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Utilizing machine learning to optimize metal–organic framework-derived polymer membranes for gas separation

Pilz, Lena 1; Natzeck, Carsten 1; Wohlgemuth, Jonas 1; Scheuermann, Nina 1; Spiegel, Simon 1; Oßwald, Simon 2,3; Knebel, Alexander; Bräse, Stefan 2,3; Wöll, Christof 1; Tsotsalas, Manuel ORCID iD icon 1; Prasetya, Nicholaus 1
1 Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Biologische und Chemische Systeme (IBCS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Organische Chemie (IOC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000168252
Veröffentlicht am 08.02.2024
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1039/d3ta05235d
Scopus
Zitationen: 9
Web of Science
Zitationen: 7
Dimensions
Zitationen: 9
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Biologische und Chemische Systeme (IBCS)
Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG)
Institut für Organische Chemie (IOC)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsdatum 21.11.2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2050-7488, 2050-7496
KITopen-ID: 1000168252
HGF-Programm 43.33.11 (POF IV, LK 01) Adaptive and Bioinstructive Materials Systems
Erschienen in Journal of Materials Chemistry A
Verlag Royal Society of Chemistry (RSC)
Band 11
Heft 45
Seiten 24724–24737
Nachgewiesen in Dimensions
Web of Science
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