ᐉ Цены на кладку стен из газоблока и пеноблока
Материал для кладки стен жилых помещений, особенно частных домов должен быть легким, экологичным и устойчивым. Информация актуальна на 2023 г. Исходя из этого, можно с уверенностью сказать, что газо- и пенобетон — наиболее популярные и практичные материалы. Они обладают следующими преимуществами:
- Невысокая цена;
- Прочность;
- Легкий вес, благодаря чему не вызывается сильная нагрузка на фундамент. Соответственно такой дом прослужит дольше;
- Хорошая тепло- и шумоизоляция;
- Простота кладки;
- Морозоустойчивость;
- По экологичности уступают только натуральному дереву.
Кладка стен из обоих материалов несильно отличается, но все же лучше рассмотреть их отдельно. На нашем сайте «Все работники» вы с легкостью найдете мастеров, которые предложат Вам выгодную цену за работу и лучшее качество. Выбрать специалиста или бригаду можно на этой странице.
Возведение стен из газоблока — не очень тяжелая процедура, если все действия выполняются правильно. Газоблок является универсальным строительным материалом. Это значит, что при необходимости его можно резать и обрабатывать, создавая даже самые причудливые архитектурные формы. Кладку можно осуществлять как в один, так и в два блока толщиной. Это зависит от желаемой толщины стены.
Чтобы построить стену из газоблока, необходимо иметь подготовленный фундамент. Основание должно быть идеально ровное. Также обязательно необходимо произвести гидроизоляцию фундамента. На этом подготовительные работы завершены и можно приступать к работе. Кладка начинается с углов, там и необходимо установить отвесы для контролирования строго вертикального расположения.
Важно! Для того, чтобы достичь максимального качества кладки, приготовьте специальные направляющие, между которыми нужно будет натянуть шнуры для выравнивания всех рядов газоблоков.
Когда первый слой готов, все следующие можно укладывать на клеевой раствор или цемент. Необходимо следить, чтобы каждый последующий ряд был смещен относительно предыдущего. Это обеспечит стойкость конструкции. Укладка газобетона требует определенных навыков и соблюдения всех норм. Только в этом случае вы увидите все его преимущества и не возникнет никаких проблем. Стоит также отметить, что цена за работу по кладке стен из газоблоков зависит от сложности здания, времени года, этажности и других факторов. Среднерыночную стоимость можно увидеть вверху этой страницы.
Кладка стен из пеноблоковВозведение стены из пенобетона — это аналогичный вариант. В данном случае стоимость и расходы материала могут немного отличаться. Сама кладка осуществляется практически так же само, но резать пенобетон и сверлить в нем отверстия намного легче. Это позволяет использовать даже повседневный инструмент, экономя на подготовке блоков.
Наш сайт «Все работники» предлагает большой выбор мастеров и бригад в любом городе Украины.
Все они — квалифицированные специалисты и подтвердили свое мастерство многолетним опытом. Выбирая их, вы можете быть уверенны в качестве и надежности кладки стен.
ᐈ Кладка газоблоков Хмельницкий — Цена за штуку 2023, стоимость
Стоимость работ
Посмотреть все
Лучшие специалисты для кладки кирпича с последними отзывами
Был(а) на сайте 2 часа назад
Професійно займаюся ремонтом та оздобленням квартир в місті Хмельницькому та області. В розділі “портфоліо” можна ознайомитися зі зразками виконаних робіт. Перед початком виконання робіт обов’язкове складання детального кошторису. Для людей які хочуть запропонувати роботу є прайс в якому можна ознайомитися з вартістю деяких робіт, тільки після ознайомлення пропонуйте роботу.98%позитивных
Валерий Р.21 июня 2021
Профессионал своего дела,быстро и качественно!Рекомендую!Валерий Р.21 июня 2021
Профессионал своего дела,быстро и качественно!Рекомендую!Был(а) на сайте 2 дня назад
100%позитивных
Vitaliy Suskiy7 февраля 2020
Професіонал своєї справи, спеціалізується не тільки на кладці.
Має достатню базу знань і навиків. Рекомендую до співпраці!!Vitaliy Suskiy7 февраля 2020
Професіонал своєї справи, спеціалізується не тільки на кладці. Має достатню базу знань і навиків. Рекомендую до співпраці!!Был(а) на сайте 2 часа назад
88%позитивных
Артур26 ноября 2022
Сергій – професіонал своєї справи. Роботу виконав на відмінно. РекомендуюАртур26 ноября 2022
Сергій – професіонал своєї справи. Роботу виконав на відмінно. РекомендуюБыл(а) на сайте больше 10 дней назад
100%позитивных
Руслана Ш.28 октября 2021
Очень довольна работой мастера .человек отвественный .и четко знает свою работу )благодарю васAndrii Maremora4 сентября 2021
Работа выполнена качественно, в оговоренные сроки. Замечаний нет. Готов сотрудничать еще, жаль пока нет поводаРуслана Ш.28 октября 2021
Очень довольна работой мастера .человек отвественный .и четко знает свою работу )благодарю васAndrii Maremora4 сентября 2021
Работа выполнена качественно, в оговоренные сроки. Замечаний нет. Готов сотрудничать еще, жаль пока нет поводаБыл(а) на сайте больше 10 дней назад
100%позитивных
У специалиста пока нет отзывов,
но он работает над этимБыл(а) на сайте больше 10 дней назад
Виконуємо будь які роботи пов’язані з ремонтом та будівництвом. Стаж робіт більше 10 років.
