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Artificial Intelligence–Based Optimization of Reverse Osmosis Systems Operation Performance

Autor(en): ORCID (Associate Professor, School of Civil Engineering, College of Engineering, Univ. of Tehran, Tehran 1417466191, Iran (corresponding author))
(Graduated M.Sc. Student, School of Environmental Engineering, Univ. of Tehran, Tehran 1417466191, Iran.)
(Ph.D. Candidate, School of Civil Engineering, College of Engineering, Univ. of Tehran, Tehran 1417466191, Iran.)
(Professor, School of Environmental Engineering, Univ. of Tehran, Tehran 1417466191, Iran.)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Journal of Environmental Engineering (ASCE), , n. 2, v. 146
Seite(n): 04019106
DOI: 10.1061/(asce)ee.1943-7870.0001613
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10586350
  • Veröffentlicht am:
    08.03.2021
  • Geändert am:
    08.03.2021
 
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