"Modélisation semi empirique et neuronale pour la prédiction de la solubilité des solutés solides dans les fluides supercritiques"

Abstract

"Approche cognitive et thermodynamique pour la prédiction de la solubilité Le but de cette modeste recherche est de prédire la solubilité des solutés solides dans les fluides supercritiques. Un ensemble de 107 composés solides ont été utilisé pour la modélisation semi-empirique et neuronale de la solubilité. Un nouveau modèle fondé sur la densité a été proposé dans cette recherche, les résultats ont montré que le nouveau modèle avec un écart moyen d'environ 7,45% était plus précis que les meilleure équation empirique et semi-empirique publiés récemment. Les descripteurs moléculaires sont utilisés comme des entrées dans la modélisation neuronale pour prédire la solubilité des solutés solides dans les fluides supercritiques, les résultats ont montré que le réseau de neurones utilisant les descriptrices 2 dimensions avec un écart moyen d'environ 12,92% était plus précis que les autres réseaux neuronaux."