| Titel: |
| CO2 Fischer-Tropsch synthesis: unleashing the power of data science and machine learning
for sustainable hydrocarbon production |
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| Beteiligte Personen: |
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| Beteiligte Körperschaften: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
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38329-6 |
| Universität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät[Grad-verleihende Institution] |
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2147083-2 |
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| Zusammenfassung: |
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The present work focuses on applying modern data science and machine learning (ML)
methods to investigate CO2 hydrogenation to higher hydrocarbons, also known CO2-Fischer-Tropsch
synthesis (CO2-FTS). These methods were used for literature analysis on CO2-FT catalysts
and for developing kinetic models with neural networks. New data normalization approaches
and improved ML models, incorporating chemical and chemical engineering knowledge,
were developed to handle limited and small data.
[Englisch] |
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Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung moderner Methoden der Datenwissenschaft
und des maschinellen Lernens (ML) zur Untersuchung der CO2-Hydrierung zu höheren Kohlenwasserstoffen,
auch bekannt als CO2-Fischer-Tropsch-Synthese (CO2-FTS). Diese Methoden wurden zur
Literaturanalyse von CO2-FT-Katalysatoren und zur Entwicklung kinetischer Modelle
mit neuronalen Netzen verwendet. Neue Ansätze zur Datennormalisierung und verbesserte
ML-Modelle, die chemisches und verfahrenstechnisches Wissen einbeziehen, wurden entwickelt,
um mit begrenzten und kleinen Daten umgehen zu können.
[Deutsch] |
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| Dokumenttyp: |
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| Einrichtung: |
| Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
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| Sprache: |
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| Sachgruppe der DNB: |
| 004 Informatik |
| 540 Chemie |
| 660 Technische Chemie |
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| Umfang: |
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1 Online-Ressource (XI, 178 Seiten)
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Veröffentlichung /
Entstehung: |
|
Rostock: Universität Rostock
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2024
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| Verantwortlichkeitsangabe: |
| vorgelegt von Aleksandr Fedorov |
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| Anmerkungen: |
| Enthält Zeitschriftenartikel |
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| Identifikatoren: |
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| Zugang: |
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frei zugänglich (Open Access)
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| Lizenz/Rechtehinweis: |
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| RosDok-ID: |
rosdok_disshab_0000003336 |
| erstellt / geändert am: |
27.11.2025 / 27.11.2025
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| Metadaten-Lizenz: |
Die Metadaten zu diesem Dokument sind gemeinfrei
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
Zugang
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