Nanoakışkanların elektriksel iletkenlik ve stabilitelerinin YSA ile modellenmesi: kütlesel oran ve sıcaklığa bağlı korelasyon türetilmesi

Hazırlanma sürelerinin uzun olması ve termofiziksel özelliklerinin belirlenmesinin zahmetli olması nanoakışkan çalışmalarını yapay zeka destekli modelleme çalışmalarına yönlendirmiştir. Bununla birlikte yapılan modelleme çalışmaları ağırlıklı olarak ısıl iletkenlik ve viskozite üzerine yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada, nanoakışkan çalışmalarında genellikle ihmal edilen stabilite ve elektriksel iletkenlik göz önüne alınarak, %0.1-%3 kütlesel oran ve 20°C-70°C sıcaklık aralığındaki MgO/EG nanoakışkanların pH, elektriksel iletkenlik ve zeta potansiyelini tahmin etmek için bir yapay sinir ağları modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin MSE ve R değeri sırasıyla 0.011118 ve 0.99987 iken, pH, elektriksel iletkenlik ve zeta potansiyeli için ortalama mutlak MoD değerleri ise sırasıyla %0.11, %0.78 ve %0.74 olarak belirlenmiştir. Ayrıca model verileri kullanılarak literatürde ilk defa bu üç özellik için de geçerli, katsayıları birbirinden farklı ortak bir korelasyon ortaya koyulmuştur. Yeni korelasyonun pH, elektriksel iletkenlik ve zeta potansiyeli için ortalama mutlak MoD değerleri sırasıyla %0.35, %2.08 ve %1.54’tür.