徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Kamiike Ryota/[平野 朋広]/[右手 浩一]/Statistical determination of chemical composition and blending fraction of copolymers by multivariate analysis of 1H NMR spectra of binary blends of the copolymers/[Polymer]

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EID
387820
EOID
1056948
Map
0
LastModified
2022年8月24日(水) 14:30:53
Operator
三好 小文
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
平野 朋広
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種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨 国内共著(徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない))
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.応用化学系.物質合成化学分野(2017年4月1日〜)
著者 必須
  1. (英) Kamiike Ryota
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  2. 平野 朋広([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.応用化学系.物質合成化学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.応用化学システムコース.物質合成化学講座])
    役割 任意 共著
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 右手 浩一([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.応用化学系.物質合成化学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.応用化学システムコース.物質合成化学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Statistical determination of chemical composition and blending fraction of copolymers by multivariate analysis of 1H NMR spectra of binary blends of the copolymers

副題 任意
要約 任意

(英) A chemometric approach for the quantitative structural analysis of binary blends of copolymers was conducted. Three types of copolymers were synthesized by radical emulsion copolymerization of two out of three monomers acrylonitrile, styrene, and α-methylstyrene to prepare three series of binary blends of these copolymers. Partial least-squares (PLS) regression and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression were conducted with datasets in which the 1H nuclear magnetic resonance (NMR) spectral matrix of the binary blends (explanatory variables) is combined with the blending parameter matrix (objective variables) of the binary blends. The blending parameters, such as chemical compositions and mole fractions of the component copolymers, were successfully predicted without any assignments of the 1H NMR signals through stepwise optimization of the objective and explanatory variables. LASSO regression exhibited higher accuracy than PLS regression, suggesting that the variable selection in LASSO regression was responsible for the improvement in the quantitative prediction.

(日) アクリロニトリル,スチレンおよびα-メチルスチレンのうちの2つのモノマーからなる2元共重合体を合成し,その2元ブレンドの1H NMRスペクトルの多変量解析により,ブレンドパラメータを推定した.変数を段階的に最適化することにより,NMRシグナルの帰属なしに,共重合体成分の組成とブレンド比率を精度よく推定できることを見出した.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 Polymer(Butterworth-Heinemann)
(pISSN: 0032-3861)
ISSN 任意 0032-3861
ISSN: 0032-3861 (pISSN: 0032-3861, eISSN: 1873-2291)
Title: Polymer
Title(ISO): Polymer (Guildf)
Publisher: Elsevier B.V.
 (NLM Catalog  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 256
必須
必須 125207 125207
都市 任意
年月日 必須 2022年 9月 21日
URL 任意
DOI 任意 10.1016/j.polymer.2022.125207    (→Scopusで検索)
PMID 任意
CRID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意