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Multi-scale membrane process optimization with high-fidelity ion transport models through machine learning

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In
Journal of membrane science 608, Seiten/Artikel-Nr.:118208

ImpressumNew York, NY [u.a.] : Elsevier

ISSN0376-7388

Online
DOI: 10.1016/j.memsci.2020.118208


Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Chemische Verfahrenstechnik und Institut für Verfahrenstechnik (416110)
  2. Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik (416710)
  3. DWI - Leibniz-Institut für Interaktive Materialien e.V. (052200)
  4. Aachener Verfahrenstechnik (416100)

Projekte

  1. PHS-01 - Predictive Hierarchical Simulation (EXS-SF) (EXS-SF)
  2. ERS Seed Fund - Exploratory Research Space: Seed Fund (2) als Anschubfinanzierung zur Erforschung neuer interdisziplinärer Ideen (EXS-SF) (EXS-SF)
  3. EXS - Excellence Strategy (EXS) (EXS)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 570


Dokumenttyp
Journal Article

Format
online, print

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85084344060
WOS Core Collection: WOS:000539295800013

Interne Identnummern
RWTH-2020-05326
Datensatz-ID: 789629

Beteiligte Länder
Germany

 GO

Medline ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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416710
416100
416110
052200
 Record created 2020-05-17, last modified 2023-05-15
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