材料吸附性能预测数据集MaterialsAdsorptionPerformancePredictionDataset-nathanpolese
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 吸附, 表面科学, 机器学习, 预测模型, 第一性原理计算, 结构, 能量
数据概述：
该数据集包含来自材料模拟计算的数据，记录了不同材料表面对特定分子的吸附性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态材料吸附性质的集合。
地理范围：数据涵盖了不同晶面结构的材料表面，全球通用。
数据维度：数据集包括“miller”（晶面指数）、“adsorbate”（吸附质）、“bulk_id”（主体材料ID）、“formula”（化学式）、“structure”（晶体结构）、“path traj file”（轨迹文件路径）、“min_E”（最小能量）、“min_F”（最小力）、“Adsorption type”（吸附类型）、“Bounding atoms symbol”（边界原子符号）、“Nombre totale de traj”（轨迹总数）、“Top”、“Bridge”、“Hollow (3)”、“Hollow (4)”等多个字段，描述了材料表面吸附的多种性质。
数据格式：CSV格式，文件名为“adsorbtion_site_100_Bicsv”，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于材料计算模拟，已进行结构化处理。
该数据集适合用于材料吸附性能的预测和分析，以及材料设计和筛选。
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、物理等学科的研究，如吸附机理研究、吸附位点分析、吸附能预测等。
行业应用：可以为催化、能源、环境等行业提供数据支持，特别是在催化剂设计、储能材料开发、污染物吸附等方面。
决策支持：支持新材料的研发，加速材料筛选和优化过程。
教育和培训：作为材料科学、计算化学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料的吸附行为。
此数据集特别适合用于构建机器学习模型，预测不同材料表面的吸附性能，从而加速新材料的研发过程。
