催化材料OOH吸附能计算数据集CatalyticMaterialsOOHAdsorptionEnergyDataset-mesquitasamuel
数据来源：互联网公开数据
标签：催化材料, 吸附能, DFT计算, 材料科学, 机器学习, OOH, 表面催化, 第一性原理
数据概述：
该数据集包含基于密度泛函理论（DFT）计算的催化材料上OOH吸附能数据，旨在研究不同金属材料对OOH中间体的吸附特性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态计算结果集合。
地理范围：数据涵盖不同金属材料的OOH吸附能计算结果，不涉及特定地理区域。
数据维度：数据集包括吸附物（OOH）、晶面（miller）、材料ID（bulk_id）、材料化学式（formula）、晶体结构（structure）、吸附位移（shift）、最小能量（min_E）、最小自由能（min_F）以及对应的轨迹文件（min_E_file）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含两个独立的文件，如1/110_60-80_out.csv和1/110_80-100_out.csv，方便数据处理和分析。数据还包括.traj和.log文件，可能包含计算过程中的轨迹和日志信息。
来源信息：数据来源于材料科学领域，通过DFT计算获得，已对数据进行结构化处理。
该数据集适合用于催化材料设计、吸附能预测和机器学习模型的构建。
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：适用于催化、材料科学等领域的研究，如探索OOH中间体与不同催化剂材料之间的相互作用，分析吸附能与催化活性之间的关系。
行业应用：可以为催化剂设计、燃料电池、电解水制氢等行业提供数据支持，用于优化催化剂性能、预测催化反应速率等。
决策支持：支持催化材料的筛选和优化，有助于加速新催化剂的开发过程。
教育和培训：作为材料科学、计算化学等课程的辅助材料，帮助学生理解DFT计算、吸附能概念以及材料性质之间的关系。
此数据集特别适合用于研究OOH吸附能与催化剂材料之间的关联，从而加速新型高效催化剂的研发，实现对催化反应的精准预测和优化。
