Aprimorando o design de catalisadores com técnicas de Machine Learning: um estudo de caso para a Reação Water-Gas Shift (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: GIUDICI, REINALDO - EP ; ALVES, RITA MARIA DE BRITO - EP ; SCHMAL, MARTIN - EP ; CAVALCANTI, FÁBIO MACHADO - EP
- Unidade: EP
- Subjects: CATÁLISE; REDES NEURAIS
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Sociedade Brasileira de Catálise/SBCat
- Publisher place: Rio De Janeiro
- Date published: 2019
- Source:
- Título do periódico: Anais
- Conference titles: Congresso Brasileiro de Catálise - SBCat
-
ABNT
CAVALCANTI, Fábio Machado et al. Aprimorando o design de catalisadores com técnicas de Machine Learning: um estudo de caso para a Reação Water-Gas Shift. 2019, Anais.. Rio De Janeiro: Sociedade Brasileira de Catálise/SBCat, 2019. Disponível em: http://sisconev.com.br/uploads/CBCat2019/20190428172254000001684.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Cavalcanti, F. M., Schmal, M., Giudici, R., & Alves, R. M. de B. (2019). Aprimorando o design de catalisadores com técnicas de Machine Learning: um estudo de caso para a Reação Water-Gas Shift. In Anais. Rio De Janeiro: Sociedade Brasileira de Catálise/SBCat. Recuperado de http://sisconev.com.br/uploads/CBCat2019/20190428172254000001684.pdf -
NLM
Cavalcanti FM, Schmal M, Giudici R, Alves RM de B. Aprimorando o design de catalisadores com técnicas de Machine Learning: um estudo de caso para a Reação Water-Gas Shift [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: http://sisconev.com.br/uploads/CBCat2019/20190428172254000001684.pdf -
Vancouver
Cavalcanti FM, Schmal M, Giudici R, Alves RM de B. Aprimorando o design de catalisadores com técnicas de Machine Learning: um estudo de caso para a Reação Water-Gas Shift [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: http://sisconev.com.br/uploads/CBCat2019/20190428172254000001684.pdf - Influence of the syngas composition on the water-gas shift reaction at equilibrium conditions
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