材料催化OOH吸附能计算数据集CatalysisOOHAdsorptionEnergyCalculation-mesquitasamuel
数据来源：互联网公开数据
标签：催化材料, OOH吸附, 第一性原理, DFT计算, 表面科学, 材料科学, 能量计算, 机器学习
数据概述：
该数据集包含基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算结果，记录了不同催化材料表面对OOH（过氧化氢）分子的吸附能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为基于特定计算方法获得的静态数据集。
地理范围：数据主要关注于催化材料的理论计算，不涉及具体的地理位置。
数据维度：数据集包含多个关键参数，如吸附物（OOH），晶面指标（Miller指数），材料的bulk_id、化学式、晶体结构，以及表面位移、最小能量（min_E）和最小自由能（min_F）等。此外，数据还提供了与计算结果相关的轨迹文件（.traj）的路径信息。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据分析。每个CSV文件包含多个材料的计算结果，便于进行统计分析和建模。
来源信息：数据来源于对催化材料进行DFT计算，计算结果经过整理和归纳。
该数据集适合用于催化材料的筛选、设计，以及OOH吸附过程的深入研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于表面催化、材料化学等领域的学术研究，例如，研究催化材料的活性位点、吸附机制、催化反应的速率限制步骤等。
行业应用：为催化剂设计、能源材料开发等行业提供数据支持，尤其是在燃料电池、电解水制氢等领域。
决策支持：支持材料科学研究中的材料筛选与优化，加速新材料的研发过程。
教育和培训：作为材料科学、计算化学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解DFT计算、表面吸附等理论知识。
此数据集特别适合用于探索不同材料对OOH吸附的特性差异，并建立机器学习模型，从而实现对催化性能的预测与优化。
