分子结构吸附性能预测数据集MolecularStructureAdsorptionPerformancePredictionDataset-ecoaiproject
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 吸附性能, 化学信息学, 机器学习, 分子建模, 材料科学, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自 ecoaiproject-track1dataset 的分子结构数据，记录了不同分子的化学结构信息及其吸附二氧化碳的能力，可用于研究和预测分子吸附性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的分子结构研究。
数据维度：包括以下字段：
index：分子索引。
iupac_：分子的IUPAC命名。
label：分子标签。
smiles：分子的SMILES字符串。
inchi：分子的InChI字符串。
inchi_key：分子的InChIKey。
capacity_molco2_molamime：分子的二氧化碳吸附容量（mol/mol）。
n_nitrogen：分子中氮原子数量。
molecular_mass：分子的分子量。
absorption_capacity_classes：分子的吸附容量等级。
数据格式：CSV格式，文件名为ccs-98csv，便于数据分析和建模。同时包含一个txt文件，可能用于补充说明或额外信息。
该数据集适合用于分子结构与吸附性能关系的探索，以及基于机器学习的预测模型构建。
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：适用于材料科学、化学工程等领域的研究，例如探索分子结构与吸附性能之间的定量关系，以及开发新的吸附材料。
行业应用：为碳捕获、能源储存等行业提供数据支持，用于优化吸附剂的设计和性能预测。
决策支持：支持材料研发和工艺优化，加速新材料的发现和应用。
教育和培训：可作为化学信息学、材料科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解和应用相关知识。
此数据集特别适合用于构建预测模型，以预测分子在特定条件下的二氧化碳吸附能力，从而加速新材料的研发进程，并优化现有吸附技术的性能。
