الرئيسية › دليل الباحثين › Kenza Azil
Kenza Azil
الانتماء : University Ferhat Abbas of Setif · Tissemsilt University
- 4منشورات (انتماء جزائري)
- 4مجموع المنشورات
- 53الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Kenza Azil 4 منشور(ات) مفهرسة (2020–2025). تُنشر أعماله أساسًا في «Journal of Modern Optics»، «Journal of Electronic Materials» و«Optik». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Numerical Assessment of Physical Properties of Ba2DyTaO6 Ferroelectric Rare Earth-Based Compound and Estimation of the Curie Temperature for» (2023)، وقد استُشهد به 26 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 6 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Advanced Fiber Optic Sensors
- Analytical Chemistry and Sensors
- Water Quality Monitoring and Analysis
- Ferroelectric and Piezoelectric Materials
- Magnetic and transport properties of perovskites and related materials
المنشورات (4)
- Design of an extrinsic plastic optical fibre-based sensor for measuring water turbidity
- Numerical Assessment of Physical Properties of Ba2DyTaO6 Ferroelectric Rare Earth-Based Compound and Estimation of the Curie Temperature for Energy Harvesting and Spintronic Applications
- A faster and accurate optical water turbidity measurement system using a CCD line sensor
- Cladless optical fiber sensor based on evanescent wave absorption for monitoring methylene blue induced water pollution
مجلات النشر
- Journal of Modern Optics × 1
- Journal of Electronic Materials × 1
- Optik × 1
- Journal of the Optical Society of America B × 1
المنشورات حسب السنة
- 20251
- 20231
- 20211
- 20201
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université de Mostaganem · Ahmed Zabana University - Relizane
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.