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Data-Driven Modelling of Gas Solubility in Ionic Liquids Using Principal Properties as Orthogonal Descriptors

机译:使用主要特性作为正交描述符的离子液体中气体溶解度的数据驱动模型

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摘要

Principal properties for gases and ionic liquids (ILs) were used as descriptors to model gas solubility in ILs by means of datadriven approaches such as partial least squares (PLS) and orthogonal PLS (OPLS). Satisfactory PLS predictions, spanning above 3 log units, can be easily achieved using a nine parameters equation, while disjoint OPLS models for different gases, namely hydrocarbons, neutral and acidic ones, allow more accurate predictions.
机译:气体和离子液体(ILS)的主要特性用作描述符,以模拟IL中气体溶解度的描述,例如部分最小二乘(PLS)和正交PL(OPL)。 令人满意的PLS预测可以使用9个参数方程来轻松实现,而不同气体(即中性和酸性)的不同关节OPLS模型可以实现更准确的预测。

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