"Modélisation de la prédiction de la perméabilité des polymères à partir de la structure moléculaire"

Abstract

"L’objectif de ce travail est de prédire les coefficients de perméabilité des différents polymères aux gaz (N2, CO2) par un réseau de neurones artificiel, Pour chaque gaz, une base de donnée a été collecté (les différents polymères et ses perméabilités aux deux gaz) à des températures concrètes à partir les différents articles, le modèle conçus a montré une très bonne corrélation des données expérimentales tandis que les descripteurs moléculaires représentent les entrées du réseau et les coefficients de perméabilité des polymères aux gaz constituent sa sortie. Ces modèles sont élaborés par la méthode de réseau de neurone précédé d’une étape d’analyse UVEPLS pour le choix des descripteurs moléculaires. Les modèles obtenus présentées par des paramètres statiques : R=0.985, Q2=0.84 et REQM=0.144 pour le N2 et R=0.976, Q2=0.8 et REQM=0.146 pour le CO2."