الرئيسية › دليل الباحثين › Leila Cherifi
Leila Cherifi
ليلى شريفي(كتابة آلية)
الانتماء : University Yahia Fares of Medea
- 3منشورات (انتماء جزائري)
- 3مجموع المنشورات
- 13الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Leila Cherifi 3 منشور(ات) مفهرسة (2025–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Scientific Reports»، «Results in Engineering» و«Membranes». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Prediction of barite scale formation and inhibition in hydrocarbon reservoirs using AI modeling: Focus on different optimization algorithms» (2025)، وقد استُشهد به 5 مرة. شارك في تأليف أعماله 11 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في الأردن.
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
- Membrane Separation Technologies
- Fractional Differential Equations Solutions
- Enhanced Oil Recovery Techniques
- Drilling and Well Engineering
- Protein purification and stability
المنشورات (3)
- A generalized fractional model for one-step identification of membrane filtration clogging mechanisms
- Prediction of barite scale formation and inhibition in hydrocarbon reservoirs using AI modeling: Focus on different optimization algorithms
- A Novel Empirical Fractional Approach for Modeling the Clogging of Membrane Filtration During Protein Microfiltration
مجلات النشر
- Scientific Reports × 1
- Results in Engineering × 1
- Membranes × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20252
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Hassiba Benbouali University of Chlef · Sonatrach (Algeria) · Ahmed Draia University · Jadara University
بلدان المؤلفين المشاركين : الأردن
المؤلفون المشاركون
- Ouafa Belkacem
- Salah Hanini
- Yamina Ammi
- Salah Hanini
- Maamar Laidi
- Mohamed Hentabli
- Ahmed Rezrazi
- Nadjem Bailek
- Bilel Zeroualı
- Abdennasser Dahmani
- Abdelhafid Touil
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.