数据集概述
本数据集为使用神经常微分方程（Neural ODEs）建模加氢裂化反应系统生成的合成动力学数据，包含不同温度和条件下的浓度分布、反应速率常数及原料性质，支持插值与外推任务，助力研究人员推进反应工程中数据驱动的化学动力学建模方法。
文件详解
- 说明文档:
- README.md: 数据集概述文档，说明数据用途、结构及两个动力学模型（Model A和Model B）的组织方式。
- 动力学参数文件:
- Kinetic_Parameters_ModelA.csv: Model A的动力学参数文件，包含温度（T）及k1至k10等反应速率常数字段。
- Kinetic_Parameters_ModelB.csv: Model B的动力学参数文件，包含温度（T）及k1至k8等反应速率常数字段。
- Model A数据文件（位于model_a目录下）:
- train_inputs.csv: 训练集输入数据
- train_outputs.csv: 训练集输出数据
- train_conditions.csv: 训练集实验条件数据
- test_inputs.csv: 测试集输入数据
- test_outputs.csv: 测试集输出数据
- test_conditions.csv: 测试集实验条件数据
- Model B数据文件（位于model_b目录下）:
- train_inputs.csv: 训练集输入数据
- train_outputs.csv: 训练集输出数据
- train_conditions.csv: 训练集实验条件数据
- test_inputs.csv: 测试集输入数据
- test_outputs.csv: 测试集输出数据
- test_conditions.csv: 测试集实验条件数据
适用场景
- 反应工程研究: 用于加氢裂化反应系统的神经常微分方程建模
- 化学动力学分析: 探究温度等条件对反应速率常数的影响
- 机器学习模型开发: 构建数据驱动的动力学预测模型并验证其鲁棒性
- 数据稀疏性研究: 分析模型在数据稀疏和含噪声情况下的插值与外推能力
