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Poster

Machine learning-based solvent screening for lignocellulose biorefineries and lignin upgrading

MPG-Autoren
/persons/resource/persons252672

König-Mattern,  Laura
Process Systems Engineering, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons248557

Sanchez Medina,  Edgar Ivan
International Max Planck Research School (IMPRS), Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society;
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, External Organizations;

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Rihko-Struckmann,  Liisa
Process Systems Engineering, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons86497

Sundmacher,  Kai
Process Systems Engineering, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society;
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, External Organizations;

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Zitation

König-Mattern, L., Sanchez Medina, E. I., Rihko-Struckmann, L., & Sundmacher, K. (2024). Machine learning-based solvent screening for lignocellulose biorefineries and lignin upgrading. Poster presented at BioSPRINT Spring School: Opportunities and challenges of process intensification application in lignocellulosic biorefineries, Frankfurt am Main, Germany.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-30FF-C
Zusammenfassung
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