口2025-0195

発表題目	高分子状窒化炭素の水溶性染料吸着特性予測モデルの高精度化
発表者名	○永廣 卓哉、中橋 明子
発表会名	第63回高分子と水に関する討論会
発表日	2025/12/12

概要

吸着実験において、合成・吸着条件の組み合わせが増大すると網羅的に実験することは困難になる。本研究では、異なる比表面積を持つ6種の高分子状窒化炭素を合成し、9種の染料に対する吸着実験を実施した。また、機械学習モデルにより、各条件下における染料除去率を予測した。予測精度向上のため、モデル解釈技術であるSHapley Additive exPlanations (SHAP)により算出したSHAP値を説明変数に追加した。その結果、SHAP値を用いることで、Bayesian ridgeモデルなどの予測精度が大きく向上し、従来モデル解釈に用いられてきたSHAPによる予測精度の向上が示唆された。