Closed-Loop Multitarget Optimization for Discovery of New Emulsion Polymerization Recipes
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F15%3A43900258" target="_blank" >RIV/60461373:22340/15:43900258 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.oprd.5b00210" target="_blank" >http://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.oprd.5b00210</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1021/acs.oprd.5b00210" target="_blank" >10.1021/acs.oprd.5b00210</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Closed-Loop Multitarget Optimization for Discovery of New Emulsion Polymerization Recipes
Popis výsledku v původním jazyce
Self-optimization of chemical reactions enables faster optimization of reaction conditions or discovery of molecules with required target properties. The technology of self-optimization has been expanded to discovery of new process recipes for manufacture of complex functional products. A new machine-learning algorithm, specifically designed for multiobjective target optimization with an explicit aim to minimize the number of "expensive" experiments, guides the discovery process. This "black-box" approach assumes no a priori knowledge of chemical system and hence particularly suited to rapid development of processes to manufacture specialist lowvolume, high-value products. The approach was demonstrated in discovery of process recipes for a semibatch emulsion copolymerization, targeting a specific particle size and full conversion.
Název v anglickém jazyce
Closed-Loop Multitarget Optimization for Discovery of New Emulsion Polymerization Recipes
Popis výsledku anglicky
Self-optimization of chemical reactions enables faster optimization of reaction conditions or discovery of molecules with required target properties. The technology of self-optimization has been expanded to discovery of new process recipes for manufacture of complex functional products. A new machine-learning algorithm, specifically designed for multiobjective target optimization with an explicit aim to minimize the number of "expensive" experiments, guides the discovery process. This "black-box" approach assumes no a priori knowledge of chemical system and hence particularly suited to rapid development of processes to manufacture specialist lowvolume, high-value products. The approach was demonstrated in discovery of process recipes for a semibatch emulsion copolymerization, targeting a specific particle size and full conversion.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
CI - Průmyslová chemie a chemické inženýrství
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
R - Projekt Ramcoveho programu EK
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Organic Process Research & Development
ISSN
1083-6160
e-ISSN
—
Svazek periodika
19
Číslo periodika v rámci svazku
8
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
1049-1053
Kód UT WoS článku
000360103200018
EID výsledku v databázi Scopus
—