金属材料吸附性能预测数据集MetalMaterialAdsorptionPerformancePredictionDataset-nathanpolese
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 吸附性能, 金属材料, 机器学习, 预测模型, 材料属性, 数据分析, 化学
数据概述：
该数据集包含关于金属材料吸附性能的数据，记录了不同金属材料在特定条件下的吸附特性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态材料属性数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，主要关注材料本身的物理化学性质。
数据维度：数据集包括多种材料属性和吸附相关的特征，例如：miller-adsorbate-bulk_id，formula，structure，path traj file，min_E，min_F，Adsorption type，Bounding atoms symbol，Nombre totale de traj，Top，Bridge，Hollow (3)，Hollow (4)，A_，B_，A_atomic_number，B_atomic_number，global_atomic_number，A_melting_point，B_melting_point，global_melting_point，A_boiling_point，B_boiling_point，global_boiling_point，A_density，B_density，global_density，A_atomic_radius，B_atomic_radius，global_atomic_radius，A_electronegativity，B_electronegativity，global_electronegativity，A_abundance，B_abundance，A_oxidation_states，B_oxidation_states，A_heat_of_fusion，B_heat_of_fusion，global_heat_of_fusion，A_heat_of_vaporization，B_heat_of_vaporization，global_heat_of_vaporizati等。
数据格式：CSV格式，文件名为Bimetallic_prop_100_phi_ppv (1)csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于材料科学研究，用于预测金属材料的吸附性能。该数据集适合用于材料科学研究和机器学习模型的训练。
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，例如金属材料吸附性能的预测、材料性质与吸附性能的关系研究等。
行业应用：可以为材料设计、催化剂开发等行业提供数据支持，特别是在优化材料性能、预测材料吸附能力等方面。
决策支持：支持材料研发领域的决策制定，帮助科研人员快速筛选候选材料，加速研发进程。
教育和培训：作为材料科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料的性质和吸附过程。
此数据集特别适合用于探索材料属性与吸附性能之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化材料设计。