0%позитивных
У специалиста пока нет отзывов,
но он работает над этимБыл(а) на сайте больше 10 дней назад
66%позитивных
У специалиста пока нет отзывов,
но он работает над этимБыл(а) на сайте больше 10 дней назад
100%позитивных
У специалиста пока нет отзывов,
но он работает над этимБыл(а) на сайте больше 10 дней назад
Буду радий допомогти в вирішенні різних життєвих проблем та ситуацій. Також маю права категорії В, стаж 20 років. Розгляну всі пропозиції для подальшої взаємовигідної співпраці. Розгляну як разові пропозиції так і роботу на постійну основу0%позитивных
У специалиста пока нет отзывов,
но он работает над этимБыл(а) на сайте больше 10 дней назад
100%позитивных
У специалиста пока нет отзывов,
но он работает над этим
Має достатню базу знань і навиків. Рекомендую до співпраці!!Vitaliy Suskiy
Замечаний нет. Готов сотрудничать еще, жаль пока нет поводаРуслана Ш.
Також маю права категорії В, стаж 20 років. Розгляну всі пропозиції для подальшої взаємовигідної співпраці. Розгляну як разові пропозиції так і роботу на постійну основуНаши специалисты получили уже 4 отзыва в категории “Кладка газоблоков”, успейте ознакомиться!
Сервис заказа услуг kabanchik.ua на канале 1+1
Всеукраинский телеканал в программе “Завтрак с 1+1” в прямом эфире взял интервью у основателя проекта kabanchik.ua Романа Киригетова о том, как работает сервис и как безопасно заказывать услуги частных специалистов в Украине
Прайс: Кладка газоблоков в городе Хмельницкий 2023
| Стоимость кладки кирпича | Цена, грн./м2 |
|---|---|
| Фасад. облицовочный кирпич | от 200 грн. |
| Перегородки в 1/2 кирпича (черновая кладка) | от 80 грн. |
| Стена черновая | от 300 грн. |
| Стена под расшивку | от 400 грн. |
| Стена из газоблока или пеноблока | от 250 грн. |
| Перегородка из газоблока или пеноблока | от 250 грн. |
| Кладка стен из шлакоблока | от 300 грн. |
| Кладка стены из керамоблока | от 300 грн. |
| Стена из ракушечника | от 240 грн. |
| Армирование кладки сеткой | от 15 грн. |
| Анкеровка одной стены к другой | от 15 грн. |
| Кладка вентканалов и дымохода | от 200 грн. |
| Приготовление раствора для кладки | от 130 грн. |
*Цена актуальная на Июль 2023
Часто задаваемые вопросы про Кладка газоблоков
Как заказать услуги специалистов?Переходите по ссылке и нажимайте “Вызвать мастера”.
Если вы воспользуетесь услугами мастера, то стоимость выезда составит 0 грн, если же мастер проконсультирует вас, но не будет выполнять работу, стоимость выезда составит 150 грн.
Все наши специалисты проходят проверку паспортных данных. Если вы столкнулись с недобросовестным специалистом, обратитесь в службу поддержки для компенсации до 1 000 грн.
6 голосов, в середньому 4.5 из 5Анализ стоимости и веса легких перегородок и газоблоков Wuhan Daquan-Легкая стеновая плита
8 м * 2,8 м с газоблоком сделать внутреннюю стену цена/вес таблица анализа
8 м * 2,8 м по обеим сторонам перегородки – каркасная колонна, 0,8 * 2,1 открывающаяся дверь с перегородкой из газоблока должна проектировать конструкционная колонна, одна перемычка
НЕТ. | название материала | Единица | Применение | Искусственная себестоимость | Стоимость сырья цена | Общая стоимость (юаней) | примерный вес (кг) | Примечание |
1 | известняковый кирпич | м3 | 0,5026 | 223.04 | 136,72 | 180,82 | Соединение плиты и газоблока часть третья обшивка толстого силикатного кирпича, стык бруса и газоблока с силикатным песком кирпич, 200 мм | |
2 | Газоблок | м3 | 3,76 | 148,96 | 219 | 1383,53 | 2256. | С газблоком 200 |
3 | Уменьшение, перемычка, усиление армированная кладка | т | 0,03 | 728,83 | 2650 | 101,36 | 30.00 | Строительная колонна тройного диаметра 12 и 1 диаметр 8, перемычка в третичном диаметре 10 и кирпичная кладка усиление армированное диаметром 6,5 |
4 | Конструкционная колонна посадочного бруса | шт | 8 | 5 | 3 | 64. | 7.10 | |
5 | Стойка и перемычка бетонная | м3 | 0,14 | 27,56 | 375 | 56,36 | 336.00 | |
6 | Шаблон поста и перемычки | м2 | 2,81 | 31.41 | 44.05 | 212.04 | 73.06 | |
7 | Обычный цементный раствор, содержащий клей 801 | м2 | 42,44 | 1,2 | 50,93 | 0,00 | Вес слишком легкий можно игнорировать | |
8 | Штукатурка внутренних стен | м2 | 42,44 | 13. | 6 | 825,46 | 1697,60 | Включая двери и окна |
9 | Балки внутренних стен с бордюрной сеткой из кирпичной кладки ткань | м2 | 7,68 | 7,5 | 57,60 | 0,00 | Вес слишком легкий можно игнорировать | |
