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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 Ergys Pahija. 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.
Shadbahr, J., Peeples, C. A., Pahija, E., Panaritis, C., Boffito, D. C., Patience, G. S., & Bensebaa, F. (2025). Sustainability assessment of catalyst design on CO2-derived fuel production. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 208, 115011. Lien externe
Bahreini, M., Désilets, M., Pahija, E., Legrand, U., Guo, J., & Fink, A. G. (2024). Investigation of CO<sub>2</sub> Reduction to Formate in an Industrial-Scale Electrochemical Cell through Transient Numerical Modeling. Industrial & Engineering Chemistry Research. Lien externe
Pahija, E., Hwangbo, S., Saulnier‐Bellemare, T., & Patience, G. S. (2024). Experimental methods in chemical engineering: Monte Carlo. Canadian Journal of Chemical Engineering, 25374 (14 pages). Disponible
Sharifian, M., Hudon, N., Sarpy, G., Pahija, E., & Patience, G. S. (2024). Experimental modeling to design a heat exchanger control strategy for a Fischer–Tropsch fluidized bed. Applied Thermal Engineering, 246, 122911 (15 pages). Lien externe
Rutherford, B., Panaritis, C., Pahija, E., Couillard, M., Patarachao, B., Shadbahr, J., Bensebaa, F., Patience, G. S., & Boffito, D. C. (2023). Ni nanoparticles on Co3O4 catalyze the reverse watergas shift with 95 % CO selectivity at 300 C. Fuel, 348, 11 pages. Lien externe
Pahija, E., Panaritis, C., Gusarov, S., Shadbahr, J., Bensebaa, F., Patience, G. S., & Boffito, D. C. (2022). Experimental and Computational Synergistic Design of Cu and Fe Catalysts for the Reverse Water–Gas Shift: A Review. ACS Catalysis, 12(12), 6887-6905. Lien externe
Pahija, E., Panaritis, C., Rutherford, B., Couillard, M., Patarachao, B., Shadbahr, J., Bensebaa, F., Patience, G. S., & Boffito, D. C. (2022). FeOₓ nanoparticle doping on Cu/Al₂O₃ catalysts for the reverse water gas shift. Journal of CO2 Utilization, 64, 102155 (9 pages). Lien externe
Pahija, E., Lee, P. Y., Hui, C.-W., & Sin, G. (2022). Modelling of harvesting techniques for the evaluation of the density of microalgae. Applied Biochemistry and Biotechnology, 194(12), 5992-6006. Lien externe
Pahija, E., Golshan, S., Blais, B., & Boffito, D. C. (2022). Perspectives on the Process Intensification of CO2 Capture and Utilization. Chemical Engineering and Processing - Process Intensification, 176, 8 pages. Lien externe
Ma, Z., Legrand, U., Pahija, E., Tavares, J. R., & Boffito, D. C. (2021). From CO₂ to formic acid fuel cells. Industrial & Engineering Chemistry Research, 60(2), 803-815. Disponible