材料吸附性能预测数据集MaterialAdsorptionPropertyPredictionDataset-mesquitasamuel
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学，吸附，机器学习，预测模型，材料性质，分子模拟，数据分析，物性
数据概述：
该数据集包含来自公开材料科学数据库的数据，记录了不同材料在吸附过程中的相关属性信息，旨在用于预测材料的吸附性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态材料属性数据集。
地理范围：数据集涵盖全球范围内多种材料的吸附相关属性信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“adsorbate-miller-bulk_id”、“formula”、“structure”、“shift”、“ads_site”、“site_symb”、“ads_site_percent”、“min_E”、“min_F”、“min_E_file”、“CN”、“GCN”、“A”、“B”、“A_atomic_number”、“B_atomic_number”、“global_atomic_number”、“A_melting_point”、“B_melting_point”、“global_melting_point”、“A_boiling_point”、“B_boiling_point”、“global_boiling_point”、“A_density”、“B_density”、“global_density”、“A_atomic_radius”、“B_atomic_radius”、“global_atomic_radius”、“A_electronegativity”、“B_electronegativity”、“global_electronegativity”、“A_abundance”、“B_abundance”、“A_oxidation_states”、“B_oxidation_states”、“A_heat_of_fusion”、“B_heat_of_fusion”、“global_heat_of_fusion”、“A_heat_of_vaporization”、“B_heat_of_vaporization”、“global_heat_of_vaporization”、“A_first_ionization_energy”、“B_first_ionization_energy”、“global_first_ionization_energy”等，涵盖了材料的分子结构、物理性质、吸附位点等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为“110_all_with_props.csv”，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开材料科学研究数据库，经过整理和清洗，适用于材料科学研究和数据分析。
该数据集适合用于材料吸附性能预测、材料性质分析以及机器学习模型训练。
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：可用于材料科学领域的学术研究，如预测材料的吸附能力、研究材料的结构与性能之间的关系等。
行业应用：为材料研发、化工、能源等行业提供数据支持，可用于优化材料设计、预测材料性能等。
决策支持：支持材料科学领域的决策制定和技术研发，例如筛选合适的材料、优化材料合成工艺等。
教育和培训：可作为材料科学、化学、物理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料的性质和应用。
此数据集特别适合用于探索材料吸附性能与材料结构和性质之间的关系，帮助用户实现材料性能的预测和优化。
