Коррозия ежегодно приводит к миллиардным убыткам, «съедает» несколько процентов мирового ВВП, поэтому разработка ингибиторов коррозии — веществ, замедляющих или предотвращающих её течение — остаётся в фокусе внимания многих научных групп. Особенно серьёзную опасность для стали представляют кислые среды, в частности, нефть. В ближайшее время поиском идеальной молекулы для защиты стали от коррозии займётся нейросеть. Пока международные научные группы, в состав которых входят российские учёные из НИЯУ МИФИ, занимаются предварительными исследованиями, призванными накопить информацию для нейросети. Результаты этих исследований опубликованы 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 надёжную защитную плёнку, 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 начнёт 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 разберётся с этим. Наша статья обеспечила новую порцию данных, которые сеть должна будет "переварить"», — отметил учёный.
Над созданием такой сети в НИЯУ МИФИ работает небольшая научная группа. Следующим шагом в её 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 остаётся под вопросом», — заключил Константин Катин.
