抄録
文献から入手したメタン酸化カップリング反応の実験データに関して、触媒組成と反応条件を予測記述子とした機械学習モデル、さらに、構成元素の特徴量を加えたモデルを用いて触媒活性の予測を行った。前者に比べて後者では予測精度の良化が見られた。最良の予測を示したXGB Regressorを用いた予測結果に対して、SHAPを用いて各特徴量の寄与の可視化を行った。反応温度や反応気質の分圧等、実験条件ならびにMn、Na、LiなどのMn/Na 2 WO 4 /SiO2 系触媒やLi/MgO系触媒の構成元素が高く評価された。近年特に注目されているMn/Na 2 WO 4 /SiO 2 系触媒に関して、PDPを用いて元素組成と収率の関係の可視化をおこなった。また、SMACをベースとした代理モデルを用いて最適な触媒組成および反応条件の探索をおこなった。