10 | Итого (напрямую) | А | 2751,28 | 5292,88 | ||||
11 | Налоги и сборы (прямые сборы * 30%) | Б=(А*30%) | 825,38 | |||||
12 | общая стоимость строительства | С=(А+В) | 3576,67 | |||||
13 | Вес за квадратный метр стоимость/за квадрат | Д=(С/20. | 172,62 | 255,45 | ||||
00
00
45
72)Примечание: в приведенной выше форме цена за единицу основана на УХАНЬ. информация о ценах на строительную технику в июне 2016 года, информация о ценах
Легкая панель анализ затрат | |||
спецификация цена | Легкая панель (толщина) | ||
90 мм (внутренняя стена) | · 120 мм (снаружи стена) | ||
стена | 61 | 78 | |
плата за перевозку | 4 | 6 | |
отправиться | 1,43 | ||
идти наверх | 3. | 4.7 | |
установить | 13.2 | 19,8 | |
· Аксессуары | 4 | 5 | |
общий | 86,73 | 115,33 | |
установка вышеуказанной цены установки в качестве справочной цены, конкретная цена в зависимости от фактического положения проекта будет плавающей. 1, если украшение стена под покрытие, следует сделать обработку трещин (предложить) гипсом или фиброй сетчатая ткань, стоимость квадратного метра 13 * 2 = 26 юаней. 2, ограничение по времени
для проекта: Газобетон на карамельной машине (полнотелый кирпич, бетон, газобетон
блок, сухожилия Рейчел, кольцевая балка, конструкционная колонна, сетка, косая
кирпичная стена готового изделия. Штукатурка стен из газоблоков самый быстрый срок 41 день, сборка методом кладки кирпич или камни газоблок 2 дня (в т.ч. земля чистая, отдача, строить, кладя кирпичи или камни, Тайвань), газ из кирпича строить, кладя кирпичи или камни наклонный кирпич через семь дней, кирпич строить путем кладки кирпичи или камни косой 1 день, начал через 28 дней после завершения кладочная штукатурка (верхнюю не учитывать), впереди сведение строительство, очистка воды метоп низов, низов влажный, центрифуга, Приготовление серого хлеба, стяжка, подвесная сетка, штукатурка на три дня. | |||
1
Легкая панель и аэрация Сравнение массы тела блочной стены | |||||
200мм здание блоки | СПБ90 | 250мм здание блоки | СПБ120 | ||
вес | 255,45 | 65 | 321,78 | 126 | |
Легкая перегородка Wu Han Daquan и традиционный блочный сравнительный анализ показывают, что Wu Han Daquan
стоимость квадратного метра легких перегородок ниже, чем у традиционных
блок на 30%, снижение веса на 60% на квадратный метр, срок строительства значительно
уменьшенный.
Дизайн стены здания с самого начала с использованием легкого веса Wu Han Daquan
панель перегородки, все здание для снижения капитальных затрат будет иметь
определенный запас, требования к несущей способности легкой панели перегородки для
сталь уменьшается, меньше может уменьшить коэффициент армирования всего
здание, сама легкая перегородка, ценовое преимущество без нагрузки
стоимость несущей перегородки снижена
Wu Han Daquan за более чем десятилетний опыт, успех и сотрудничество с более чем 5000 строительных, недвижимых, отделочных компаний, предоставление их с качественным стеновым решением, авторы дополняют облегченную перегородку инженерное качество стен. Вы хотите узнать больше о легком разделе платы, добро пожаловать на горячую линию без питания: 400-027-1215.
Прогнозирование коэффициентов разделения молекул атмосферы на частицы газа с помощью машинного обучения
Арп, Х. П. Х. и Госс, К.-У.: Распределение окружающего газа/частиц.
3. Оценка коэффициентов распределения неполярных, полярных и ионизируемых органических соединений по их молекулярной структуре // Окружающая среда. науч. Technol., 43, 1923–1929, 2009. a
Барнс, Э. А., Харрелл, Дж. В., Эберт-Апхофф, И., Андерсон, К. и Андерсон, Д.: Просмотр вынужденных климатических закономерностей Через объектив ИИ, Geophys. Рез. Lett., 46, 13389–13398, 2019. a, b
Барток, А. П., Де, С., Полкинг, К., Бернштейн, Н., Кермоде, Дж. Р., Чаньи, Г., и Чериотти, М.: Машинное обучение объединяет моделирование материалов и молекул, Sci. Adv., 3, e1701816, https://doi.org/10.1126/sciadv.1701816, 2017. a
Бьянки Ф., Куртен Т., Рива М., Мор С., Риссанен М. П., Ролдин П., Берндт Т., Краунс Дж. Д., Веннберг П. О., Ментель, Т. Ф., Вильдт, Дж., Юннинен, Х., Йокинен, Т., Кулмала, М., Уорсноп, Д. Р., Торнтон, Дж. А., Донахью, Н., Кьергорд , H. G., и Ehn, M.: Органические молекулы с высоким содержанием кислорода (HOM) в результате газофазного автоокисления с участием пероксирадикалов: ключевой фактор образования атмосферного аэрозоля, Chem.
