高分子聚合物溶解度实验数据集PolymerSolubilityExperimentalDataset-luunguyen1
数据来源：互联网公开数据
标签：高分子材料, 溶解度, 实验数据, 材料科学, 化学工程, 数据分析, 机器学习, 溶剂
数据概述：
该数据集包含来自luunguyen1-solventpolymersolubility项目的数据，记录了不同高分子聚合物在各种溶剂中的溶解度实验结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为实验结果的集合。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但实验涉及的聚合物和溶剂种类多样，具有一定的通用性。
数据维度：数据集包括实验编号（expno）、聚合物（polymer）、溶剂（solvent）、分子量（mn, mw）、结晶度（cryst）、玻璃化转变温度（tg）、密度（dens）、压力（pressure）、温度（temperature）、重量分数（wa）、DOI（文献标识符）、备注（notes）等字段。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于luunguyen1-solventpolymersolubility项目，涵盖了高分子溶解度实验的多种参数，并提供了对应的文献引用信息。
该数据集适合用于高分子材料溶解行为的研究和预测，以及相关的数据建模和机器学习应用。
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、化学工程等领域的学术研究，如高分子溶解行为的机理研究、溶解度预测模型的构建等。
行业应用：可以为高分子材料行业提供数据支持，特别是在涂料、胶黏剂、分离膜等产品的配方设计和性能优化方面。
决策支持：支持材料研发人员进行实验设计和材料筛选，加速新材料的开发进程。
教育和培训：作为材料科学、化学工程等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解高分子溶解度的相关知识。
此数据集特别适合用于探索高分子溶解度与聚合物结构、溶剂性质以及环境条件之间的关系，帮助用户优化材料设计，提高预测精度。
