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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1269093533 |
| Titel | Geothermal Systems in District Heating and Cooling: Multi-objective and Artificial Neural Network Methods for Exergo- and Enviro-economic Optimization / Hoofar Hemmatabady ; Ingo Sass, Johannes Janicka, Eva Schill, Christoph Schüth |
| Person(en) |
Hemmatabady, Hoofar (Verfasser) Sass, Ingo (Akademischer Betreuer) Janicka, Johannes (Akademischer Betreuer) Schill, Eva (Akademischer Betreuer) Schüth, Christoph (Akademischer Betreuer) |
| Verlag | Darmstadt : Universitäts- und Landesbibliothek |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, Darmstadt, Technische Universität Darmstadt, 2022 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-221805 DOI: 10.26083/tuprints-00022180 |
| URL | http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/22180/ (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Erneuerbare Energien* ; Energieeffizienz* ; Geothermische Energie* ; Wärmerückgewinnung* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 621.042 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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