Rev., 119, 3472–3509, 2019. a, b
Билде М., Барсанти К., Бут М., Каппа С. Д., Донахью Н. М., Эмануэльссон Э. У ., Макфигганс Г., Кригер У. К., Марколли К., Топпинг Д., Зиманн П., Барли М., Клегг С., Деннис-Смитер Б., Холлквист М. , Холлквист, О. М., Хлыстов А., Кулмала М., Могенсен Д., Персиваль К. Дж., Поуп Ф., Рейд Дж. П., Рибейро да Силва М. А. В., Розенёрн, Т., Сало К., Сунсин В. П., Юли-Юути Т., Присле Н. Л., Пейджелс Дж., Рарей Дж., Зардини А. А. и Рийпинен И. .: Давление пара насыщения и энтальпии перехода низколетучих органических молекул, имеющих отношение к атмосфере: от дикарбоновых кислот к сложным смесям, Chem. Rev., 115, 4115–4156, 2015. a
Cervone, G., Franzese, P., Ezber, Y., и Boybeyi, Z.: Оценка риска атмосферных выбросов с использованием машинного обучения, Nat. Опасности Земля Сист. Sci., 8, 991–1000, https://doi.org/10.5194/nhess-8-991-2008, 2008. a, b
Coley, C.W., Eyke, N.S. и Jensen, K.F.: Autonomous Discovery in Химические науки, часть I: Progress, Angew.
хим. Междунар. Изд. 59, 22858, https://doi.org/10.1002/anie.201909987, 2020a. a
Coley, C. W., Eyke, N. S., and Jensen, K. F.: Autonomous Discovery in the Chemical Sciences Part II: Outlook, Angew. хим. Междунар. Эд., 59, 23414, https://doi.org/10.1002/anie.201909989, 2020b. a
Compernolle, S., Ceulemans, K., и Müller, J.-F.: ИСПАРЕНИЕ: новый метод оценки давления пара для органических молекул, включая неаддитивность и внутримолекулярные взаимодействия, Atmos. хим. Phys., 11, 9431–9450, https://doi.org/10.5194/acp-11-9431-2011, 2011. a, b
Durant, J. L., Leland, B. A., Henry, Д. Р. и Ноурс Дж. Г.: Повторная оптимизация ключей MDL для использования в поиске лекарств, J. Chem. Инф. Комп. наук, 42, 1273–1280, 2002. а, б
Эккерт Ф. и Кламт А.: Скрининг быстрого растворителя с помощью квантовой химии: подход COSMO-RS, AIChE J., 48, 369–385, 2002. a, b
Элм, Дж., Кубечка, Дж. , Бесель В., Яаскеляйнен М. Дж., Халонен Р., Куртин Т. и Вехкамяки Х.: Моделирование образования и роста атмосферных молекулярных кластеров: обзор, J.
Aerosol Sci., 149, 105621, https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2020.105621, 2020. a
Faber, F., Lindmaa, A., Lilienfeld, O. A. v., и Armiento, R.: Кристаллическая структура представления для моделей машинного обучения энергий пласта, Междунар. J. Квантовая химия, 115, 109.4–1101, 2015. a
Фанг, Л., Макконен, Э., Тодорович, М., Ринке, П. и Чен, X.: Эффективный поиск конформеров аминокислот с байесовской оптимизацией, J. Chem. Theory Comput., 17, 1955–1966, 2021. a
Фридман Дж., Хасти Т. и Тибширани Р.: Элементы статистического обучения, том. 1, Springer Series in Statistics, New York, 2001. a
Гош К., Штуке А., Тодорович М., Йоргенсен П. Б., Шмидт М. Н., Вехтари А. и Ринке, П.: Спектроскопия глубокого обучения: нейронные сети для спектров молекулярного возбуждения, Adv. наук, 6, 1801367, https://doi.org/10.1002/advs.201801367, 2019. a, b
Gitlab: KRR для атмосферных молекул, доступно по адресу: https://gitlab.com/cest-group/krr-and-atmospheric-molecules (последний доступ: август 2021 г.
