Коррозия приводит ежегодно к миллиардным убыткам, «съедает» несколько процентов мирового ВВП, поэтому разработка ингибиторов коррозии — веществ, замедляющих или предотвращающих ее течение — остается в фокусе внимания многих научных групп. Особенно серьезную опасность для стали представляют кислые среды, в частности, нефть. В ближайшее время поиском идеальной молекулы, для защиты стали от коррозии займется нейросеть. Пока международные научные группы, в состав которых входят российские ученые из НИЯУ МИФИ, занимаются предварительными исследованиями, призванным и накопить информацию для нейросети. Результаты этих исследований опубликована в научном журнале Results in Surfaces and Interfaces.
Важнейшие составляющие хорошего органического ингибитора – это гетероатомы, такие как сера или азот, а также замкнутые атомные кольца. И то и другое имеется у пиразола, благодаря чему его производные часто используются в качестве ингибиторов. Они образуют на стальной поверхности надежную защитную пленку, непроницаемую для кислот. Дополнительные функциональные группы могут играть как положительную, так и отрицательную роль с точки зрения защиты от коррозии. Профессор НИЯУ МИФИ Константин Катин в составе международного научного коллектива исследовал способность производных пиразола защищать сталь от коррозии.
По его словам, догадаться, как именно должна выглядеть нужная молекула, – непростая задача. Каждый год химики синтезируют и испытывают множество новых ингибиторов, однако, далеко не все из них находят практическое применение.
«Благодаря активности исследователей, накопился большой массив данных об ингибирующем действии сотен соединений. Мы рассчитываем, что скоро с этим массивом начнет работать нейронная сеть. Она поможет найти скрытые связи между строением и действием ингибитора, что позволит найти формулу «идеального»» ингибитора и сэкономить много времени на отказе от синтеза «неидеальных» молекул», — пояснил Константин Катин.
В своей работе исследователи рассчитали квантово-химические характеристики ингибиторов на основе пиразола, в том числе энергии граничных молекулярных орбиталей, силу взаимодействия со стальной поверхностью, поляризуемость, электрофильность и перенос заряда между ингибитором и сталью.
«Рассчитанные характеристики могут влиять, а могут и не влиять на эффективность ингибитора. В самом ближайшем будущем нейронная сеть разберется с этим. Наша статья обеспечила новую порцию данных, которые сеть должна будет «переварить»», — отметил ученый.
Над созданием такой сети в НИЯУ МИФИ работает небольшая научная группа. Следующим шагом в ее работе может стать рассмотрение нескольких ингибиторов одновременно – они могут как «помогать», так и «мешать» друг другу.
«При этом задействуются очень непростые механизмы, поэтому применимость нейросетей в данном случае остается под вопросом», – заключил Константин Катин.
Теги: ИИ
