Ing quimica

[pic] [pic] 19 December 2005 [pic] [pic]
ACD/ChemSketch Matlab-RNA Component Plus LabView

Predicción de propiedadescríticas y básicas usando Redes Neuronales Artificiales Tipo Backpropagation
Predict Critical and Basic Properties Using Artificial Neural Networks type Backpropagation
By Wilmer S, Collantes@,GENioChemical Engineering Department, Faculty of Chemical and metallurgy Engineering, University Jose Faustino Sanchez C
Centro de Información Tecnológica (CIT), UNSACA / Huacho / Perú
Website :http://es.geocities.com/CollantesIngenieria

Abstract

E
n el diseño de procesos tanto a escala industrial como de laboratorio se requieren datos termodinámicos y de las propiedades físicas de loscompuestos químicos que intervienen en los mismos. El acceso a parámetros básicos de temperaturas de transición de fase o de las propiedades críticas de los compuestos, resulta crucial en procesospetroquímicos, de destilación y de tratamiento de desechos, entre otros. Las bases de datos existentes (DIPPR, Belstein, Detherm) constituyen la fuente de información primaria de dichos datos. Sin embargo, enlos casos relacionados con diversos productos naturales o con la predicción del impacto medioambiental, la información existente es escasa o en muchos casos inexistentes. Las razones pueden serdiversas, partiendo de las dificultades implícitas en el método experimental utilizado para obtener los parámetros cuantitativos, o la inviabilidad del método, por que requiera una considerable inversión detiempo y/o dinero. Es por ello, que la búsqueda de métodos alternativos para estimar propiedades físicas, químicas y biológicas es un campo ampliamente explorado. Uno de los métodos utilizadosrecientemente con este fin, son los métodos basados en las relaciones estructura-propiedad.

Keywords: Estructura molecular: Diseño de RNA; Entrenamiento de RNA; Análisis Predictivo RNA...