A catalyst selection method for hydrogen production through water-gas shift reaction using artificial neural networks (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: SCHMAL, MARTIN - EP ; GIUDICI, REINALDO - EP ; ALVES, RITA MARIA DE BRITO - EP ; CAVALCANTI, FÁBIO MACHADO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1016/j.jenvman.2019.02.092
- Subjects: HIDROGÊNIO; CATALISADORES; REDES NEURAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Environmental Management
- ISSN: 1095-8630
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 237, p. 585-594, 2019
- Conference titles: Latin American Conference on Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CAVALCANTI, Fábio Machado et al. A catalyst selection method for hydrogen production through water-gas shift reaction using artificial neural networks. Journal of Environmental Management, v. 237, p. 585-594, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.02.092. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Cavalcanti, F. M., Schmal, M., Giudici, R., & Alves, R. M. de B. (2019). A catalyst selection method for hydrogen production through water-gas shift reaction using artificial neural networks. Journal of Environmental Management, 237, 585-594. doi:10.1016/j.jenvman.2019.02.092 -
NLM
Cavalcanti FM, Schmal M, Giudici R, Alves RM de B. A catalyst selection method for hydrogen production through water-gas shift reaction using artificial neural networks [Internet]. Journal of Environmental Management. 2019 ; 237 585-594.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.02.092 -
Vancouver
Cavalcanti FM, Schmal M, Giudici R, Alves RM de B. A catalyst selection method for hydrogen production through water-gas shift reaction using artificial neural networks [Internet]. Journal of Environmental Management. 2019 ; 237 585-594.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.02.092 - Aprimorando o design de catalisadores com técnicas de Machine Learning: um estudo de caso para a Reação Water-Gas Shift
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jenvman.2019.02.092 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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1-s2.0-S0301479719302439-... |
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