Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 46

Работа: Integrated machine learning and genetic algorithm framework for optimizing methylcyclohexane dehydrogenation in liquid organic hydrogen carrier systems

  1. A comparative analysis of gradient boosting algorithms

    Candice Bentéjac, Anna Csörgő, Gonzalo Martínez-Muñoz

    Статья2020Цитирований: 5
    ABI

  2. Thermal management and power saving operations for improved energy efficiency within a renewable hydrogen energy system utilizing metal hydride hydrogen storage

    Naruki Endo, Kiyotaka Goshome, Tetsuhiko Maeda +3

    Статья2020Цитирований: 3
    ABI

  3. Hydrogen storage and release from a new promising Liquid Organic Hydrogen Storage Carrier (LOHC): 2-methylindole

    Linlin Li, Ming Yang, Yuan Dong +2

    Статья2016Цитирований: 2
    ABI

  4. Dehydrogenation of methylcyclohexane over Pt Sn supported on Mg Al mixed metal oxides derived from layered double hydroxides

    Yan Jing, Weiyan Wang, Lei Miao +4

    Статья2018Цитирований: 2
    ABI

  5. The double tuning effect of TiO2 on Pt catalyzed dehydrogenation of methylcyclohexane

    Xue Yang, Ye Song, Tiantian Cao +3

    Статья2020Цитирований: 2
    ABI

  6. Liquid Organic Hydrogen Carriers and alternatives for international transport of renewable hydrogen

    M. Niermann, Sebastian Timmerberg, S. Drünert +1

    Статья2020Цитирований: 2
    ABI

  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 2
    ABI

  8. Machine learning-based energy optimization for on-site SMR hydrogen production

    Jaewon Lee, Seokyoung Hong, Hyungtae Cho +4

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI

  9. Machine learning aided supercritical water gasification for H2-rich syngas production with process optimization and catalyst screening

    Jie Li, Lanjia Pan, Manu Suvarna +1

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI

  10. Characteristics of hydrogen production from steam gasification of plant-originated lignocellulosic biomass and its prospects in Vietnam

    Anh Tuan Hoang, Zuohua Huang, Sandro Nižetić +7

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI

  11. Accelerating the structure search of catalysts with machine learning

    Eric Musa, FRANCIS DOHERTY, Bryan R. Goldsmith

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI

  12. Interpretable machine learning for knowledge generation in heterogeneous catalysis

    Jacques A. Esterhuizen, Bryan R. Goldsmith, Suljo Linic

    Статья2022Цитирований: 2
    ABI

  13. Machine learning predicting wastewater properties of the aqueous phase derived from hydrothermal treatment of biomass

    Lijian Leng, Weijin Zhang, Tonggui Liu +6

    Статья2022Цитирований: 2
    ABI

  14. Machine learning application for predicting key properties of activated carbon produced from lignocellulosic biomass waste with chemical activation

    Rongge Zou, Zhibin Yang, Jiahui Zhang +8

    Статья2024Цитирований: 2
    ABI

  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  16. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  17. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  18. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  22. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  23. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  24. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  25. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI