الخلاصة
يعتبر حامض الفوليك من المركبات ذات الاهمية الكبيرة والضرورية لجسم الانسان , ونظراً لكونه غير مستقر ويحتوي على الكثير من المساوئ مثل الذوبانية القليلة في الماء وكذلك الزيادة او النقص منه يسبب اثار سلبية على الجسم لذلك ولغرض الحد من هذه المساوئ وجدت هذه الدراسة والتي تضمنت تحضير مجموعة من مركبات النيكل/المنيوم-حامض الفوليك النانوية الهجينة وبنسب مولية مختلفة (R=3, 4, 5 and 6) باستخدام الطريقة المباشرة وغير المباشرة باستخدام المعالجة الحرارية وبثلاث درجات حرارية مختلفة.
بينت دراسات حيود الاشعة السينية (XRD) بان افضل درجة حرارية لتحضير هذه المركبات عند 180˚C لظهور قمة ذات شدة عالية والتي تشير الى ان البلورة اكثر انتظاماً. اضافة الى ذلك, بينت اطياف حيود الاشعة السينية اقحام حامض الفوليك بين طبقات النيكل/المنيوم بنجاح من خلال المقارنة بين قيم سمك الطبقة بعد وقبل الاقحام. كذلك تم تشخيص المركبات النانوية الهجينة باستخدام اطياف الاشعة تحت الحمراء (FTIR).
اضافة الى ذلك, تم دراسة حركيات التحرر لحامض الفوليك الى اوساط مائية مختلفة مثل الكربونات , الفوسفات والكبريتات وبتراكيز مختلفة باستخدام معادلات الرتبة الصفرية, الاولى والثانية الكاذبة بالاضافة الى استخدام معادلة Bhaskar والتي تمثل انتشار الحامض من بين التجمعات الجزيئية وقد بينت هذه الدراسة بأن حركية التحرر تخضع للرتبة الثانية الكاذبة.
اضافة الى ذلك, في هذه الدراسة تم ابتكار معادلات لتحليل انتشار الجزيئات او الايونات من بين تجمعات المركبات النانوية الهجينة ودراسة حركيات انتشار حامض الفوليك من بين هذه التجمعات خلال اوساط مائية مختلفة مثل الكربونات والفوسفات والكبريتات وبتراكيز مختلفة.
بينت هذه الدراسة ان المعادلات المبتكرة هي الاكثر ملائمة لتحليل انتشار الجزيئات او الايونات من بين التجمعات الجزيئية للمركبات النانوية الهجينة مقارنة بمثيلاتها من المعادلات المستخدمة سابقاً.
في هذه الدراسة تم استخدام الشبكات العصبية الصناعية (Artificial Neural Network (ANN) ) والتي تعتمد على فكرة الذكاء الاصطناعي باستخدام برنامج حاسوبي Alyuda Neuro Intelligence لغرض تخمين تراكيز حامض الفوليك المتحرر مع الزمن باستخدام خوارزمية الانتشار السريع , وجد بان هذه الطريقة هي الاكثر دقة لحساب تراكيز حامض الفوليك.