), 2020 г. a
Goldsmith, B Р., Эстерхуизен Дж., Лю Дж.-К., Бартель К.Дж. и Саттон К.: Машинное обучение для проектирования и открытия гетерогенных катализаторов, AIChE J., 64, 2311–2323, 2018 г. . a
Гомес-Бомбарелли, Р., Агилера-Ипаррагирре, Дж., Хирзель, Т. Д., Дювено, Д., Маклорен, Д., Блад-Форсайт, М. А., Че, Х. С. , Айнзингер, М., Ха, Д.-Г., Ву, Т. С.-С., Маркопулос, Г., Чон, С., Канг, Х., Миядзаки, Х., Нумата, М., Ким , С., Хуанг, В., Хонг, С. И., Бальдо, М. А., Адамс, Р. П., и Аспуру-Гузик, А.: Разработка эффективных молекулярно-органических светоизлучающих диодов с высокой -пропускной виртуальный скрининг и экспериментальный подход, Нац. мат., 15, 1120–1127, 2016. a
Госс, К.-У.: Равновесие адсорбции органических соединений воздухом/поверхностью в условиях окружающей среды, Crit. Преподобный Env. науч. Tec., 34, 339–389, 2004. a
Госс, К.-У.: Прогнозирование зависимости константы закона Генри от температуры с использованием полипараметрических линейных соотношений свободной энергии, Chemosphere, 64, 1369–1374, 2006.
а
Госс К.-У. и Шварценбах, Р. П.: Линейные зависимости свободной энергии, используемые для оценки равновесного распределения органических соединений, Environ. науч. Техн., 35, 1–9, 2001. a
Гу, Г. Х., Нох, Дж., Ким, И., и Юнг, Ю.: Машинное обучение для материалов из возобновляемых источников энергии, J. Mater. хим. A, 7, 17096–17117, 2019. a
Хилал, С. Х., Айямпалаям, С. Н., и Каррейра, Л. А.: Коэффициент распределения воздух-жидкость для разнообразного набора органических соединений: закон Генри Константа в воде и гексадекане, окружающей среде. науч. Technol., 42, 9231–9236, 2008. a
Химанен, Л., Гертс, А., Фостер, А. С., и Ринке, П.: Материаловедение, управляемое данными: состояние, проблемы и перспективы, Доп. наук, 6, 18, https://doi.org/10.1002/advs.2018, 2019. a
Химанен Л., Ягер М. О. Дж., Морока Э. В., Канова Ф. Ф., Ранават Й. С., Гао Д. З., Ринке П. и Фостер А. С.: DScribe: библиотека дескрипторов для машинного обучения в материаловедении, Comput.
физ. Commun., 247, 106949, https://doi.org/10.1016/j.cpc.2019.106949, 2020. a, b, c, d, e, f, g, h
Huntingford, C., Jeffers, E С., Бонсолл М. Б., Кристенсен Х. М., Лис Т. и Ян Х.: Машинное обучение и искусственный интеллект для помощи в исследованиях и подготовке к изменению климата, Environ. Рез. Лет., 14, 124007, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab4e55, 2019. a, b
Хуо, Х. и Рупп, М.: Унифицированное представление для машинного обучения молекул и кристаллов, arXiv: препринт: arXiv:1704.06439, 2017. a, b, c, d
Хиттинен, Н., Элм, Дж., Малила, Дж., Кальдерон, С.М. и Присле, Н.Л.: Термодинамические свойства органосульфатов, полученных из изопрена и монотерпена, оцененные с помощью COSMO therm , Atmos. хим. Phys., 20, 5679–5696, https://doi.org/10.5194/acp-20-5679-2020, 2020. a, b
Hyttinen, N., Wolf, M., Rissanen, M. P. , Эн, М., Перакюля, О., Куртин, Т., и Присле, Н. Л.: Газо-частичное разделение циклогексена- и Высоконасыщенные кислородом димеры -пинена, полученные с помощью COSMOtherm, J.
Phys. хим. A, 125, 3726–3738, 2021. a
МГЭИК, Изменение климата, 2013 г.: Основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Пятый оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата под редакцией: Стокер Т. Ф., Цинь Д., Платтнер Г.-К., Тигнор М., Аллен С. К., Бошунг Дж., Науэльс А., Ся И. Бекс В. и Миджли П. М., издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 1535 стр., 2013 г. . a
Джеймс К., Вейнингер Д. и Делани Дж.: Руководство по теории дневного света. Daylight Chemical Information Systems, Inc., Ирвин, Калифорния, 1995. a, b, c, d
Дженкин, М. Э., Сондерс, С. М., и Пиллинг, М. Дж.: Разложение летучих веществ в тропосфере. органические соединения: протокол разработки механизма, Атмос. Environ., 31, 81–104, 1997. a, b
Калберер, М., Полсен, Д., Сакс, М., Штайнбахер, М., Доммен, Дж., Прево, А. С. Х., Фиссеха Р., Вайнгартнер Э., Франкевич В., Зеноби Р. и Балтеншпергер У.: Идентификация полимеров как основных компонентов атмосферных органических аэрозолей, Science, 303, 1659.
