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Self-organizing map improves understanding on the hydrochemical processes in aquifer systems.
Rahman, A T M Sakiur; Kono, Yumiko; Hosono, Takahiro.
Afiliación
  • Rahman ATMS; RIKEN Center for Computational Science, Data Assimilation Research Team, 7-1-26, Minatojima-minami-machi, Chuo-ku, Kobe, Hyogo 650-0047, Japan. Electronic address: shakigeo@gmail.com.
  • Kono Y; Department of Earth and Environmental Science, Faculty of Science, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan.
  • Hosono T; Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan; International Research Organization for Advanced Science and Technology, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan.
Sci Total Environ ; 846: 157281, 2022 Nov 10.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35835189
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Contaminantes Químicos del Agua / Agua Subterránea Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Sci Total Environ Año: 2022 Tipo del documento: Article
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