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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Eslam G. Al-Sakkari. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., Amer, M., Ajao, O., Benali, M., Boffito, D. C., Dagdougui, H., & Amazouz, M. (2024). Ensemble machine learning to accelerate industrial decarbonization: Prediction of Hansen solubility parameters for streamlined chemical solvent selection. Digital Chemical Engineering, 14, 100207 (26 pages). Lien externe
Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., Ali, M., Dagdougui, H., Boffito, D. C., & Amazouz, M. (juillet 2024). Learn-To-Design: Reinforcement Learning-Assisted Chemical Process Optimization [Communication écrite]. Foundations of Computer Aided Process Design (FOCAPD 2024), Breckenridge, Colorado, USA. Publié dans Systems and Control Transactions, 3. Lien externe
Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., Dagdougui, H., Boffito, D. C., & Amazouz, M. (2024). Carbon capture, utilization and sequestration systems design and operation optimization: Assessment and perspectives of artificial intelligence opportunities. Science of the Total Environment, 917, 170085 (32 pages). Lien externe
Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., Ali, M., Dagdougui, H., Boffito, D. C., & Amazouz, M. (juillet 2024). Learn-to-design : reinforcement learning-assisted chemical process optimization [Communication écrite]. 10th International Conference on Foundations of Computer Aid Process Design (FOCAPD 2024), Breckenridge, Colorado, USA. Publié dans Systems & Control Transactions, 3. Lien externe
Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., So, T. M. Y., Shokrollahi, M., Dagdougui, H., Navarri, P., Elkamel, A., & Amazouz, M. (2023). Machine learning-assisted selection of adsorption-based carbon dioxide capture materials. Journal of Environmental Chemical Engineering, 11(5), 110732 (25 pages). Lien externe
Al-Sakkari, E. G., Elozeiri, A. A., Abdeldayem, O. M., Likozar, B., & Boffito, D. C. (2022). Fish and animal waste as catalysts for biodiesel synthesis. Dans Waste and Biodiesel (p. 119-136). Lien externe
Abdeldayem, O. M., Dabbish, A. M., Habashy, M. M., Mostafa, M. K., Elhefnawy, M., Amin, L., Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., & Rene, E. R. (2022). Viral outbreaks detection and surveillance using wastewater-based epidemiology, viral air sampling, and machine learning techniques: A comprehensive review and outlook. Science of The Total Environment, 803, 24 pages. Lien externe
Abdelmigeed, M. O., Al-Sakkari, E. G., Hefney, M. S., Ismail, F. M., Abdelghany, A., Ahmed, T. S., & Ismail, I. M. (2021). Magnetized ZIF-8 impregnated with sodium hydroxide as a heterogeneous catalyst for high-quality biodiesel production. Renewable Energy, 165, 405-419. Lien externe
Al-Sakkari, E. G., Abdeldayem, O. M., El-Sheltawy, S. T., Abadir, M. F., Soliman, A., Rene, E. R., & Ismail, I. (2020). Esterification of high FFA content waste cooking oil through different techniques including the utilization of cement kiln dust as a heterogeneous catalyst: A comparative study. Fuel, 279, 11 pages. Lien externe
Al-Sakkari, E. G., Abdeldayem, O. M., Genina, E. E., Amin, L., Bahgat, N. T., Rene, E. R., & El-Sherbiny, I. M. (2020). New alginate-based interpenetrating polymer networks for water treatment: a response surface methodology based optimization study. International Journal of Biological Macromolecules, 155, 772-785. Lien externe
Dhawane, S. H., Al-Sakkari, E. G., & Yadav, D. (2021). Cost-effective viable solutions for existing technologies. Dans Non spécifié (p. 381-395). Lien externe
Hosney, H., Al-Sakkari, E. G., & Mustafa, A. (2020). Kinetics and gibbs function studies on lipase-catalyzed production of non-phthalate plasticizer. Journal of Oleo Science, 69(7), 727-735. Lien externe
Naeem, M. M., Al-Sakkari, E. G., Boffito, D. C., Rene, E. R., Gadalla, M. A., & Ashour, F. H. (2023). Single-stage waste oil conversion into biodiesel via sonication over bio-based bifunctional catalyst: Optimization, preliminary techno-economic and environmental analysis. Fuel, 341, 127587 (13 pages). Lien externe
Naeem, M. M., Al-Sakkari, E. G., Boffito, D. C., Gadalla, M. A., & Ashour, F. H. (2021). One-pot conversion of highly acidic waste cooking oil into biodiesel over a novel bio-based bi-functional catalyst. Fuel, 283, 16 pages. Lien externe