–1662, 2004. a
Кламт, А.: Модели сольватации COSMO и COSMO-RS, WIREs Comput. Мол. Sci., 1, 699–709, 2011. a, b
Кламт, А. и Эккерт, Ф.: COSMO-RS: новый и эффективный метод априорного прогнозирования теплофизических данных жидкостей, Fluid Phase Equilibr. , 172, 43–72, 2000. a, b, c, d
Кламт, А. и Экерт, Ф.: Исправление к COSMO-RS: новый и эффективный метод априорного прогнозирования теплофизических данных жидкостей, [Равновесие жидкой фазы. 172, 43–72, 2000], Равновесие жидкой фазы, 205, 357, https://doi.org/10.1016/S0378-3812(00)00357-5, 2003. a
Кролл Дж. Х., Смит Дж. Д., Че Д. Л., Кесслер С. Х., Уорсноп Д. Р. и Уилсон К. Р.: Измерение фрагментации и функционализации пути в гетерогенном окислении окисленного органического аэрозоля // Физ. хим. хим. Phys., 11, 8005–8014, 2009. a
Landrum, G.: RDKit: cheminformatics с открытым исходным кодом, доступно по адресу: http://www.rdkit.org/ (последний доступ: 27 августа 2021 г.), 2006. a, b, c, d, e
Лангер, М.
Ф., Гессманн, А., и Рупп, М.: Представления молекул и материалов для интерполяции квантово-механического моделирования с помощью машины обучение, препринт arXiv, arXiv:2003.12081, 2020. a, b, c
Ли З., Д’Амбро Э. Л., Шобесбергер С., Гастон С. Дж., Лопес-Хилфикер Ф. Д., Лю Дж., Шиллинг Дж. Э., Торнтон Дж. А. и Каппа С. Д.: надежный алгоритм кластеризации для анализа измерений термодесорбции органических аэрозолей в зависимости от состава, Atmos. хим. Phys., 20, 2489–2512, https://doi.org/10.5194/acp-20-2489-2020, 2020. 2020. a
Лумиаро Э., Тодорович М., Ринке П., Куртен , Т., и Вехкамяки, Х.: Набор данных Atmospheric C10, Zenodo [набор данных], https://doi.org/10.5281/zenodo.4291795, 2020. a
Ма, Дж., Шеридан, Р. П., Лиав, А., Даль, Г. Э., и Светник, В.: Глубокие нейронные сети как метод для количественных взаимосвязей структура-активность, Дж. Хим. Инф. Model., 55, 263–274, 2015. a
Масуда, Р., Ивабучи, Х., Шмидт, К. С., Дамиани, А., и Кудо, Р.: Извлечение оптической толщины облаков из неба Просмотр изображений с камеры с использованием глубокой сверточной нейронной сети на основе трехмерного переноса излучения, Remote Sens.
-Basel, 11, 1962, https://doi.org/10.3390/rs11171962, 2019. a, b
Мейер Б., Саватлон Б., Хайнен С., фон Лилиенфельд О. А. и Корминбёф К.: Машинное обучение встречается с графиками вулканов: компьютерное обнаружение пересечения катализаторы связывания, хим. Sci., 9, 7069–7077, 2018. a
Morgan, H. L.: Создание уникального машинного описания для химических структур — метод, разработанный в Chemical Abstracts Service, J. Chem. Doc., 5, 107–113, 1965. a
Мюллер Т., Кусне А. Г. и Рампрасад Р.: Машинное обучение в материаловедении, гл. 4, стр. 186–273, John Wiley and Sons, Ltd, Хобокен, Нью-Джерси, США, 2016 г. a
Наннулал, Ю., Рари, Дж., и Рамьюгернат, Д.: Оценка свойств чистых компонентов: Часть 3. Оценка давления паров неэлектролитных органических соединений с помощью групповых вкладов и групповых взаимодействий, жидкофазное равновесие, 269, 117–133, 2008. a, b
Нурани, В., Узелалтынбулат, С., Садикоглу, Ф. и Бехфар, Н.: Ансамбльное моделирование на основе искусственного интеллекта для многостанционного прогнозирования осадков, атмосферы, 10 , 80, https://doi.
org/10.3390/atmos10020080, 2019 г.. a, b
О’Бойл, Н. М., Бэнк, М., Джеймс, К. А., Морли, К., Вандермерш, Т. и Хатчисон, Г. Р.: Открытый Вавилон: открытое химическое вещество набор инструментов, J. Cheminformatics, 3, 33, 2011. a
Панков, Дж. Ф. и Ашер, В. Э.: SIMPOL.1: метод простого группового вклада для прогнозирования давления паров и энтальпии испарения многофункциональных органических соединений, Atmos. хим. Phys., 8, 2773–2796, https://doi.org/10.5194/acp-8-2773-2008, 2008. a, b, c, d
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, А., Мишель, В., Тирион, Б., Гризель, О., Блондель, М., Преттенхофер, П., Вайс, Р., Дюбур, В., Вандерплас, Дж., Пассос, А., Курнапо, Д., Брухер М., Перро М. и Дюшене Э.: Scikit-learn: Machine Learning in Python, J. Mach. Учиться. рез., 12, 2825–2830, 2011. а, б
Перакюля, О., Рива, М., Хейккинен, Л., Куиливер, Л., Ролдин, П. и Эн, М.: Экспериментальное исследование летучести высокооксигенированных органических молекул (НОМ), Atmos.
