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  • Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Catálise-CBCat. Unidade: IQSC

    Subjects: CATÁLISE, METANOL, GÁS CARBÔNICO, HIDROGENAÇÃO

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    • ABNT

      RASTEIRO , Letícia Fernanda et al. Estudos sobre os efeitos sinérgicos entre liga-suporte para catalisadores de Ni5Ga3 suportados em óxidos na hidrogenação do CO2 a metanol. 2023, Anais.. Rio de Janeiro: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/30eb4ee0-5a94-4510-9903-98fc7a25755d/P20739.pdf. Acesso em: 13 jun. 2024.
    • APA

      Rasteiro , L. F., Vieira, L. H., Assaf, J. M., & Assaf, E. M. (2023). Estudos sobre os efeitos sinérgicos entre liga-suporte para catalisadores de Ni5Ga3 suportados em óxidos na hidrogenação do CO2 a metanol. In Anais. Rio de Janeiro: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/30eb4ee0-5a94-4510-9903-98fc7a25755d/P20739.pdf
    • NLM

      Rasteiro LF, Vieira LH, Assaf JM, Assaf EM. Estudos sobre os efeitos sinérgicos entre liga-suporte para catalisadores de Ni5Ga3 suportados em óxidos na hidrogenação do CO2 a metanol [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/30eb4ee0-5a94-4510-9903-98fc7a25755d/P20739.pdf
    • Vancouver

      Rasteiro LF, Vieira LH, Assaf JM, Assaf EM. Estudos sobre os efeitos sinérgicos entre liga-suporte para catalisadores de Ni5Ga3 suportados em óxidos na hidrogenação do CO2 a metanol [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/30eb4ee0-5a94-4510-9903-98fc7a25755d/P20739.pdf
  • Conference titles: EAGE Conference on Machine Learning in Americas. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, SISMOLOGIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      TARGINO, Jonas Mendonça et al. A Deep-Learning inversion method for seismic velocity model building. 2020, Anais.. Cartagena: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.3997/2214-4609.202084014. Acesso em: 13 jun. 2024.
    • APA

      Targino, J. M., Roberts, K. J., Souza, J. F. de, Santos, H. B. dos, Senger, H., Gioria, R. dos S., & Gomi, E. S. (2020). A Deep-Learning inversion method for seismic velocity model building. In . Cartagena: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.3997/2214-4609.202084014
    • NLM

      Targino JM, Roberts KJ, Souza JF de, Santos HB dos, Senger H, Gioria R dos S, Gomi ES. A Deep-Learning inversion method for seismic velocity model building [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3997/2214-4609.202084014
    • Vancouver

      Targino JM, Roberts KJ, Souza JF de, Santos HB dos, Senger H, Gioria R dos S, Gomi ES. A Deep-Learning inversion method for seismic velocity model building [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3997/2214-4609.202084014

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