الرئيسية › دليل الباحثين › Imen Rim
Imen Rim
الانتماء : Abbès Laghrour University of Khenchela
- 5منشورات (انتماء جزائري)
- 5مجموع المنشورات
- 28الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Imen Rim 5 منشور(ات) مفهرسة (2024–2025). تُنشر أعماله أساسًا في «The minerals, metals & materials series»، «Journal of Water Process Engineering» و«Environmental Technology & Innovation». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Enhancing kaolin performance through organic molecule modification and assessing its efficiency for lead and copper adsorption» (2024)، وقد استُشهد به 17 مرة. 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
- Adsorption and biosorption for pollutant removal
- Clay minerals and soil interactions
- Titanium Alloys Microstructure and Properties
- Orthopaedic implants and arthroplasty
- Magnesium Alloys: Properties and Applications
المنشورات (5)
- Investigating the Tribological Behavior of Nitinol Alloys Manufactured via Mechanical Alloying for Hip Implant Applications
- Surfactants modification of kaolin for enhanced mercury adsorption
- Synthesis and Characterization of Surfactant-Modified Clays for Adsorption Applications
- Tribocorrosion Behavior of Near-Beta Alloys for Biomedical Applications
- Enhancing kaolin performance through organic molecule modification and assessing its efficiency for lead and copper adsorption
مجلات النشر
- The minerals, metals & materials series × 3
- Journal of Water Process Engineering × 1
- Environmental Technology & Innovation × 1
المنشورات حسب السنة
- 20254
- 20241
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Mohamed-Cherif Messaadia University · Centre de Recherche Scientifique et Technique en Analyses Physico-Chimiques
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.