Chanona ehecatl antonio (10 Ergebnisse)
OPTIMIZATION FOR CHEMICAL AND BIOCHEMICAL ENGINEERING
Vassiliadis, Vassilios S.; Kähm, Walter; Del Rio Chanona, Ehecatl Antonio; Yuan, Ye
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2021
Serie: Buch 31 von 36 - Cambridge Series in Chemical Engineering
- Hardcover
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Optimization for Chemical and Biochemical Engineering: Theory, Algorithms, Modeling and Applications (Cambridge Series in Chemical Engineering)
Vassiliadis, Vassilios S.; Kähm, Walter; Del Rio Chanona, Ehecatl Antonio; Yuan, Ye
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2021
Serie: Buch 31 von 36 - Cambridge Series in Chemical Engineering
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Optimization for Chemical and Biochemical Engineering: Theory, Algorithms, Modeling and Applications (Cambridge Series in Chemical Engineering)
Vassiliadis, Vassilios S.; Kähm, Walter; Del Rio Chanona, Ehecatl Antonio; Yuan, Ye
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2021
Serie: Buch 31 von 36 - Cambridge Series in Chemical Engineering
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Optimization for Chemical and Biochemical Engineering: Theory, Algorithms, Modeling and Applications
Vassiliadis, Vassilios S.|Kähm, Walter|del Rio Chanona, Ehecatl Antonio
Sprache: Englisch
Verlag: CAMBRIDGE, 2021
Serie: Buch 31 von 36 - Cambridge Series in Chemical Engineering
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Gebunden. Zustand: New. A modern and unique treatment of process optimization which presents a thorough exposition of applications and algorithms in sufficient detail for practical use. A perfect tool for advanced undergraduate and graduate courses in chemical and biochemical engi.
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Machine Learning and Hybrid Modelling for Reaction Engineering: Theory and Applications
Zhang, Dongda (Editor)/ Chanona, Ehecatl Antonio Del Río (Editor)
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Over the last decade, there has been a significant shift from traditional mechanistic and empirical modelling into statistical and data-driven modelling for applications in reaction engineering. In particular, the integration of machine learning and first-principle models has demonstrated significant potential and success in the discovery of (bio)chemical kinetics, prediction and optimisation of complex reactions, and scale-up of industrial reactors. Summarising the latest research and illustrating the current frontiers in applications of hybrid modelling for chemical and biochemical reaction engineering, Machine Learning and Hybrid Modelling for Reaction Engineering fills a gap in the methodology development of hybrid models. With a systematic explanation of the fundamental theory of hybrid model construction, time-varying parameter estimation, model structure identification and uncertainty analysis, this book is a great resource for both chemical engineers looking to use the latest computational techniques in their research and computational chemists interested in new applications for their work.…
