Predicción de propiedades termofísicas provenientes de datos ppt de sistemas binarios alcano-cloroalcano, usando un método de contribución de grupos

El diseño de procesos químicos es de gran importancia en la industria y se beneficia, en gran medida, de la estimación de propiedades termofísicas con alto grado de precisión. Entre los compuestos químicos altamente usados en la industria química, farmacéutica y petrolera se encuentran los alcanos,...

Full description

Autores:
Quintero Monroy, Maria Alejandra
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/39005
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/39005
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Propiedades Termofísicas
Alcanos
Cloroalcanos
Sistemas Alcano-Cloroalcano
Python
Aprendizaje Automático
Contribución De Grupos.
Thermophysical Properties
Alkanes
Chloroalkanes
Alkane-Chloroalkane Systems
Python
Machine Learning
Group Contributions.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)