Yerly1
1Institute of Chemical Technology, Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg, HES-SO University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland, CH-1700 Fribourg, Switzerland.
预测循环硫胺酸的热安全性对于化学工艺开发至关重要. 这项研究使用量子化学性质来模拟反应度,即使数据有限,也可以进行准确的安全评估.
科学领域:
- 有机化学 有机化学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 循环硫胺酸在有机合成中是必不可少的.
- 准确的热临界分类对于安全的工艺开发和扩展至关重要.
- 对反应度的有限实验数据对建模提出了挑战.
研究的目的:
- 开发5个成员循环硫胺基化合物的反应度的预测模型.
- 使用量子化学描述器,以改善稀疏数据的建模准确性.
- 为了确保在化学过程中安全处理和扩大循环硫胺酸盐的规模.
主要方法:
- 使用了量子化学描述符,这些描述符在化学上比传统的化学信息学描述符更相关.
- 开发了三种预测模型:带有遗传算法 (GA) 的部分最小平方 (PLS),最小绝对缩小和选择运算符 (LASSO) 和高斯过程回归 (GPR).
- 适用于适合小数据集的化学意识建模技术.
主要成果:
- 获得的确定系数为0.78 (PLS-GA),0.67 (LASSO) 和0.74 (GPR). 这些系数均为0.78 (PLS-GA),0.67 (LASSO),0.74 (GPR).
- 尽管预测误差约为100 J/g,但所有模型都准确地分类了热临界值.
- 证明了量子化学描述器在预测反应热量的有效性.
结论:
- 开发的模型为循环硫胺酸的初步安全评估提供了可靠的框架.
- 基于量子化学性质的建模对于小数据集在预测热行为方面是有效的.
- 这种方法支持在工艺开发和扩展过程中进行知情决策,以实现更安全的化学合成.
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