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Busca de descritores para modelagem quimiométrica de inibidores de corrosão / Search of describers for chemiometric modeling of corrosion inhibitors

Ana Luísa de Queiroz Baddini Ramos 11 May 2005 (has links)
Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Este trabalho desenvolve um estudo quantitativo correlacionando a eficiência na inibição de corrosão com propriedades moleculares a partir de três fon-tes diversas. As duas primeiras envolvem constru-ções de modelos matemáticos com os dados experi-mentais obtidos na literatura, enquanto no terceiro os dados experimentais foram fornecidos no curso da tese de doutoramento de S. P. Cardoso (Labo-ratório de Corrosão - COPPE/UFRJ). Empregamos propriedades moleculares quânticas calculadas pelo método AM1 e também alguns descritores associa-dos à contribuição de grupos. A maioria dos mode-los foram obtidos por regressão linear multivariada e as funções resposta utilizadas foram log icorr e ln kads. O primeiro estudo elaborou modelos multiva-riados correlacionando inibição de corrosão no ferro em meio de HCl 5% utilizando piridina, dibenzil-sulfóxido e uma série homóloga de N-óxido de piridi-na como inibidores. O segundo estudo desenvolveu modelos modelos multivariados para a inibição de corrosão do aço N-80 em solução saturada de H2S em cloreto de amônio (pH ~ 4) utilizando 32 molé-culas (aminas alifáticas, imidazolinas e amidoaminas)como potenciais inibidores. Foram utilizados descri-tores quânticos, por contribuições de grupos e produtos de descritores. No terceiro estudo cons-truímos modelos para a inibição de corrosão em três diferentes aços simultaneamente em HCl 15 % p/v utilizando 23 compostos orgânicos (aminas, tiouréia e derivados e álcoois acetilênicos). Além dos des-critores quânticos, por contribuições de grupos e produtos de descritores, empregamos descritores dos aços. Deve-se destacar que esta iniciativa é inédita na literatura, pois os trabalhos prévios jamais estudaram mais de um aço por vez, além de empregar número de compostos muito inferior aquele utilizado em nosso estudo. Neste estudo além da regressão linear multivariada utilizamos o método dos mínimos quadrados parciais (Partial Least Square- PLS). / This work develops a quantitative study correlated to the efficiency in the inhibition of corrosion with molecular properties from three different sources. The two first ones involve the building of mathematical models with experimental data obtained from the literature, while in the third one the experimental data were provided in S. P. Cardosos doctorate course thesis (Corrosion Lab COPPE/UFRJ). We made use of molecular quantum properties calculated by the AM1 method and also some descriptors associated with the contribution of groups. Most of the models were obtained by the multivaried linear regression and the reply functions used were log icorr and ln Kads. The first study elaborated multivaried models correlating iron corrosion inhibition in an HC1 5% medium using pyridine, dibenzyl sulfoxide and a homologue series of pyridine N-oxide as inhibitors. The second study developed multivaried models for the inhibition of the N-80 steel corrosion in an H2S saturated solution in ammonium chloride (pH ~ 4) using 32 molecules (aliphatic amines, imidazolines e amidoamines) as potential inhibitors. In that study quantum descriptors, descriptors by group contributions and products of descriptors were used. In the third study we built models for the corrosion inhibition in three different steels simultaneously in HC1 15% p/v using 23 organic compounds (amines, thiourea and derivatives and acetylenics alcohols). Besides the quantum descriptors, for contributions of groups of descriptors, we made use of steels descriptors. Its important to emphasize that this initiative is unprecedented in the literature, for the previous works never studied more than one steel at a time, besides making use of much inferior number of compounds to that used in our study. In this study besides the multivaried linear regression we used the Partial Least Square method (PLS).

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