Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM085477
Első szerző:	Kiss István Zalán
Cím:	Artificial Neural Network Approach to Predict the Solubility of C60 in Various Solvents / Kiss István Z., Mándi Géza, Beck Mihály T.
Dátum:	2000
ISSN:	1089-5639
Megjegyzések:	A multiparameter artificial neural network (ANN) approach was successfully utilized to predict the solubility of C60 in different solvents. Molar volume, polarizability parameter, LUMO energy, saturated surface, and average polarizability molecular properties were chosen to be the most important factors determining the solubilities. The results show that in a large number of solvents (126) the solubility decreases with increasing molar volumes of the solvents and increases with their polarizability and saturated surface areas. A method is suggested to the approximate determination of experimentally not easily measurable solubility related thermodynamic parameters, e.g., the Hildebrand parameter, based on reliable solubility measurements.
Tárgyszavak:	Természettudományok Kémiai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Journal Of Physical Chemistry A. - 104 : 34 (2000), p. 8081-8088. -
További szerzők:	Mándi Géza Beck Mihály (1929-2017) (kémikus)
Pályázati támogatás:	OTKA 16694 OTKA OTKA 25222 OTKA
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: