2004.5.10
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分析化学：GCRI:ガスクロのリテンション・インデックス推算
分離技術会発表
これは正確に言うと文献ではなく技術資料です。インターネットでRetention Indexをキーワードにgoogleでも引けばトップで出てきます。
http://www.chem.agilent.com/cag/cabu/pdf/b-0279.pdf
から取った、
「Retention Index Characterrization of Flavar,Fragrance and Many other compounds on DB-1 and DB-XLB」
Gay Sun and Phil Stremple
ようはガスクロのカラムメーカーの技術資料のようです。
ガスクロのリテンションタイムはカラムの温度、カラムの長さ、インジェクションの温度、キャリアーの流速によって変化します。
そこでn-アルカンの出てくる位置の相対位置をリテンションインデックスとして色々な化合物がどこに出てくるかをアルコール、フェノール、ケトン、アルデヒド、エーテル、エステル、ハロゲン、アミンについて検討しています。
DB-1、DB-XLBという２種類のカラムの性能比較を目的にしているようです。
詳しい内容は読んでいただくとして、このデータから推算式を作る事を考えました。
ものすごく複雑な化合物（香料？？）も含まれているのでそれらを除くと167化合物のデータがありました。
その化合物のリテンション・インデックスを推算したいのですが、まずやる事はどんな化合物としての物性がリテンション・インデックスを決定しているのであろうか考える事から始まります。
液体がガスになること、そのガスがカラムの充填剤と相互作用しながら押し出されて行く事。
を考えると、化合物の沸点（もしくは蒸気圧）とカラムの充填剤（この場合はスチレン系のポリマー）とその化合物との相互作用がリテンション・インデックスを決めているように思われます。
ですから化合物の、沸点、蒸気圧、蒸発潜熱、SP値、ωなどを説明因子に使ってリテンション・インデックスを推算するニューラルネットワークを構築します。
十分に収束する場合にはいらなそうな説明因子を除いて再計算します。
中間層の数は最初は多めでスタートしますが説明因子の数とも照らし合わせながらなるべく少ない数に減らして行きます。
最終的にどこまで少ない説明因子と少ない中間層にできるかが腕の見せ所です。
例えば１６７化合物しかないのですから１６７説明因子があれば全部を分離できます。
中間層も１６７あれば相関係数１で求まります。
ニューラルネットワークの場合（説明因子＋１）＊中間層の数だけ変数があります。
重回帰の場合には変数の数より式の数が多くないとその式が解けません。
点が1点ならどんな線でも引けます。
点が2点あると誤差は分からないけど線は引けます。
点が3点あって始めて誤差も含めた線が引けます。
ですから自分は（説明因子＋１）＊中間層の数（未知変数の数）は式の数１６７の1/3以下になるように進めています。
このリテンション・インデックスの場合には説明因子数４中間層２ですので未知変数１０、最低でも3倍の３０データは欲しいところです。
今回はデータは１６７なので十分なデータが確保されています。
それではデモストレーションを御覧下さい。
少々お待ちください。
使い方が分からない場合にはこちらを参照下さい。
まず構造を描いて下さい。
水素はプログラムが自動的に付加します。
Calcボタンを押すとその化合物の沸点などを推算してその値を用いてニューラルネットワークでリテンション・インデックスを推算します。次に分子を2番目を選んでまた構造を書きます。
そしてCalcボタンを押すと2番目の分子についてリテンション・インデックスを計算します。
チャートを選ぶとその化合物がどのように出てくるか図示されます。
このデモはFや芳香族も扱えます。
このリテンション・インデックスの推算には化合物の沸点の情報が必須なことがわかりました。
このニューラルネットワークを構築する場合には沸点はデータベースの値を入れます。
しかし実際に使う時には沸点も分からない化合物がガスクロのどの位置に出てくるかをしりたいことが多いのです。
そこで、構造式を描いたらその構造式の化合物の沸点をまず推算します。
その推算された沸点を用いてニューラルネットワークでリテンション・インデックスを推算します。
そこで（沸点を）推算（して）の（リテンション・インデックスの）推算になってしまうので精度は落ちてしまいます。
それを回避したい場合にはニューラルネットワークを構築する際に最初からデータベースの沸点を使わずに推算値の沸点を使う事です。
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