Kot smo predlagali pri prijavi projekta, je ionska kromatografija ena od analiznih metod, ki jih bomo uporabljali pri analizi onesnaževalcev okolja, ki izvirajo iz optimiziranih asfaltov. Razvoj simulacijskega programa pospeši in poceni tovrstne analize. Predstavljen je optimizacijski postopek gradientne ločbe v ionsko izmenjalni kromatografiji z uporabo simplex metode v kombinaciji z računalniškim programom za izračun simuliranih kromatogramov. Parametre za opis gradientnega profila smo optimirali s pomočjo kriterija, pridobljenega iz izračunanih kromatogramov. Optimizacijski kriterij je odvisen od računskih parametrov simulacije, kar nam omogoča najti pogoje za optimalno ločbo analitov. Za optimizacijsko metodo smo izbrali Simpleks algoritem, ki deluje v stopnjah (korakih) za vsako novo kombinacijo parametrov, ki določajo profil gradienta. V vsakem koraku naredimo nov izračun in iz izračunanega kromatograma določimo optimizacijski kriterij. Predlagana metoda je učinkovita in lahko skrajša čas in stroške analize kompleksnih vzorcev z ionsko izmenjalno kromatografijo.
COBISS.SI-ID: 4729626
Optimiranje asfaltnih zmesi je potrebno izvesti po metodi eksperimentalnega načrta, ki je osnova za izgradnjo modela določitve optimalnih parametrov, kot je opisano v prispevku za optimiranje pigmentov. Optimiranje procesov vključuje minimizacijo (ali maksimizacijo) objektivnega funkcijskega kriterija, ki se lahko nanaša na tehnični in/ali gospodarski zorni kot ob upoštevanju varnosti procesa. Osnovna ideja metode optimizacije z uporabo nevronske mreže (NN) je nadomestiti modelno enačbo (ki se tradicionalno pridobivajo z uporabo, na primer, exsperimentalnega načrta odziva površine ali drugih metod) z enakovrednimi NN. Opisali in ovrednotili smo "Feed-forward" ozkogrleno nevronsko mrežo (FFBN) kot tehniko mapiranja. 2D mape so osnova za diskusijo o optimalnih parametrih barvanja s pigmenti ekstremno odpornih vlaken na osnovi poliamida benzimidazola (PABI) in poliimida (arimid). Študirana vlakna so bila obravnavana v 32 poskusih v skladu s pogoji, kot jih predlaga eksperimentalni načrt (DOE), s spreminjanjem petih vplivnih parametrov. Mapiranje z nevronsko mrežo omogoča vizualizacijo procesa in prikazuje vpliv različnih dejavnikov na študirane izhodne dejavnike ali odgovore. Optimalne parametre smo izbrali na podlagi kompromisne odločitve.
COBISS.SI-ID: 4713754
Študije karcinogenosti kemikalij, ki izhajajo med izdelavo asfalta z novimi dodatki, so potrebne zaradi varnostnih razlogov. Vnaprej razviti QSAR modeli nam pomagajo oceniti potencialno nevarnosti kemikalij, za katere obstaja sum, da se pojavljajo v okolju v postopku proizvodnje ali vgradnje optimiziranih asfaltov. Domeni uporabnosti (AD) modelov, razvitih za regulativno uporabo, zadnje čase posvečamo veliko pozornost. AD QSAR modelov predstavlja območje odzivov (lastnosti) in kemijskih struktur, v katerih določen model nudi napovedi z določeno zanesljivostjo. V tem članku razlagamo novo metriko za oceno domene aplikabilnosti v protitočnih nevronskih mrežah (CP ANN. Osnovno merilo je evklidska razdalja med objektom (molekulo) in ustreznim nevronom v nevronski mreži ter med predstavnikom (vektor povprečnih vrednosti deskriptorjev). Preiskava domene aplikabilnosti učnega in testnega niza molekul je bila narejena z zvezi z napačnimi pozitivnimi napovedmi. Za primerjavo z linearnimi modeli smo naredili tudi oceno domene aplikabilnosti z metodo odklonov "leverage HAT values".
COBISS.SI-ID: 4861978