хим. Phys., 20, 649–669, https://doi.org/10.5194/acp-20-649-2020, 2020. a, b
Pyzer-Knapp, E. O., Li, K., and Aspuru Гузик, А.: Уроки Гарвардского проекта чистой энергии: использование нейронных сетей для ускорения обнаружения материалов, Adv. Функц. Mater, 25, 6495–6502, 2015. a
Равентос-Дюран, Т., Камредон, М., Валорсо, Р., Мушель-Валлон, К., и Омон, Б.: Отношения структура-активность для оценки эффективные константы закона Генри для органических веществ, представляющих интерес в атмосфере, Атмос. хим. Phys., 10, 7643–7654, https://doi.org/10.5194/acp-10-7643-2010, 2010. a
Роджерс, Д. и Хан, М.: Отпечатки пальцев с расширенным подключением, J. Chem. Инф. Model., 50, 742–754, 2010. a
Росси, К. и Камби, Дж.: Представления и дескрипторы, объединяющие изучение молекулярных и объемных систем, Int. J. Quantum Chem., 120, e26151, https://doi.org/10.1002/qua.26151, 2020. a, b
Rupp, M.: Кратко о машинном обучении для квантовой механики, Int. J. Quantum Chem.
, 115, 1058–1073, 2015. a
Рупп М., Ткатченко А., Мюллер К.-Р. и фон Лилиенфельд О. А.: Быстрое и точное моделирование молекулярных Энергии атомизации с машинным обучением, Phys. Rev. Lett., 108, 058301, https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.108.058301, 2012. a, b, c
Рупп М., фон Лилиенфельд О. А. и Берк К.: Приглашенная редакция: Специальная тема по теоретической химии с использованием данных, J. Chem. Phys., 148, 241401, https://doi.org/10.1063/1.5043213, 2018. a
Sander, R.: Компиляция констант закона Генри (версия 4.0) для воды как растворителя, Atmos. хим. Phys., 15, 4399–4981, https://doi.org/10.5194/acp-15-4399-2015, 2015. a
Сондерс, С.М., Дженкин, М.Е., Дервент, Р.Г., и Пиллинг, М.Дж.: Протокол для разработки основного химического механизма, MCM v3 (часть A): тропосферное разложение неароматических летучих органических соединений, Atmos. хим. Phys., 3, 161–180, https://doi.org/10.5194/acp-3-161-2003, 2003. a, b
Шмидт, Дж., Маркес, М. Р. Г.
, Ботти, С., и Маркес, М. А. Л.: Последние достижения и приложения машинного обучения в твердотельном материаловедении, npj Comput. Mater., 5, 83, https://doi.org/10.1038/s41524-019-0221-0, 2019. a
Schröder, B., Fulem, M., and M. A. R. Martins: Vapor прогнозирование давления многофункциональных кислородсодержащих органических соединений с помощью КОСМО-РС, Атмос. Environ., 133, 135–144, 2016. a
Сайнфелд, Дж. Х. и Пандис, С. Н.: Химия и физика атмосферы: от загрязнения воздуха к изменению климата, 3-е изд., Уайли, Нью-Джерси, 2016 г. . а, б
Шандиз, М. А. и Говен, Р.: Применение методов машинного обучения для прогнозирования кристаллической системы катодных материалов в литий-ионных батареях, Comput. Матер. Sci., 117, 270–278, 2016. a
Шривастава, М., Каппа, К. Д., Фан, Дж., Гольдштейн, А. Х., Гюнтер, А. Б., Хименес, Дж. Л. ., Куанг, С., Ласкин, А., Мартин, С. Т., Нг, Н. Л., Петая, Т., Пирс, Дж. Р., Раш, П. Дж., Ролдин, П., Сайнфелд, Дж. Х., Шиллинг, Дж.
, Смит, Дж. Н., Торнтон, Дж. А., Волкамер, Р., Ван, Дж., Уорсноп, Д. Р., Завери, Р. А., Зеленюк, А., и Чжан, Q.: Последние достижения в понимании вторичного органического аэрозоля: последствия для глобального воздействия на климат, Rev. Geophys., 55, 509–559, https://doi.org/10.1002/2016RG000540, 2017. a
Шривастава М., Андреэ М. О., Артаксо П., Барбоза Х. М. Дж., Берг Л. К., Брито, Дж., Чинг, Дж., Истер, Р. К., Фан, Дж., Фаст, Дж. Д., Фенг, З., Фуэнтес, Дж. Д., Гласиус, М., Гольдштейн , А. Х., Алвес, Э. Г., Гомеш, Х., Гу, Д., Гюнтер, А., Джатар, С. Х., Ким, С., Лю, Ю., Лу, С., Мартин С. Т., Макнил В. Ф., Медейрос А., де Са С. С., Шиллинг Дж. Э., Спрингстон С. Р., Соуза Р. А. Ф., Торнтон, Дж. А., Исаакман-ВанВерц, Г., Йи, Л. Д., Иноуэ, Р., Завери, Р. А., Зеленюк, А. и Чжао, К.: Городское загрязнение значительно увеличивает образование естественные аэрозоли над тропическим лесом Амазонки, Nat. Комм., 10, 1046, https://doi.org/10.1038/s41467-019-08909-4, 2019. a
Смит Дж. С.
