数据集概述
本数据集是用于物理信息数据驱动模型的从头算数据仓库，包含基于密度泛函理论（DFT）和维也纳从头算模拟软件包（VASP）的精确计算结果。核心聚焦炼钢过程中钢液内的非金属夹杂物（NMIs），涵盖哈梅克常数、凝固系数、黏度等关键物理参数，为钢铁制造中夹杂物行为预测的机器学习建模提供数据支持。
文件详解
- 数据文件组（.xlsx、.csv格式）：
- 包含Hamaker data.xlsx、Van_der_Waals_Forces_Different_Sizes.xlsx、Lattice parameter calculations for molten and bulk iron_mod.xlsx等23个Excel文件和12个CSV文件（如Al2O3_d_1_nm.csv）
- 字段示例：粒子半径（µm）、吸引力（N）、间距（nm）；MAE_CF、MSE_CF等性能指标
- 图像文件组（.png格式）：
- 包含26个PNG文件，如MgO-MgO_Van_der_Waals_Force.png、Al2O3_d_10_nm.png等，展示不同非金属夹杂物的范德华力及尺寸相关的可视化结果
- 文档文件组（.pdf格式）：
- Dielectric functions of oxides.pdf：1个PDF文件，记录氧化物的介电函数数据
适用场景
- 钢铁冶金研究：分析炼钢过程中非金属夹杂物的行为特性与演变规律
- 物理信息建模：支持机器学习算法构建炼钢过程中夹杂物堵塞预测模型
- 材料科学分析：探究钢液黏度、表面张力等物理参数对炼钢工艺的影响
- 计算材料学：验证密度泛函理论（DFT）计算结果在工业场景的适用性
