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Prediction of Standard Enthalpy of Combustion of Pure Compounds Using a Very Accurate Group-Contribution-Based Method

机译:使用非常精确的基于基团贡献的方法预测纯化合物的标准燃烧焓

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摘要

The artificial neural network-group contribution (ANN-GC) method is applied to estimate the standard enthalpy of combustion of pure chemical compounds. A total of 4590 pure compounds from various chemical families are investigated to propose a comprehensive and predictive model. The obtained results show die squared correlation coefficient (R~2) of 0.999 99, root mean square error of 12.57 kj/mol, and average absolute deviation lower than 0.16% for the estimated properties from existing experimental values.
机译:人工神经网络-基团贡献(ANN-GC)方法用于估计纯化合物燃烧的标准焓。对来自不同化学家族的4590种纯化合物进行了研究,以提出一个全面的预测模型。获得的结果表明,根据现有实验值估算的特性,模具平方相关系数(R〜2)为0.999 99,均方根误差为12.57 kj / mol,平均绝对偏差低于0.16%。

著录项

  • 来源
    《Energy & fuels》 |2011年第mayajuna期|p.2651-2654|共4页
  • 作者单位

    Saman Energy Gib Company, 333161-9636 Tehran, Iran;

    Department of* Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, 11365-6891 Tehran, Iran;

    Department of* Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, 11365-6891 Tehran, Iran;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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