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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
2020
Online
DOI: 10.1016/j.memsci.2020.118208
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Chemische Verfahrenstechnik und Institut für Verfahrenstechnik (416110)
- Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik (416710)
- DWI - Leibniz-Institut für Interaktive Materialien e.V. (052200)
- Aachener Verfahrenstechnik (416100)
Projekte
- PHS-01 - Predictive Hierarchical Simulation (EXS-SF) (EXS-SF)
- ERS Seed Fund - Exploratory Research Space: Seed Fund (2) als Anschubfinanzierung zur Erforschung neuer interdisziplinärer Ideen (EXS-SF) (EXS-SF)
- 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
; 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
Datensatz erzeugt am 2020-05-17, letzte Änderung am 2023-05-15