ベンジルアミンを含む混合物の熱力学 XVII. 298.15 Kにおけるベンジルアミン+ヘプタンまたは+1-アルカノール混合物の過剰モル エンタルピーおよび体積測定。DISQUAC およびERASモデルの適用
ベンジルアミン+n-アルカン系は正の偏差を示し、ベンジルアミン+1-アルカノール系は負の偏差を示す。1-アルカノール-ベンジルアミン間の相互作用は1-アルカノール-1-アルカノール間の相互作用よりも強い。DISQUAC モデルはERASよりも1-アルカノール含有系の熱力学特性をよく記述する。
固体酸化物燃料電池アノード支持層におけるH2-H2O輸送のダスティーガスモデル保存則と近似解析解
固体酸化物燃料電池アノード支持層におけるH2-H2O混合物の完全なダスティーガスモデルを考慮し、アノードチャネルでの全圧力と水素モル分率と任意の位置での値を関連付ける厳密な保存則を導出した。この保存則を用いて、アノード支持層内の水素モル分率と全圧力の近似解析解を得た。これらの解は濃度過電圧の計算に使用できる。
リアルタイムの結合水濃度推定を可能にする温度ベースの状態オブザーバーを用いたライオフィリゼーション
温度測定と熱移動および脱着動力学の機構的理解を組み合わせることで、オンラインの濃度測定なしに二次乾燥工程における結合水濃度をリアルタイムに推定できる。
化学プロセス業界における動的最適化の量子コンピューティングによる実現可能性
化学プロセス業界における動的最適化問題を量子コンピューティングを用いて解決することの可能性を探る。
非線形プロセスの低次元Koopman モデリングと予測制御
本論文では、Koopman理論に基づいた低次元線形モデルを構築し、それを用いた効率的な予測制御手法を提案する。Kalman-GSINDyアルゴリズムを用いて適切なリフティング関数を自動的に選択し、さらにPOD手法によりモデルの次数を低減することで、大規模な非線形プロセスの制御を効率的に行うことができる。
機械学習相互作用ポテンシャルを用いた自由エネルギー計算における考慮事項
MLPは自由エネルギーと遷移状態を再現する能力に影響を受ける。
Raman分光法によるマイクロゲルサイズの非線形多様体学習
Ramanスペクトルからポリマーサイズを予測するための非線形機械学習ワークフローが提案されました。
RPBベースのCO2キャプチャーの効率とコスト効果の評価
RPBカラムを使用したCO2キャプチャープロセスの最適設計と評価に焦点を当てる。
小分子の溶解度を深層アンサンブルニューラルネットワークを使用してエンドポイントデバイスで予測する
深層学習モデルによる小分子の溶解度予測とその実用性に焦点を当てた研究。
化学反応メカニズムの再現：機械学習モデルによる大規模メカニスティックデータセットのトレーニング
有機反応のメカニズムを予測するための機械学習モデルの重要性と挑戦に焦点を当てる。
