Predicción de la influencia de moléculas anfifílicas sobre la dinámica interna en microemulsiones basadas en aot mediante el uso de redes neuronales artificiales

Resumen

El objetivo primordial del presente trabajo será la optimización de la topología de una red neuronal que permita sistematizar la predicion del efecto de aditivos sobre la percolación eléctrica de microemulsiones, una forma más o menos independiente de la naturaleza química del mismo mediante una selección de parámetros y propiedades físico-químicas de las moléculas fácilmente adquiribles de una forma sencilla y barata. Salvando de este modo el hecho de que hasta la fecha se ha utilizado una arquitectura distinta de la red neuronal para la predicción de la propiedad en función de la naturaleza de la familia de aditivos analizados. De este modo los objetivos se pueden resumir de este modo: 1-. Análisis por menorizado de los resultados obtenidos hasta la fecha en función de: a- variables de entrada utilizadas b- topología de las redes neuronales c- eficacia del ajuste 2-. Recolección de datos bibliográficos correspondientes a la percolación eléctrica de microemulsiones, tanto procendentes de nuestro grupo de investigación, así como también los de otros grupos de investigación que han analizado este tipo de propiedad en los últimos 30 años. 3-. Genaralización de la herramienta estadística para microemulsiones de AOT, isoctano y agua. 4-. Extrapolación y ensayo en otras microemulsiones basadas en AOT. Para la hipotesis emplearemos tres grupos de moléculas, que nos permitan asociar las variables geométricas y fisicoquímicas de los aditivos como entrada de las redes neuronales artificiales. Los grupos de aditivos serás: 1-.Moléculas anfifilicas que puedan incluirse como cosurfactante, o insertarse de una forma eficaz en la interfase alcano-agua. Dichas moléculas serían surfactantes anionico, surfactantes catiónico surfactantes no ionicos, surfactante zwierionicos. 2-. Polímeros de bajo peso molecular, como glimas y polietilen glicoles. 3-. Sales organicas de bajo peso molecular.