数据集概述
本数据集为《Lattice thermal conductivity of Fe-Si alloys determined by machine learning potentials》手稿的V2版本数据库，包含hcp结构Fe-Si合金的晶格热导率相关数据，用于支持材料科学领域中通过机器学习势研究合金热性能的分析。
文件详解
- 文件名称：
Lattice thermal conductivity of hcp Fe-Si alloys determined by machine learning potentials-V2.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含hcp结构Fe-Si合金的成分、晶格参数、机器学习势预测的晶格热导率等与合金热性能相关的结构化数据。
数据来源
提交至Geophysical Research Letters的手稿《Lattice thermal conductivity of Fe-Si alloys determined by machine learning potentials》
适用场景
- 材料热性能研究：分析hcp结构Fe-Si合金的晶格热导率特性及其影响因素。
- 机器学习势验证：用于验证机器学习势在预测合金晶格热导率方面的准确性与可靠性。
- 合金材料设计：为Fe-Si合金的成分优化和热性能调控提供数据支持。
- 地球物理研究：结合地球物理领域需求，探究Fe-Si合金热导率对相关地质过程的潜在影响。
