材料吸附性质预测数据集MaterialAdsorptionPropertyPredictionDataset-mesquitasamuel
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 吸附性质, 机器学习, 结构性质, 预测模型, 物理化学, 数据分析, 催化材料
数据概述：
该数据集包含来自公开材料数据库和计算模拟的数据，记录了不同材料的吸附性质和相关物理化学参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态材料性质数据集使用。
地理范围：数据涵盖多种材料，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含以下关键字段：吸附剂信息（如 adsorbate-miller-bulk_id-formula-structure），材料结构特征（如 shift, ads_site, site_symb, ads_site_percent），以及多种材料的物理化学性质，包括最小能量（min_E, min_F）、原子信息（A_atomic_number, B_atomic_number, global_atomic_number）、熔点、沸点、密度、原子半径、电负性、丰度、氧化态、熔化热、汽化热、第一电离能等。
数据格式：CSV格式，文件名为 110_bicsv，便于数据分析和建模。数据已进行标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于材料吸附性质的预测、材料设计和催化剂性能分析等领域的研究。
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：适用于材料科学、物理化学和计算化学等领域的学术研究，如吸附机理研究、材料性能预测模型的构建等。
行业应用：可以为催化材料、吸附材料等相关行业提供数据支持，如催化剂设计、吸附剂筛选等。
决策支持：支持材料研发领域的决策制定，帮助优化材料设计和筛选流程。
教育和培训：作为材料科学、计算化学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性质和预测方法。
此数据集特别适合用于探索材料结构与吸附性质之间的关联，帮助用户构建预测模型、加速材料研发进程。
