Your browser doesn't support javascript.
loading
Ensemble meta machine learning for predicting the adsorption of anionic and cationic dyes from aqueous solutions using Polymer/graphene/clay/MgFeAl-LTH nanocomposite.
BinMakhashen, Galal M; Bahadi, Salem A; Al-Jamimi, Hamdi A; Onaizi, Sagheer A.
Afiliación
  • BinMakhashen GM; Computer Science and Engineering, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran 31216, Saudi Arabia; Research Excellence, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia.
  • Bahadi SA; Department of Chemical Engineering, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran 31216, Saudi Arabia.
  • Al-Jamimi HA; Computer Science and Engineering, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran 31216, Saudi Arabia; Research Excellence, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia.
  • Onaizi SA; Department of Chemical Engineering, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran 31216, Saudi Arabia; Interdisciplinary Research Center for Hydrogen and Energy Storage, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran 31216, Saudi Arabia. Electronic address: onaizi@kfupm.edu.sa.
Chemosphere ; 349: 140861, 2024 Feb.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-38056713
Asunto(s)
Palabras clave
Texto completo
Añadir a Mi BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Contaminantes Químicos del Agua / Nanocompuestos / Grafito Idioma: En Revista: Chemosphere Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Arabia Saudita Pais de publicación: Reino Unido
Texto completo
Añadir a Mi BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Contaminantes Químicos del Agua / Nanocompuestos / Grafito Idioma: En Revista: Chemosphere Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Arabia Saudita Pais de publicación: Reino Unido