een innovatieve methode voor de regressie van thermodynamische eigenschappen van zuivere vloeistoffen werd onlangs voorgesteld. De techniek, aangeduid als een extended equation of State, neemt een kader aan gelijkend op de extended corresponding states methode, maar een kubieke vergelijking wordt aangenomen in plaats van de vergelijking van de toestand van de referentievloeistof en de vormfuncties worden uitgedrukt door een meerlaags feedforward neuraal netwerk. Het gebruik van een neuraal netwerk verzekert een zeer hoge flexibiliteit van de te regrimeren functionele vorm, zodat het resulterende model een representatienauwkeurigheid bereikt die vergelijkbaar is met die bereikt door de state-of-the-art multiparametervergelijkingen van staat in de representatie van de thermodynamische eigenschappen van een zuivere vloeistof. De techniek werd hier toegepast op zwavelhexafluoride gericht op het trekken van zijn specifieke vergelijking van toestand in een heuristische modus direct uit de beschikbare experimentele gegevens. Voor zwavelhexafluoride (kritisch punt is Tc = 318.7232 K en Pc = 3.754983MPa), zijn experimentele gegevens van verscheidene eigenschappen in homogene staten en van eigenschappen bij faseevenwicht beschikbaar. De gegevens bestrijken ongeveer het bereik van de driepunttemperatuur bij 223, 6 tot 625k en voor drukken tot 60MPa. De regressieprocedure werd ontwikkeld op basis van een subset van goed gedistribueerde dichtheid en damp–vloeistof coëxistentiegegevens, de zogenaamde “trainingsset”, en het model werd achtereenvolgens gevalideerd voor alle datasets, inclusief de literatuurbronnen die waarden van isobarische warmtecapaciteit, geluidssnelheid en Joule-Thomson–coëfficiënt rapporteren. De verkregen resultaten zijn bevredigend; in feite vertegenwoordigt de voorgestelde toestandsvergelijking de beschikbare gegevens binnen hun experimentele nauwkeurigheid.