MODELE QSPR POUR LA PREDICTION DE LA PERMEABILITE DES POLYMERES

Abstract

"Dans ce travail, un modèle quantitatif de relation structure-propriété (QSPR) est établi pour la prédiction de la perméabilité de 73 polymères au dioxyde de carbone et l'oxygène à différentes températures collectionné dans une base de données. 1586 descripteurs pour chaque polymère on tétés déterminés à partir de trois unités répétitives (trimères) et les plus importants ont été sélectionnés au moyen de la méthode d'algorithme génétique (AG). Les descripteurs sélectionnés en plus de la température ont été utilisés comme des entrées pour développer des modèles de réseaux neuronal artificiel (RNA) . Les modèles sont non linéaires et ont été évalués par des méthodes de validation internes et externes. Les résultats obtenus indiquent l'excellente aptitude de RNA obtenu à prédire la perméabilité des gaz dans cet ensemble de polymères avec des paramètres statistiques satisfaisants R = 0.988, REQM = 0.126, Q2 =0.82 pour CO2 et R = 0.83, REQM = 0.459, Q2 =0.8 pour O2."