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Machine learning modeling of polycarbonate ultrafiltration membranes at different temperatures, Al2O3 nanoparticle volumes, and water ratios.
Zahmatkesh, Sasan; Kiannejad Amiri, Mahmoud; Ghorbanzade Zaferani, Seyed Peiman; Sarmasti Emami, Mohammad Reza; Hajiaghaei-Keshteli, Mostafa; Albaqami, Munirah D; Tighezza, Ammar Mohamed; Shafahi, Maryam; Han, Ning.
Afiliação
  • Zahmatkesh S; Tecnologico de Monterrey, Escuela de Ingenieríay Ciencias, Puebla, Mexico.
  • Kiannejad Amiri M; Department of Chemical Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran.
  • Ghorbanzade Zaferani SP; Department of Chemical Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran.
  • Sarmasti Emami MR; Department of Chemical Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran.
  • Hajiaghaei-Keshteli M; Tecnologico de Monterrey, Escuela de Ingenieríay Ciencias, Puebla, Mexico. Electronic address: mostafahaji@tec.mx.
  • Albaqami MD; Department of Chemistry, College of Science, King Saud University, Riyadh, 11451, Saudi Arabia.
  • Tighezza AM; Department of Chemistry, College of Science, King Saud University, Riyadh, 11451, Saudi Arabia.
  • Shafahi M; Department of Mechanical Engineering, California State Polytechnic University, Pomona, USA.
  • Han N; Department of Materials Engineering, KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 44, Leuven, 3001, Belgium.
Chemosphere ; 313: 137424, 2023 Feb.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36495985
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Água / Nanopartículas Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Chemosphere Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: México País de publicação: Reino Unido
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