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Utilization of machine learning for radiation graft polymerization and and construction of polymerization yield prediction model

利用机器学习进行辐射接枝聚合并构建聚合产率预测模型

基本信息

批准号：
20K12488
负责人：
植木悠二
金额：
$ 2.75万
依托单位：
National Institutes for Quantum Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K12488/
关键词：
量子ビーム放射線グラフト重合機械学習重合予測モデル式

项目摘要

本研究課題は、高分子改質手法である放射線グラフト重合技術に統計解析手法などの機械学習を融合することにより、基材や薬品の分子情報などを基に重合収率を予測可能な解析手法の開発を目的としている。前年度までの研究では、量子化学計算により導出したモノマーの物性情報を説明変数として用いた重合収率予測モデルの構築及び重合予測に成功し、放射線グラフト重合反応における機械学習利用の有用性を確認することができた。本年度（R4年度）は、プロセスインフォマティクスにおける重合収率予測への応用展開を目指し、機械学習用データセットの構築を試みた。放射線グラフト重合反応におけるプロセス因子としては、照射線量、薬品濃度、溶媒種、固液比、溶存酸素濃度、重合温度等があり、各種因子を組み合わせたグラフト重合実験を実施し、目的変数であるグラフト重合収率を得た。

The purpose of this research is to develop methods for polymer modification, radiation degradation, coincidence technology, statistical analysis, mechanical learning, fusion, molecular information of substrates and chemicals, prediction of coincidence rate, and possible analytical methods. In the past year, the study of quantum chemistry calculation has been carried out to determine the number of physical properties and the application of coincidence rate prediction. The construction and application of coincidence rate prediction have been successfully confirmed. This year (R4), we will try our best to improve the quality of the products. The radiation coincidence rate is determined by combining various factors such as radiation dose, chemical concentration, solvent species, solid-liquid ratio, dissolved acid concentration, coincidence temperature, etc.