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DeepEOSNet: Capturing the dependency on thermodynamic state in property prediction tasks
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In
Computers & chemical engineering 213, Seiten/Artikel-Nr.:109744
2026
Online
DOI: 10.1016/j.compchemeng.2026.109744
DOI: 10.18154/RWTH-2026-05966
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1037328/files/1037328.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik (416710)
- JARA-CSD (Center for Simulation and Data Science) (080031)
Projekte
- OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
- DFG project G:(GEPRIS)441958259 - SPP 2331: Maschinelles Lernen in der Verfahrenstechnik. Wissen trifft auf Daten: Interpretierbarkeit, Extrapolation, Verlässlichkeit, Vertrauen (441958259) (441958259)
- DFG project G:(GEPRIS)466417970 - Generatives graph-basiertes maschinelles Lernen für das integrierte Design von Molekülen und Prozessen (466417970) (466417970)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 660
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105041363734
WOS Core Collection: WOS:001799586300001
Interne Identnummern
RWTH-2026-05966
Datensatz-ID: 1037328
Beteiligte Länder
Germany
; 
; 
; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| APC | 2652.00 | 185.64 | EUR | 96.82 % | (DEAL) | 021000-416710 |
| Other | 87.00 | 6.09 | EUR | 3.18 % | (DEAL) | 021000-416710 |
| Sum | 2739.00 | 191.73 | EUR | |||
| Total | 2930.73 |
Record created 2026-06-15, last modified 2026-08-07
OpenAccess:
PDF
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