"<i>py</i>SiRC": Machine Learning Combined with Molecular Fingerprints to Predict the Reaction Rate Constant of the Radical-Based Oxidation Processes of Aqueous Organic Contaminants.

Sanches-Neto, Flávio Olimpio; Dias-Silva, Jefferson Richard; Keng Queiroz Junior, Luiz Henrique; Carvalho-Silva, Valter Henrique

"pySiRC": Machine Learning Combined with Molecular Fingerprints to Predict the Reaction Rate Constant of the Radical-Based Oxidation Processes of Aqueous Organic Contaminants.

Sanches-Neto, Flávio Olimpio; Dias-Silva, Jefferson Richard; Keng Queiroz Junior, Luiz Henrique; Carvalho-Silva, Valter Henrique.

Afiliação

Sanches-Neto FO; Instituto de Química, Universidade de Brasília, Caixa Postal 4478, Brasília 70904-970, Brazil.
Dias-Silva JR; Instituto de Química, Universidade Federal de Goiás, Caixa Postal 131, Goiânia 74001-970, Goiás, Brazil.
Keng Queiroz Junior LH; Instituto de Química, Universidade Federal de Goiás, Caixa Postal 131, Goiânia 74001-970, Goiás, Brazil.
Carvalho-Silva VH; Instituto de Química, Universidade de Brasília, Caixa Postal 4478, Brasília 70904-970, Brazil.

Environ Sci Technol ; 55(18): 12437-12448, 2021 09 21.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34473479

Assuntos

Poluentes Químicos da Água; Purificação da Água; Radical Hidroxila; Cinética; Aprendizado de Máquina; Oxirredução; Água

Palavras-chave

apps and web applications; artificial intelligence; emerging contaminant degradation; kinetic parameters

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Poluentes Químicos da Água / Purificação da Água Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Environ Sci Technol Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google