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Deciphering pH Behavior in Deep Eutectic Solvents: Synergizing Experimental Data and Computational Modeling
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OA
AI
DOI：10.1002/cctc.70846.png)
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摘要
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深共晶溶剂（DESs）在上游和下游工艺中应用的不断扩展，使其体系中的pH作用日益受到关注。尽管其重要性，DESs中pH的准确测定仍是一项重大挑战，这主要归因于缺乏标准化的测量规程。这导致文献中数据有限且有时存在矛盾。本研究采用两种互补技术——pH电极测量和基于pH敏感指示剂的UV-Vis光谱法，探究代表性DESs的酸碱性质。所考察的DESs包括基于氯化胆碱、甜菜碱和四丁基氯化铵，并与甘油或乙二醇结合的水溶性体系，以及一个疏水性的利多卡因-油酸体系。指示剂溶液用盐酸滴定，同时记录各染料转变范围内的吸光度和电极pH值。所得吸光度-pH曲线采用逆Boltzmann模型拟合，显示优异的相关性（R² > 0.99）并实现可靠的内插。此外，基于高斯过程（GP）的机器学习（ML）在95%置信区间内证实了两种方法之间的一致性。这种综合方法为DESs中pH的准确评估提供了稳健的框架。
Keyword:
DES
machine learning modeling
pH
pH indicator
UV–vis spectroscopy
AI总结
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期刊
IF:
3.9
论文数:
9.5K
被引数:
2.5W
机构
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