Adsorption energy predictions via machine learning for the transformation of greenhouse gases (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENEGHINI, JULIO ROMANO - EP ; LOPES, THIAGO - EP ; MIRANDA, CAETANO RODRIGUES - IF ; NOGUEIRA, JÉSSICA ALVES - EP
- Unidades: EP; IF
- Assunto: DIÓXIDO DE CARBONO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Sociedade Brasileira de Física
- Publisher place: São Paulo
- Date published: 2022
- Source:
- Título do periódico: Resumos
- Conference titles: Encontro de Outono da Sociedade Brasileira de Física
-
ABNT
AMARAL, Paulo H. R. et al. Adsorption energy predictions via machine learning for the transformation of greenhouse gases. 2022, Anais.. São Paulo: Sociedade Brasileira de Física, 2022. . Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Amaral, P. H. R., Nogueira, J. A., Baptista, A. D. T., Zornio, B. F., Meneghini, J. R., Lopes, T., & Miranda, C. R. (2022). Adsorption energy predictions via machine learning for the transformation of greenhouse gases. In Resumos. São Paulo: Sociedade Brasileira de Física. -
NLM
Amaral PHR, Nogueira JA, Baptista ADT, Zornio BF, Meneghini JR, Lopes T, Miranda CR. Adsorption energy predictions via machine learning for the transformation of greenhouse gases. Resumos. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] -
Vancouver
Amaral PHR, Nogueira JA, Baptista ADT, Zornio BF, Meneghini JR, Lopes T, Miranda CR. Adsorption energy predictions via machine learning for the transformation of greenhouse gases. Resumos. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] - Effect of SWCNT volume fraction on the viscosity of water-based nanofluids
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