Solubility prediction of anthracene in nonaqueous solvent mixtures using a combination of Jouyban-Acree and Abraham models
Notice bibliographique
Résumé
The applicability of previously developed quantitative structure-property relationships was extended to predict the solubility of anthracene in nonaqueous binary and ternary solvent mixtures. The accuracy of the proposed methods was evaluated using 81 solubility data sets collected from the literature. The individual and mean percentage deviation (IPD and MPD) of experimental and computed solubilities were calculated as accuracy criteria. The computations were carried out using experimental and predicted mole fraction solubility of anthracene in monosolvent systems for binary and ternary solvent systems. The overall MPD of solubility prediction using experimental values in monosolvents varied from 5.2% to 4.2% and from 16.5% to 10.7% for binary and ternary solvents, using water to solvent and gas to solvent solvational parameters, respectively. The IPD distribution was better for the gas to solvent model. The corresponding ranges for the predicted solubility of anthracene in monosolvents were 47.9% to 28.1% and 23.9% to 22.5% for binary and ternary solvents, respectively, and IPD distribution was more favourable for the gas to solvent model. In general, the models derived from gas to solvent coefficients provided more accurate predictions and are recommended for practical applications.Key words: solubility, prediction, cosolvency, anthracene, Abraham model, Jouyban-Acree model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».