Rajib Mukherjee

Rajib Mukherjee

Profesor Asistente - Coordinador de Departamento
Colegio de Ingenieria
Departamento de Ingeniería Química
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Sala EB 3.100E

Educación

Universidad Estatal de Luisiana, Baton Rouge, LA (2004-2010)

Doctorado en Ingeniería Química

Maestría en Ingeniería Química

Instituto Indio de Tecnología (IIT Kanpur), India (1997-1999)

Máster en Ingeniería Química

Facultad de Ingeniería de la Universidad de Andhra, Visakhapatnam, India (1993-1997)

Licenciatura en Ingeniería Química

bio

El Dr. Mukherjee se graduó del Laboratorio de Ingeniería de Sistemas de Procesos en el Departamento de Ingeniería Química de la Universidad Estatal de Louisiana (2010). Antes de unirse a UTPB, realizó una investigación postdoctoral en la Universidad de Tulane, Centro de Ciencias Computacionales, Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA) como becario postdoctoral ORISE, Universidad de Illinois Chicago (UIC) / Instituto de Investigación Vishwamitra y trabajó en el Departamento de Ingeniería Mecánica, Texas A&M University (TAMU) como profesor asistente invitado.

Los intereses de investigación del Dr. Mukherjee incluyen sostenibilidad, nexo agua-energía, análisis de datos mediante aprendizaje automático (ML), estadísticas multivariadas y de resolución múltiple, desarrollo de algoritmos para el diseño de procesos químicos sostenibles, integración y optimización de procesos en condiciones de incertidumbre. El Dr. Mukherjee ha publicado 31 artículos de investigación en revistas revisadas por pares, tiene varias actas de congresos y un libro de última generación sobre sostenibilidad de la ingeniería ”.Midiendo el progreso hacia la sostenibilidad: un tratado para ingenieros”, Springer, noviembre de 2016, ISBN-13: 978-3319427171. Recibió una subvención de $ 300,000 del programa UT System STARs para desarrollar un laboratorio de nexo agua-energía y un laboratorio de computación de alto rendimiento para la ingeniería de sistemas de procesos. Es CoPI en la propuesta “Desarrollo de tecnología de tratamiento de agua híbrida asistida por energía solar en yacimientos petrolíferos con evaluación tecnoeconómica y análisis de sostenibilidad” respaldada por The University Lands.

Publicaciones Seleccionadas

  1. MukherjeeY UM Diwekar, (2021). Optimización multiobjetivo del proceso de deshidratación de TEG para la mitigación de emisiones BTEX mediante aprendizaje automático y algoritmos metaheurísticos. Química e ingeniería sostenibles de ACS, 9 (3), 1213-1228., https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.0c06951
  2. Mukherjee*, B. Beykal *, AT Szafranc, M. Onel, F. Stossi, MG Mancini, D. Lloyd, FA Wright, L. Zhou, MA Mancini, EN Pistikopoulos, 2020, “Clasificación de compuestos estrogénicos por acoplamiento de análisis de alto contenido y algoritmos de aprendizaje automático ”, PLOS Computational Biol. 16 (9), e1008191 https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008191
  3. Mukherjee**, R. Reddy Asani, N. Bopanna, MM El-Halwagi, 2020, “Evaluación del desempeño de la planta de procesamiento de gas de esquisto y recuperación de LGN bajo incertidumbre de la composición del alimento”, J. Natural Gas Sc. & Eng., Vol 83, 103517 https://doi.org/10.1016/j.jngse.2020.103517
  4. Oke, R. Mukherjee, D. Sengupta, T. Majozi, MM El-Halwagi, 2020, “On the Optimization of Water-Energy Nexus in Shale Gas Network under Price Uncertainties”, Energía, 203, https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.117770
  5. Diwekar et al., 2021, “Una perspectiva sobre el papel de la incertidumbre en la ciencia y la ingeniería de la sostenibilidad”, Recursos, conservación y reciclaje, Vol 164, pp105140 https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2020.105140
  6. Mukherjee, UM Diwekar y N. Kumar, (2020). Ubicación óptima del sensor espacio-temporal en tiempo real para monitorear los contaminantes del aire. Tecnologías limpias y política medioambiental, 22 (10), 2091-2105. https://doi.org/10.1007/s10098-020-01959-z
  7. Shahmohammadi, R. Mukherjee, CG Takoudis y UM Diwekar, (2021). Diseño óptimo de nuevos materiales precursores para la deposición de la capa atómica utilizando diseño molecular asistido por computadora. Ciencia de ingeniería química, 234, 116416. https://doi.org/10.1016/j.ces.2020.116416
Última actualización: 10 / 08 / 2021