Predicting Solubility Limits of Organic Solutes for a Wide Range of Solvents and Temperatures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The solubility of organic molecules is crucial in organic synthesis and industrial chemistry, it is important in the design of many phase separation and purification units, and it controls the migration of many species into the environment. To decide which solvents and temperatures can be used in the design of new processes, trial and error is often used, as the choice is restricted by unknown solid solubility limits. Here we present a fast and convenient computational method for estimating the solubility of solid neutral organic molecules in water and many organic solvents for a broad range of temperatures. The model is developed by combining fundamental thermodynamic equations with machine learning models for solvation free energy, solvation enthalpy, Abraham solute parameters, and aqueous solid solubility at 298K. We provide free open-source and online tools for the prediction of solid solubility limits and a curated data collection (SolProp) that includes more than 5,000 experimental solid solubility values for validation of the model. The model predictions are accurate for aqueous systems and for a huge range of organic solvents up to 550K or higher. Methods to further improve solid solubility predictions by providing experimental data on the solute of interest in another solvent, or on the solute’s sublimation enthalpy, are also presented.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle