arXiv · ML· Marco Hoffmann, Sebastian Schmitt, Hans Hasse, Fabian Jirasek·2026-10-28 12:00· 5 小时前AI 评分33

COGNAC：用于液相混合物热力学的原子相互作用图神经网络

Learning atomic interactions for the thermodynamics of liquid mixtures

AI 导读

COGNAC 是一种基于图神经网络的模型，通过 UNIFAC 框架学习原子级几何与交互参数，在预测活度系数时精度显著高于 UNIFAC 和 HANNA。该模型基于约 82 万实验数据点训练，相比 HANNA 误差降低 13-63%，并能可靠预测多相平衡与共沸物，计算成本与 UNIFAC 相当。

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