niedawno zaproponowano innowacyjną metodę regresji właściwości termodynamicznych czystych płynów. Technika, oznaczana jako rozszerzone równanie stanu, przyjmuje strukturę podobną do rozszerzonej metody Stanów odpowiadających, ale zamiast równania stanu płynu odniesienia przyjmuje się równanie sześcienne, a funkcje kształtu wyraża się za pomocą wielowarstwowej sieci neuronowej. Zastosowanie sieci neuronowej zapewnia bardzo wysoką elastyczność formy funkcjonalnej, która ma być regresowana, więc uzyskany model osiąga dokładność reprezentacji, która jest porównywalna do tej osiąganej przez najnowocześniejsze wieloparametrowe równania stanu w reprezentacji termodynamicznych właściwości czystego płynu. Technikę tę zastosowano tutaj do sześciofluorku siarki, mając na celu narysowanie dedykowanego mu równania stanu w trybie heurystycznym bezpośrednio z dostępnych danych doświadczalnych. Dla sześciofluorku siarki (punkt krytyczny to TC=318,7232 K i Pc=3.754983mpa), dostępne są dane eksperymentalne dotyczące kilku właściwości w Stanach jednorodnych i właściwości w równowadze fazowej. Dane w przybliżeniu obejmują zakres od temperatury trzypunktowej w 223. 6upto625K i dla ciśnień do 60MPa. Procedura regresji została opracowana na podzbiorze dobrze rozproszonych danych o gęstości i koegzystencji pary i cieczy, tzw. „zestawie treningowym”, a model był sukcesywnie walidowany dla wszystkich zestawów danych, w tym źródeł literaturowych zgłaszających wartości izobarycznej pojemności cieplnej, prędkości dźwięku i współczynnika Joule ’ a–Thomsona. Uzyskane wyniki są zadowalające; w rzeczywistości proponowane równanie stanu przedstawia dostępne dane w ramach ich dokładności eksperymentalnej.