Leveraging advanced ensemble learning techniques for methane uptake prediction in metal organic frameworks
Notice bibliographique
Résumé
Energy and environmental policy agencies have been looking for suitable adsorbent materials to promote the use of adsorbed natural gas (ANG). Various candidate adsorbent materials have been developed and tested for methane adsorption. Metal-Organic Frameworks (MOFs) have shown a promising performance in methane adsorption and are of particular interest due to their power in adsorption and separation of gases, chemical tunability, ease of synthesis, and high surface area. Accurate calculation of the theoretical adsorption potential of methane in MOFs and its validation through experiments brings about significant challenges. A growing number of researchers are adopting soft-computing approaches, particularly machine-learning (ML) algorithms, to tackle these challenges. Although ML algorithms have been applied in assessing methane uptake capacity of MOFs, the majority of these efforts have primarily focused on feature selection or the criteria for MOF screening. This communication, however, mainly focuses on the implementation of ensemble-based ML paradigms, including gradient boosting (GBoost), extreme gradient boosting (XGBoost), light gradient boosting machine (LightGBM), and gradient boosting with categorical features support (CatBoost) in accurate estimation of methane uptake capacity of experimentally synthesized MOFs based on some readily available features including temperature, pressure, and MOF’s pore volume and surface area, for the first time. To this end, a database containing almost 2600 datapoints was attained. The results indicated the high performance of the XGBoost algorithm in estimating the methane uptake capacity of MOFs with a correlation coefficient (R 2 ) of 0.9955. Moreover, further analyses revealed that the developed predictive model can reliably estimate the physical trend of CH 4 capacity variations with changing pressure. Also, further analysis indicated the large impact of pressure value on the predicted values. The employed outlier detection technique showed that almost 95% of the collected data points were valid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».