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Sparse surrogate modeling for combustion chemistry via time-lag autoencoders and gradient-based clustering

par Castellanos, Luisa;Freitas, Rodolfo R.S.M.;Galassi, Riccardo Malpica;Jiang, Xi;Parente, Alessandro
Référence Chemical engineering science, 324, 123323
Publication Publié, 2026-04-01

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Titre:	Sparse surrogate modeling for combustion chemistry via time-lag autoencoders and gradient-based clustering
Auteur:	Castellanos, Luisa; Freitas, Rodolfo R.S.M.; Galassi, Riccardo Malpica; Jiang, Xi; Parente, Alessandro
Informations sur la publication:	Chemical engineering science, 324, 123323
Statut de publication:	Publié, 2026-04-01
Sujet CREF:	Génie chimique
	Chimie
	Mathématiques
	Technologie des autres industries
Mots-clés:	AI for science
	Chemical kinetics
	Data-driven modeling
	Machine learning explainability
	Reduced manifold
Note générale:	SCOPUS: ar.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:0009-2509
	info:doi/10.1016/j.ces.2026.123323
	info:pii/S0009250926000357
	info:scp/105027736515