論文の概要: Closed-Loop Design of Proton Donors for Lithium-Mediated Ammonia
Synthesis with Interpretable Models and Molecular Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08078v2
- Date: Wed, 19 Aug 2020 17:47:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 22:32:32.950779
- Title: Closed-Loop Design of Proton Donors for Lithium-Mediated Ammonia
Synthesis with Interpretable Models and Molecular Machine Learning
- Title（参考訳）: 解釈モデルと分子機械学習を用いたリチウム媒質アンモニア合成のためのプロトンドナーの閉ループ設計
- Authors: Dilip Krishnamurthy and Nikifar Lazouski and Michal L. Gala and
Karthish Manthiram and Venkatasubramanian Viswanathan
- Abstract要約: テトラヒドロフラン系電解質中のリチウムを介する電気化学的窒素還元反応に対する数種類のプロトンドナーの有効性を実験的に検討した。
我々は、Kamlet-Taftパラメータを活性陽子ドナーと不活性陽子ドナーの区別に重要なものとして、解釈可能なデータ駆動分類モデルを構築した。
Kamlet-Taftパラメータのデータセットをキュレートした後、我々はKamlet-Taftパラメータを予測するためにディープラーニングモデルを訓練した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we experimentally determined the efficacy of several classes of
proton donors for lithium-mediated electrochemical nitrogen reduction in a
tetrahydrofuran-based electrolyte, an attractive alternative method for
producing ammonia. We then built an interpretable data-driven classification
model which identified solvatochromic Kamlet-Taft parameters as important for
distinguishing between active and inactive proton donors. After curating a
dataset for the Kamlet-Taft parameters, we trained a deep learning model to
predict the Kamlet-Taft parameters. The combination of classification model and
deep learning model provides a predictive mapping from a given proton donor to
the ability to produce ammonia. We demonstrate that this combination of
classification model with deep learning is superior to a purely mechanistic or
data-driven approach in accuracy and experimental data efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, テトラヒドロフラン系電解質のリチウムによる電気化学的窒素還元に対する数種類のプロトンドナーの有効性を実験的に検討した。
次に,可溶性カムレット・タフトパラメータを同定するデータ駆動型分類モデルを構築し,プロトン供与体と非活性プロトンを識別した。
Kamlet-Taftパラメータのデータセットをキュレートした後、我々はKamlet-Taftパラメータを予測するためにディープラーニングモデルを訓練した。
分類モデルとディープラーニングモデルの組み合わせは、与えられたプロトンドナーからアンモニアを生成する能力への予測マッピングを提供する。
この分類モデルとディープラーニングの組み合わせは、純粋に機械的あるいはデータ駆動の手法よりも精度と実験データ効率が優れていることを示す。
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