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文献
J-GLOBAL ID：202202261664310806
整理番号：22A0648577
ハイスループット計算スクリーニングと機械学習による金属-有機骨格におけるO_2/N_2選択性の予測【JST・京大機械翻訳】
Prediction of O2/N2 Selectivity in Metal-Organic Frameworks via High-Throughput Computational Screening and Machine Learning
Orhan Ibrahim B.
(Department of Applied Chemistry and Environmental Science, School of Science, RMIT University, Victoria, Australia)
,
Orhan Ibrahim B.
(CSIRO Manufacturing Flagship, Victoria, Australia)
,
Daglar Hilal
(Department of Chemical and Biological Engineering, Koc University, Turkey)
,
Keskin Seda
(Department of Chemical and Biological Engineering, Koc University, Turkey)
,
Le Tu C.
(School of Engineering, RMIT University, Victoria, Australia)
,
Babarao Ravichandar
(Department of Applied Chemistry and Environmental Science, School of Science, RMIT University, Victoria, Australia)
,
Babarao Ravichandar
(CSIRO Manufacturing Flagship, Victoria, Australia)
資料名：
ACS Applied Materials & Interfaces
(ACS Applied Materials & Interfaces)
巻： 14 号： 1 ページ： 736-749 発行年： 2022年
JST資料番号： W2329A ISSN： 1944-8244 CODEN： AAMICK 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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