Assegnista di Ricerca
Dipartimento Scienza Applicata e Tecnologia (DISAT)
Dottorando in Ingegneria Chimica , 35o cycle (2019-2022)
Dipartimento Scienza Applicata e Tecnologia (DISAT)
Profilo
Dottorato di ricerca
Tutori
Didattica
Insegnamenti
Corso di laurea magistrale
- Fenomeni di trasporto e Fluidodinamica computazionale (modulo di Fluidodinamica computazionale). A.A. 2020/21, INGEGNERIA CHIMICA E DEI PROCESSI SOSTENIBILI. Collaboratore del corso
Pubblicazioni
Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Marcato, Agnese; Marchisio, Daniele; Boccardo, Gianluca (In stampa)
Reconciling deep learning and first‐principle modelling for the investigation of transport phenomena in chemical engineering. In: CANADIAN JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING. ISSN 0008-4034
Contributo su Rivista -
Marcato, Agnese; Santos, Javier E.; Boccardo, Gianluca; Viswanathan, Hari; Marchisio, ... (2023)
Prediction of local concentration fields in porous media with chemical reaction using a multi scale convolutional neural network. In: CHEMICAL ENGINEERING JOURNAL. ISSN 1385-8947
Contributo su Rivista - Marcato, A.; Boccardo, G.; Marchisio, D. (2022)
From Computational Fluid Dynamics to Structure Interpretation via Neural Networks: An Application to Flow and Transport in Porous Media. In: INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH. ISSN 0888-5885
Contributo su Rivista - Marcato, A.; Boccardo, G.; Marchisio, D. (2021)
A computational workflow to study particle transport and filtration in porous media: Coupling CFD and deep learning. In: CHEMICAL ENGINEERING JOURNAL, vol. 417. ISSN 1385-8947
Contributo su Rivista - Marcato, A.; Boccardo, G.; Marchisio, D. L. (2020)
A Computational Workflow to Study Particle Transport in Porous Media: Coupling CFD and Deep Learning. In: Computer Aided Chemical Engineering / S.N., S.L., Elsevier B.V., pp. 1759-1764. ISBN: 9780128233771
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