, Исаев О. и Ройтберг А. Э.: ANI-1: потенциал расширяемой нейронной сети с точностью DFT при вычислительных затратах силового поля, Chem. Sci., 8, 3192–3203, 2017. a
Стенцель А., Госс К.-У. и Эндо С.: Прогнозирование коэффициентов распределения сложных загрязнителей окружающей среды: валидация COSMOtherm, ABSOLV и SPARC , Окружающая среда. Токсикол. Chem., 33, 1537–1543, 2014. a
Штуке А., Тодорович М., Рупп М., Кункель С., Гош К., Химанен Л. и Ринке П.: Химическое разнообразие в прогнозах энергии молекулярной орбиты с регрессией гребня ядра, J. Chem. физ., 150, 204121, https://doi.org/10.1063/1.5086105, 2019. a, b, c, d, e
Штуке А., Ринке П. и Тодорович М.: Эффективная настройка гиперпараметров для регрессии гребня ядра с байесовской оптимизацией, arXiv: препринт, arXiv:2004.00675, 2020. a, b
Тодорович М., Гутман М. У., Корандер Дж. и Ринке П.: Байесовский вывод об атомистической структуре функциональных материалов, npj Comput. мат., 5, 35, https://doi.
org/10.1038/s41524-019-0175-2, 2019. a
Томс Б.А., Кашинатх К., Прабхат М., Мудигонда М. ., и Ян, Д.: Наука о климате, глубокое обучение и обнаружение закономерностей: колебание Мэддена-Джулиана как тестовый пример, в: vol. 2018 г., Тезисы осенней встречи AGU, 11 декабря 2018 г., Конференц-центр Уолтера Э. Вашингтона, IN21D–0738, 2018. a, b
Топпинг, Д., Барли, М., Бэйн, М.К., Хайэм, Н., Омон, Б., Дингл, Н., и Макфигганс, Г.: UManSysProp v1.0: онлайн-средство с открытым исходным кодом для предсказание молекулярных свойств и расчеты атмосферных аэрозолей, Geosci. Model Dev., 9, 899–914, https://doi.org/10.5194/gmd-9-899-2016, 2016. a
Валорсо, Р., Омон, Б., Камредон, М., Равентос- Дюран, Т., Мушель-Валлон, К., Нг, Н.Л., Сайнфелд, Дж.Х., Ли-Тейлор, Дж., и Мадронич, С.: Явное моделирование формирования SOA из α – фотоокисление пинена: чувствительность к оценке давления пара, атм. хим. Phys., 11, 68956910, https://doi.org/10.5194/acp-11-6895-2011, 2011. A.: Прогнозирование коэффициентов распределения экологических токсинов с использованием методов вычислительной химии, ACS Omega, 4, 13772–13781, 2019.
a
Ван С., Юань Т., Вуд С. А., Госс К.-У. , Li, J., Ying, Q. и Wania, F.: Неопределенные константы закона Генри ставят под угрозу расчеты равновесного распределения продуктов атмосферного окисления, Atmos. хим. физ., 17, 7529–7540, https://doi.org/10.5194/acp-17-7529-2017, 2017. a, b, c
Ye, Q., Robinson, E. S., Ding, X., Ye, P ., Салливан, Р. К., и Донахью, Н. М.: Смешивание вторичных органических аэрозолей в зависимости от относительной влажности, P. Natl. акад. науч. США, 113, 12649–12654, 2016. a
Чжан Х., Йи Л. Д., Ли Б. Х., Кертис М. П., Вортон Д. Р., Исаакман-ВанВертц Г., Оффенберг Дж. Х., Левандовски М., Клейндинст Т. Э., Бивер М. Р., Холдер А. Л., Лоннеман В. А., Дохерти К. С., Жауи М., Пай Х. О. Т., Ху, В., Дэй, Д. А., Кампузано-Хост, П., Хименес, Дж. Л., Го, Х., Вебер, Р. Дж., де Гау, Дж., Косс, А. Р., Эдгертон, Э. С., Брюн, В., Мор, К., Лопес-Хилфикер, Ф. Д., Лутц, А., Крайсберг, Н. М., Спилман, С. Р., Геринг С. В., Уилсон К. Р., Торнтон Дж. А. и Гольдштейн А.
Х.: Монотерпены являются крупнейшим источником летних органических аэрозолей на юго-востоке США, P. Natl. акад. науч. США, 115, 2038–2043, 2018. a
Zunger, A.: Обратный дизайн в поисках материалов с целевыми функциями, Nat. Rev. Chem., 2, 0121, https://doi.org/10.1038/s41570-018-0121, 2018. a
1Коэффициент распределения газ-октанол ( K O/G ) затем может быть получен в хорошем приближении из них путем деления.
2Мы используем слова «представление» и «признаки» как синонимы.
3 В качестве модели фазы WIOM Wang et al. использовали соединение, первоначально предложенное Kalberer et al. (2004) в качестве репрезентативного вторичного органического компонента аэрозоля. Название IUPAC для рассматриваемого соединения с элементным составом C 14 H 16 O 5 представляет собой 1-(5-(3,5-диметилфенил)дигидро-[1,3]диоксоло[4,5 -d][1,3]диоксол-2-ил)этан-1-он.