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 | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Марченко_Моделирование.pdf | 2.03 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.