Prediction of corrosion inhibitor efficiency of some aromatic hydrizdes and schiff bases compounds by using artificial neural network
المؤلف
al-Hazam, Hanan Abd al-Jalil Radi
المصدر
العدد
المجلد 2009، العدد 34 (30 يونيو/حزيران 2009)، ص ص. 297-302، 6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
استخدمت تقنية الشبكة العصبية الصناعية في تقييم كفاءة تثبيط التآكل لبعض مركبات الهيدرازايد الاروماتية و قواعد شف .
تضمنت عقد طبقة الإدخال للشبكة معاملات كمية هي الشحنة السالبة الكلية (NTC)، طاقة أعلى اوربيتال مملوء (اوربيتال هومو EH)، طاقة اوطا اوربيتال فارغ (اوربيتال لومو EL)، عزم ثنائي القطب (µ)، الطاقة الكلية (TE)، الحجم الجزئي V، عامل الاستقطاب (π) و التركيز المثبط C.
بينما كانت عقد الطبقة الخارجية للشبكة تمثل كفاءة تثبيط التآكل (E) للمركبات المؤشرة أعلاه.
و اعتمد في تدريب و اختيار الشبكة 31 قيمة عملية ناتجة من فقدان الوزن.
و وجد من النتائج المستحصلة لكفاءة تثبيط التآكل أن تقنية الشبكة العصبية أكثر دقة من المحسوبة بالطرق النظرية الأخرى مثل Mindo3, Mindo, PM3, AMs.
الملخص EN
Artificial neural networks are used for evaluating the corrosion inhibitor efficiency of some aromatic hydrazides and schiff bases compounds.
The nodes of neural network input layer represent the quantum parameters, total negative charge (TNC) on molecule, energy of highest occupied molecular orbital (E Homo), energy of lowest unoccupied molecular orbital (E Lomo), dipole moment (μ), total energy (TE), molecular volume (V), dipolar-polarizability factor (Π) and inhibitor concentration (C).
The neural network output is the corrosion inhibitor efficiency (E) for the mentioned compounds. The training and testing of the developed network are based on a database of 31 published experimental tests obtained by weight loss.
The neural network predictions for corrosion inhibitor efficiency are more reliable than prediction using other conventional theoretical methods such as AM1, PM3, Mindo, and Mindo-3.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Hazam, Hanan Abd al-Jalil Radi. 2009. Prediction of corrosion inhibitor efficiency of some aromatic hydrizdes and schiff bases compounds by using artificial neural network. National Journal of Chemistry،Vol. 2009, no. 34, pp.297-302.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-241299
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Hazam, Hanan Abd al-Jalil Radi. Prediction of corrosion inhibitor efficiency of some aromatic hydrizdes and schiff bases compounds by using artificial neural network. National Journal of Chemistry No. 34 (2009), pp.297-302.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-241299
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Hazam, Hanan Abd al-Jalil Radi. Prediction of corrosion inhibitor efficiency of some aromatic hydrizdes and schiff bases compounds by using artificial neural network. National Journal of Chemistry. 2009. Vol. 2009, no. 34, pp.297-302.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-241299
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 302
رقم السجل
BIM-241299
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر