COSMO-RS理論による表面張力予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-051

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Surface Tension Prediction Using COSMO-RS Theory

著者名: 川浪樹（東京大学）,横山尋斗（東京大学）,熊田亜紀子（東京大学）,佐藤正寛（東京大学）

著者名(英語): Itsuki Kawanami (The University of Tokyo),Hiroto Yokoyama (The University of Tokyo),Akiko Kumada (The University of Tokyo),Masahiro Sato (The University of Tokyo)

キーワード: 表面張力|機械学習|COSMO-RS理論|材料|マテリアルズ・インフォマティクス|カー??ネルリッジ回帰|surface tension|machine learning|COSMO-RS theory|materials|Materials Informatics|Kernel Ridge Regression

要約(日本語): 本研究では，マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し，COSMO-RS理論と機械学習モデル（Kernel Ridge Regression, KRR）を用いた表面張力の高精度予測手法を構築した。有機化合物約1200点の実験データを基盤に，温度や分子特性（表面積，ギブスの自由エネルギー，水素結合エネルギーなど）を特徴量として採用。結果として，RMSE 1.23，決定係数R² 0.974の精度を達成し，実測値との良好な一致を確認した。本手法は，実験の補完や迅速な物性予測を可能とし

本誌掲載ページ: 55-56 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 406 Kバイト