数据集概述
本数据集包含期刊论文《Macromolecules 2024》中所有图表的原始数据及支持信息，以梳状聚异戊二烯为模型系统，研究链段有序参数与缠结长度的相关性，验证动态稀释模型对多量子NMR信号分析的适用性。
文件详解
- 数据文件（.csv格式，共12个）：
- 图表数据文件：如Figure 3.csv、Figure 4a.csv、Figure 5.csv、Figure 6.csv、Figure 7a.csv、Figure 7b.csv、Figure 8.csv、Figure S1.csv等
- 字段示例（以Figure 6.csv为例）：angular freq（角频率）、G'（储能模量）、G''（损耗模量）、G'_fit（储能模量拟合值）、G''_fit（损耗模量拟合值）、G'_arm contribution（臂贡献储能模量）等
- 字段示例（以Figure 5.csv为例）：tau_DQ（双量子弛豫时间）、Xa_0.01（不同参数下的Xa值）、Xb_0.01（不同参数下的Xb值）、reptation（ reptation模型值）
- 文档文件（.pdf格式，共1个）：
- meltdyn-combs-DTD+SI_sub.pdf：包含论文预印本及支持信息，用于参考图表及其说明
数据来源
Macromolecules 2024（DOI: 10.1021/acs.macromol.4c02015）
适用场景
- 高分子物理研究：分析梳状聚合物链段有序参数与缠结长度的定量关系
- 动态稀释模型验证：评估该模型在多量子NMR信号分析中的适用性与局限性
- 流变学特性研究：探究梳状聚合物的储能模量、损耗模量等流变学参数变化规律
- 聚合物网络约束机制研究：验证化学交联与物理缠结对链段运动的联合影响模型
