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Estimating solubility of supercritical H_2S in ionic liquids through a hybrid LSSVM chemical structure model

Chinese Journal of Chemical Engineering 2019年第3期27卷 620-627页

作者： Alireza Baghban Jafar Sasanipour sajjad habibzadeh Zhi'en Zhang Chemical Engineering Department Amirkabir University of Technology Gas Engineering Department Petroleum University of Technology Key Laboratory of Low-grade Energy Utilization Technologies and Systems Ministry of Education of China Chongqing University

Development of a predictive tool for H_2S solubility estimation can be very helpful in gas sweetening industry. Experimental databases on H_2 S solubility were rarely available, so as reliable predictive models. Thus, in this study the H_2 S solubility database was established, and then a Least-Squares Support Vector Machine(LSSVM) approach based on the established database is proposed. Group contribution method was also applied to eliminate the model's dependence on experimental data. Accordingly, our proposed LSSVM model can predict H_2 S solubility as a function of temperature, pressure, and 15 different chemical structures of Ionic liquids(ILs). Root Mean Square Error(RMSE) and coefficient of determination(R^2) are 0.0122 and 0.9941, respectively. Moreover, comparison of our model with other existing models showed its reliability for H_2 S solubility in ILs. This can be very useful for engineers dealing with gas sweetening process in different applications of analysis, simulation, and designation.

关键词： Ionic liquid Hydrogen sulfide LSSVM Group contribution method

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Estimating solubility of supercritical H 2 S in ionic liquids through a hybrid LSSVM chemical structure model

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中国化学工程学报（英文版） 2019年第3期

作者： Alireza Baghban Jafar Sasanipour sajjad habibzadeh Zhi'en Zhang

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