金属有机框架材料CO2吸附性能预测数据集Metal-OrganicFrameworksCO2AdsorptionPerformancePredictionDataset-dearxsoso
数据来源：互联网公开数据
标签：MOF, CO2吸附, 材料科学, 机器学习, 气体吸附, 结构-性能关系, 数据建模, 能源
数据概述：
该数据集包含来自材料科学研究的数据，记录了金属有机框架材料（MOFs）的结构特征和CO2吸附性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态材料性质数据集。
地理范围：数据涵盖全球范围内合成或研究的MOF材料。
数据维度：数据集包含两个CSV文件。
* feature_output.csv：包含MOF的结构特征，如元素组成、金属类型、不饱和度、电负性等。
* all_MOFs_screening_data.csv：包含MOF的CO2吸附性能数据，包括在不同温度和压力下的CO2吸附量、吸附热、选择性等，以及N2吸附数据和材料的物理性质（如表面积、孔隙率）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。
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，用于研究MOF材料的结构与CO2吸附性能之间的关系，探索新型吸附材料的设计。
行业应用：为碳捕获、气体分离等行业提供数据支持，用于开发高效的吸附剂材料。
决策支持：支持材料设计与筛选，加速新材料的研发过程，优化材料合成工艺。
教育和培训：作为材料科学、化学工程等专业的教学案例，帮助学生理解材料的性质与应用。
此数据集特别适合用于预测MOF材料的CO2吸附性能，优化材料设计，提升CO2捕获效率。
