Artificial Neural Network Analysis of Titanium Dissolution Kinetics in a Sustainable DL-Malic Acid and Sodium Fluoride System: a Fundamental Study Using the Rotating Disc Method

Abstract

This investigation presents a comprehensive kinetic analysis of titanium dissolution utilising DL-malic acid (a 50/50 mix of D- and L- isomer off malic acid) in conjunction with sodium fluoride solution, offering an innovative alternative to conventional chloride and sulphate methodologies. The experimental protocol employed a rotating disc apparatus to elucidate dissolution kinetics under systematically varied parameters, including angular velocity (rad/min), disc surface area (cm(2)), temperature (degrees C), and molar concentrations of DL-malic acid and sodium fluoride. A sophisticated Artificial Neural Network (ANN) architecture, implementing back-propagation methodology through the Levenberg-Marquardt algorithm with a multilayer {6-10-1} configuration, was developed to predict titanium dissolution behavior. Experimental findings demonstrated that sodium fluoride concentration predominantly influenced dissolution kinetics, manifesting a chemical reaction order of 0.674. The investigation substantiated the theoretical framework of the Levich equation within the rotating disc paradigm. The ANN model demonstrated exceptional predictive capability, achieving correlation coefficients (R-2) of 0.995, 0.994, 0.996, and 0.995 for training, validation, testing, and aggregate datasets. The experimentally determined activation energy of 23 kJ/mol conclusively indicated a diffusion-controlled reaction mechanism, providing fundamental insights into the mass transfer phenomena governing the dissolution process. Cette & eacute;tude pr & eacute;sente une analyse cin & eacute;tique compl & egrave;te de la dissolution du titane utilisant l'acide malique-DL (un m & eacute;lange 50/50 d'isom & egrave;res D et L de l'acide malique) en conjonction avec une solution de fluorure de sodium, offrant un choix innovateur par rapport aux m & eacute;thodologies conventionnelles au chlorure et au sulfate. Le protocole exp & eacute;rimental a utilis & eacute; un appareil & agrave; disque rotatif pour & eacute;lucider la cin & eacute;tique de dissolution, avec des param & egrave;tres vari & eacute;s syst & eacute;matiquement, notamment la vitesse angulaire (rad/min), la superficie du disque (cm2), la temp & eacute;rature (degrees C) et les concentrations molaires de l'acide malique-DL et de fluorure de sodium. On a d & eacute;velopp & eacute; une architecture sophistiqu & eacute;e de r & eacute;seau neuronal artificiel (RNA), mettant en oe uvre une m & eacute;thodologie de r & eacute;tropropagation au moyen de l'algorithme de Levenberg-Marquardt avec une configuration multicouche {6-10-1}, afin de pr & eacute;dire le comportement de dissolution du titane. Les r & eacute;sultats exp & eacute;rimentaux ont d & eacute;montr & eacute; que la concentration en fluorure de sodium influen & ccedil;ait principalement la cin & eacute;tique de dissolution, produisant un ordre de r & eacute;action chimique de 0.674. L'& eacute;tude a corrobor & eacute; le cadre th & eacute;orique de l'& eacute;quation de Levich dans le paradigme du disque rotatif. Le mod & egrave;le de RNA a d & eacute;montr & eacute; une capacit & eacute; exceptionnelle de pr & eacute;diction, atteignant des coefficients de corr & eacute;lation (R2) de 0.995, 0.994, 0.996 et 0.995 pour l'apprentissage, la validation, les essais et les ensembles de donn & eacute;es agr & eacute;g & eacute;es. L'& eacute;nergie d'activation de 23 kJ/mol d & eacute;termin & eacute;e exp & eacute;rimentalement a indiqu & eacute; de mani & egrave;re concluante un m & eacute;canisme de r & eacute;action contr & ocirc;l & eacute; par diffusion, fournissant des informations fondamentales sur les ph & eacute;nom & egrave;nes de transfert de masse gouvernant le proc & eacute;d & eacute; de dissolution.