Abnormal Operation Tracking through Big-Data-Based Gram–Schmidt Orthogonalization: Production of n-Propyl Propionate in a Simulated Moving-Bed Reactor: A Case Study

Martins, Márcio A. F. ; Rodrigues, Alírio E. ; et al.

In: Industrial & Engineering Chemistry Research, Jg. 60 (2021-03-04), S. 4060-4071

unknown

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Titel:	Abnormal Operation Tracking through Big-Data-Based Gram–Schmidt Orthogonalization: Production of n-Propyl Propionate in a Simulated Moving-Bed Reactor: A Case Study
Autor/in / Beteiligte Person:	Martins, Márcio A. F. ; Rodrigues, Alírio E. ; Santana, Vinicius V. ; Loureiro, José M. ; Ribeiro, Ana M. ; Idelfonso B.R. Nogueira
Link:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::b62df9800b5ab3ad58c0e05a7cee2601 https://doi.org/10.1021/acs.iecr.1c00214
Zeitschrift:	Industrial & Engineering Chemistry Research, Jg. 60 (2021-03-04), S. 4060-4071
Veröffentlichung:	American Chemical Society (ACS), 2021
Medientyp:	unknown
ISSN:	1520-5045 (print) ; 0888-5885 (print)
DOI:	10.1021/acs.iecr.1c00214
Schlagwort:	chemistry.chemical_classification business.industry Computer science General Chemical Engineering Data management Big data Process (computing) 02 engineering and technology General Chemistry 021001 nanoscience & nanotechnology computer.software_genre Tracking (particle physics) Industrial and Manufacturing Engineering chemistry.chemical_compound 020401 chemical engineering chemistry Propionate Production (economics) Data mining Gram–Schmidt process 0204 chemical engineering Simulated moving bed 0210 nano-technology business computer
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE Rights: CLOSED

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