Supervised machine learning for prediction of zirconocene-catalyzed α-olefin polymerization
Supervised machine learning for prediction of zirconocene-catalyzed α-olefin polymerization
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用于预测二茂锆催化α-烯烃聚合的监督机器学习
DOI：
10.1016/j.ces.2019.115224
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发表时间：
2019
影响因子：
4.7
通讯作者：
Hartman, Ryan L.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rizkin, Benjamin A.;Hartman, Ryan L.
一种新的方法，其中人工神经网络（ANN）的第一性原理数据进行训练，以预测的链长，多分散性（ESTA）和绝热温度的二茂锆催化聚合反应。人工神经网络生成的数据显示出良好的协议与理论结果，与整体R 2为0.9987。使用其显着增强的计算速度，人工神经网络被用来分析反应空间，提供洞察的趋势，在分子量和分子量与动力学参数的各种组合，特别是指出理想的和不理想的操作区域。该网络进行反向训练，并用于从链长和链长生成反应速率常数，从而为聚合反应提供了一种新形式的动力学推导。该训练用于推导文献中报道的不同催化剂的潜在速率常数。总的来说，这些数据表明，人工神经网络是一个合理的工具，用于分析数据复杂的烯烃催化烯烃聚合。
A new approach is demonstrated in which an Artificial Neural Network (ANN) was trained with first-principles data to predict the chain length, polydispersity (Đ) and adiabatic temperature for a zirconocene-catalyzed polymerization reaction. The ANN-generated data shows good agreement with the theoretical results, with an overall R 2 of 0.9987. Using its significantly enhanced computational speed, the ANN was used to analyze the reaction space, providing insights into trends seen in molecular weight and Đ with various combinations of kinetic parameters, particularly pointing out regions of desirable and undesirable operation. The network was trained in reverse and used to generate reaction rate constants from chain length and Đ, enabling a new form of kinetic deduction for polymerization reactions. This training was used to derive potential rate constants for different catalysts reported in the literature. Overall, this data indicates that ANNs are a plausible tool for analyzing data from complex metallocene-catalyzed olefin polymerizations.
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