論文の概要: Viskositas: Viscosity Prediction of Multicomponent Chemical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01440v1
- Date: Tue, 2 Aug 2022 13:16:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-03 13:45:14.129612
- Title: Viskositas: Viscosity Prediction of Multicomponent Chemical Systems
- Title（参考訳）: Viskositas: 多成分化学系の粘度予測
- Authors: Patrick dos Anjos
- Abstract要約: 粘度を変数の関数として提供するために、いくつかの数学的モデルが構築された。
ニューラルネットワークによる非線形モデルを生成するために,データベースを構築した。
Viskositasという名前のモデルでは、平均絶対誤差、標準偏差、決定係数の統計学的評価が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Viscosity in the metallurgical and glass industry plays a fundamental role in
its production processes, also in the area of geophysics. As its experimental
measurement is financially expensive, also in terms of time, several
mathematical models were built to provide viscosity results as a function of
several variables, such as chemical composition and temperature, in linear and
nonlinear models. A database was built in order to produce a nonlinear model by
artificial neural networks by variation of hyperparameters to provide reliable
predictions of viscosity in relation to chemical systems and temperatures. The
model produced named Viskositas demonstrated better statistical evaluations of
mean absolute error, standard deviation and coefficient of determination in
relation to the test database when compared to different models from literature
and 1 commercial model, offering predictions with lower errors, less
variability and less generation of outliers.
- Abstract（参考訳）: 金属・ガラス産業における粘度は、その生産過程、また地球物理学の分野でも基本的な役割を担っている。
実験的な測定は経済的に高価であり、時間的にもいくつかの数学的モデルが構築され、線形モデルや非線形モデルにおいて、化学組成や温度といった様々な変数の関数として粘度が得られた。
ハイパーパラメータの変動によるニューラルネットワークによる非線形モデルの生成と,化学系や温度に対する粘性予測の信頼性の向上を目的としてデータベースを構築した。
viskositasと名づけられたモデルは、文献や1つの商用モデルと異なるモデルと比較して、テストデータベースに関する平均絶対誤差、標準偏差、決定係数の統計学的評価が向上し、エラーの少ない予測、ばらつきの少ない予測、異常の発生の少ない結果が得られた。
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