Title: Моделирование реологических характеристик водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремния
Authors: Марченко, Л.Н.
Косенок, Я.А.
Гайшун, В.Е.
Бруттан, Ю.В.
Keywords: наножидкость
концентрация SiO2
кислотность рН
динамическая вязкость
регрессия
нейронные сети
машинное обучение
Issue Date: 2024
Citation: Моделирование реологических характеристик водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремния / Л.Н. Марченко, Я.А. Косенок, В.Е. Гайшун [и др.] // Компьютерные исследования и моделирование. – 2024. – Т. 16, № 5. – С. 1217-1252.
Abstract: Реологическое поведение водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремния сильно зависит от динамической вязкости, которая непосредственно влияет на применение наножидкостей. Целью данной работы являются разработка и валидация моделей для прогнозирования динамической вязкости от независимых входных параметров: концентрации диоксида кремния SiO2, кислотности рН, а также скорости сдвига γ. Проведен анализ влияния состава суспензии на ее динамическую вязкость. Выявлены статистически однородные по составу группы суспензий, в рамках которых возможна заимозаменяемость составов. Показано, что при малых скоростях сдвига реологические свойства суспензий существенно отличаются от свойств, полученных на более высоких скоростях. Установлены значимые положительные корреляции динамической вязкости суспензии с концентрацией SiO2 и кислотностью рН, отрицательные — со скоростью сдвига γ. Построены регрессионные модели с регуляризацией зависимости динамической вязкости η от концентраций SiO2, NaOH, H3PO4, ПАВ (поверхностно-активное вещество), ЭДА (этилендиамин), скорости сдвига γ. Для более точного прогнозирования динамической вязкости были обучены модели с применением алгоритмов нейросетевых технологий и машинного обучения (многослойного перцептрона MLP, сети радиальной базисной функции RBF, метода опорных векторов SVM, метода случайного леса RF). Эффективность построенных моделей оценивалась с использованием различных статистических метрик, включая среднюю абсолютную ошибку аппроксимации (MAE), среднюю квадратическую ошибку (MSE), коэффициент детерминации R2, средний процент абсолютного относительного отклонения (AARD %). Модель RF показала себя как лучшая модель на обучающей и тестовой выборках. Определен вклад каждой компоненты в построенную модель, показано, что наибольшее влияние на динамическую вязкость оказывает концентрация SiO2, далее кислотность рН и скорость сдвига γ. Точность предлагаемых моделей сравнивается с точностью ранее опубликованных в литературе моделей. Результаты подтверждают, что разработанные модели можно рассматривать как практический инструмент для изучения поведения наножидкостей, в которых используются водные суспензии на основе наноразмерных частиц диоксида кремния.
URI: https://elib.gsu.by/handle123456789/80646
Appears in Collections:Статьи

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Марченко_Моделирование.pdf2.03 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.