Predicción de la resistencia BZR a través de una RNA y un modelo polinomial en el estudio de corrosión en emulsiones Pickering encapsulando 8-hq como inhibidor de corrosión.
DOI:
https://doi.org/10.67158/453pg138Keywords:
Emulsiones Pickering, Red Neuronal Artificial, Inhibidores, CorrosionAbstract
Para combatir el proceso destructivo de la corrosión se han diseñados sistemas anticorrosivos inteligentes que aumenten la vida útil de los recubrimientos optimizando gastos económicos y que al mismo tiempo suponen alternativas amigables con el medio ambiente implementando inhibidores orgánicos. En este trabajó se obtuvieron datos de la formación de nanocápsulas poliestireno / sílice mediante polimerización en nanoemulsiones Pickering estabilizadas con sílice-8-hidroxiquinoleína (8-HQ) que posteriormente se añadieron a diferentes concentraciones sobre superficies metálicas de acero al carbón analizando el comportamiento electroquímico de interfaces de electrodo-electrolito a través de Impedancia Electroquímica. A las resistencias obtenidas en un medio electrolítico se les aplicaron dos metodologías un modelo polinomial el cual permite obtener un predictor a través de la relación entre las variables independientes y la variable dependiente con un Rˆ2= 0.9809 y una red neuronal artificial (RNA) con un Rˆ2= 0.9904 partiendo con 4 neuronas en la capa oculta con el algoritmo Levenberg-Marquardt utilizando tansing, ambas evaluadas a través de un análisis residual con el objetivo de validar los modelos.
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