論文の概要: Bayesian sparse modeling for interpretable prediction of hydroxide ion conductivity in anion-conductive polymer membranes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19044v1
• Date: Sun, 25 May 2025 08:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.859047
• Title: Bayesian sparse modeling for interpretable prediction of hydroxide ion conductivity in anion-conductive polymer membranes
• Title（参考訳）: アニオン導電性高分子膜における水酸化物イオン伝導率の解釈可能な予測のためのベイズスパースモデル
• Authors: Ryo Murakami, Kenji Miyatake, Ahmed Mohamed Ahmed Mahmoud, Hideki Yoshikawa, Kenji Nagata,
• Abstract要約: アニオン伝導性高分子膜はアルカリ性燃料電池や電解質の固体電解質として注目されている。 水酸化物イオンの伝導度は、四級アンモニウム基のタイプや分布などによって異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anion-conductive polymer membranes have attracted considerable attention as solid electrolytes for alkaline fuel cells and electrolysis cells. Their hydroxide ion conductivity varies depending on factors such as the type and distribution of quaternary ammonium groups, as well as the structure and connectivity of hydrophilic and hydrophobic domains. In particular, the size and connectivity of hydrophilic domains significantly influence the mobility of hydroxide ions; however, this relationship has remained largely qualitative. In this study, we calculated the number of key constituent elements in the hydrophilic and hydrophobic units based on the copolymer composition, and investigated their relationship with hydroxide ion conductivity by using Bayesian sparse modeling. As a result, we successfully identified composition-derived features that are critical for accurately predicting hydroxide ion conductivity.
• Abstract（参考訳）: アニオン伝導性高分子膜はアルカリ性燃料電池や電解質の固体電解質として注目されている。 水酸化物イオンの伝導度は、四級アンモニウム基のタイプや分布、親水性および疎水性ドメインの構造や結合性などによって異なる。 特に、親水性ドメインのサイズと接続性は水酸化物イオンの移動に大きく影響するが、この関係は概ね定性的である。 本研究では, 共重合体組成に基づいて親水性および疎水性単位の主成分数を計算し, バイーシアンスパースモデルを用いて水酸化物イオン伝導率との関係について検討した。 その結果,水酸化物イオン伝導率を正確に予測する上で重要な組成由来の特徴を同定することができた。

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