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首页> ACS applied materials & interfaces> Machine Learning Enabled Models to Predict Sulfur Solubility in Nuclear Waste Glasses.

Machine Learning Enabled Models to Predict Sulfur Solubility in Nuclear Waste Glasses.

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第一作者： Xinyi,Xu
第一单位： Department of Materials Science and Engineering, Rutgers, The State University of New Jersey, Piscataway, New Jersey 08854, United States.
作者： Xinyi,Xu [1] ; Taihao,Han [2] ; Jie,Huang [3] ; Albert A,Kruger [4] ; Aditya,Kumar [2] ; Ashutosh,Goel [1]
作者单位： Department of Materials Science and Engineering, Rutgers, The State University of New Jersey, Piscataway, New Jersey 08854, United States. [1] Department of Materials Science and Engineering, Missouri University of Science and Technology, Rolla, Missouri 65409, United States. [2] Department of Electrical and Computer Engineering, Missouri University of Science and Technology, Rolla, Missouri 65409, United States. [3] Office of River Protection, U.S. Department of Energy, Richland, Washington 99354, United States. [4]
关键词 analytical modelmachine learningnuclear waste glasspredictionsulfate solubility
DOI 10.1021/acsami.1c10359
PMID 34516090
发布时间 2021-11-18
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ACS applied materials & interfaces

ACS applied materials & interfaces

2021年13卷45期

53375-53387页

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