論文の概要: Prediction of Diffusion Coefficients in Mixtures with Tensor Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23142v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 16:08:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.763903
• Title: Prediction of Diffusion Coefficients in Mixtures with Tensor Completion
• Title（参考訳）: テンソル完了を伴う混合系の拡散係数の予測
• Authors: Zeno Romero, Kerstin Münnemann, Hans Hasse, Fabian Jirasek,
• Abstract要約: 二成分混合物の無限希釈における温度依存性拡散係数を予測するためのハイブリッドテンソル補完法(TCM)を提案する。 TCMは268Kから378Kの間の任意の温度に線形に外挿し、予測精度が著しく向上した。 予測性能をさらに向上するため,実験データベースをアクティブラーニング戦略を用いて拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5039813366558306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting diffusion coefficients in mixtures is crucial for many applications, as experimental data remain scarce, and machine learning (ML) offers promising alternatives to established semi-empirical models. Among ML models, matrix completion methods (MCMs) have proven effective in predicting thermophysical properties, including diffusion coefficients in binary mixtures. However, MCMs are restricted to single-temperature predictions, and their accuracy depends strongly on the availability of high-quality experimental data for each temperature of interest. In this work, we address this challenge by presenting a hybrid tensor completion method (TCM) for predicting temperature-dependent diffusion coefficients at infinite dilution in binary mixtures. The TCM employs a Tucker decomposition and is jointly trained on experimental data for diffusion coefficients at infinite dilution in binary systems at 298 K, 313 K, and 333 K. Predictions from the semi-empirical SEGWE model serve as prior knowledge within a Bayesian training framework. The TCM then extrapolates linearly to any temperature between 268 K and 378 K, achieving markedly improved prediction accuracy compared to established models across all studied temperatures. To further enhance predictive performance, the experimental database was expanded using active learning (AL) strategies for targeted acquisition of new diffusion data by pulsed-field gradient (PFG) NMR measurements. Diffusion coefficients at infinite dilution in 19 solute + solvent systems were measured at 298 K, 313 K, and 333 K. Incorporating these results yields a substantial improvement in the TCM's predictive accuracy. These findings highlight the potential of combining data-efficient ML methods with adaptive experimentation to advance predictive modeling of transport properties.
• Abstract（参考訳）: 実験データが乏しく、機械学習(ML)は確立された半経験的モデルに代わる有望な代替手段を提供するため、混合物中の拡散係数を予測することは多くのアプリケーションにとって重要である。 MLモデルの中で、マトリックス補完法(MCM)は二成分混合物の拡散係数を含む熱物性を予測するのに有効であることが証明されている。 しかし、MCMは単温度予測に制限されており、その精度は興味のある各温度に対する高品質な実験データの可用性に強く依存する。 本研究では,二成分混合系の無限希釈における温度依存性拡散係数を予測するためのハイブリッドテンソル完備化法(TCM)を提案する。 TCMはタッカー分解を用い、298 K, 313 K, 333 Kにおける二元系における拡散係数の無限希釈に関する実験データを共同で訓練している。 TCMは268Kから378Kの任意の温度に線形に外挿し、すべての温度で確立されたモデルと比較して予測精度が著しく向上した。 さらに予測性能を向上させるために, パルス場勾配(PFG)NMRによる新しい拡散データ取得を目的としたアクティブラーニング(AL)戦略を用いて実験データベースを拡張した。 19溶質+溶媒系の無限希釈における拡散係数を298K,313K,333Kで測定した。 これらの結果は、データ効率のよいML手法と適応実験を組み合わせることで、輸送特性の予測モデリングを推し進める可能性を強調している。

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