26年WP化学工程与工艺基于物理启发的离子液体气体溶解度机器学习预测与验证1.43-AI2.37全日(26513字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业论文摘要气体吸收与分离是碳捕集、天然气净化以及合成气处理等领域中的重要环节，在此过程中应用较多的是离子液体由于其具有较低蒸汽压、较高热稳定性和结构可设计性而成为一种良好的气体吸收剂的选择，但是随着其组合数量不断增加，实验筛选成本高昂。虽然机器学习可以从大量数据中发现一些复杂的模式，但是在已有工作当中对于所选取特征的意义、验证是否充分、以及预测范围是否有明确界定等问题都还有待改进。本研究提出了一种基于物理启发特征工程以及分组验证的方法进行机器学习建模，用于预测 CO₂、CH₄、C₂H₄、H₂、H₂S 和 NH₃ 六种...

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