Predicting Microbiologically Influenced Corrosion Risk from Quorum Sensing Biofilm Community Features: A Random Forest-SHAP Approach
Cette étude introduit un cadre d'apprentissage automatique Random Forest-SHAP qui prédit avec succès le risque de corrosion microbiologiquement influencée en intégrant de nouvelles caractéristiques de la communauté de biofilm liées au quorum sensing aux paramètres environnementaux et microbiens traditionnels, atteignant un score F1 de 0,762 et démontrant la valeur prédictive des signaux de communication bactérienne dans l'évaluation de la corrosion.