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Experimental and model-based investigation of the droplet size distribution during the mixing process in a batch-settling cell
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In
The Canadian journal of chemical engineering : CJChE 103(7), Seiten/Artikel-Nr.:3318-3331
2025 & 2024
First published: 19 November 2024
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-11092
DOI: 10.1002/cjce.25563
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/997135/files/997135.pdf
Einrichtungen
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)466656378 - Hybride Physik-Neuronales Netzwerk Softsensoren für den dynamischen Betrieb von Flüssig-flüssig-Trennprozessen (466656378) (466656378)
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
batch‐settling cell (frei) ; droplet size distribution (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 660
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85209820514
WOS Core Collection: WOS:001357878700001
Interne Identnummern
RWTH-2024-11092
Datensatz-ID: 997135
Beteiligte Länder
Germany
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; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; DEAL Wiley ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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