多孔材料CO2吸附性能预测数据集PorousMaterialsCO2AdsorptionPerformancePredictionDataset-vinhnguyen1919
数据来源：互联网公开数据
标签：多孔材料, CO2吸附, 材料科学, 机器学习, 气体分离, 数据建模, 性能预测, 材料性质
数据概述：
该数据集包含来自vinhnguyen1919-vinhs-dataset的数据，记录了多种多孔材料的CO2吸附性能相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但涵盖了多种多孔材料的性质。
数据维度：数据集包括多个关键指标，用于评估多孔材料的CO2吸附性能，例如：MOF-SelectivityCO2/N2（CO2/N2选择性）, N2(ZC)-WorkingCapacityCO2/N2（N2零点校正工作容量）, CO2LoadingCO2/H21bar（H21bar下的CO2负载量）等。此外，还包含了材料的拓扑结构、密度、比表面积、官能团数量、框架电荷等结构性质。
数据格式：CSV格式，文件名为Project_data1.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于vinhnguyen1919-vinhs-dataset，已进行数据整理和结构化处理。
该数据集适合用于多孔材料性能预测，以及材料设计和筛选相关的研究。
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、化学工程和数据科学交叉领域的学术研究，如基于机器学习的吸附剂性能预测、材料结构与性能关系分析等。
行业应用：可以为碳捕获、气体分离等行业提供数据支持，例如用于开发新型吸附材料、优化分离工艺等。
决策支持：支持材料研发领域的决策，帮助科研人员快速筛选高性能材料，加速研究进程。
教育和培训：作为材料科学、化学工程和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解多孔材料的性质和应用。
此数据集特别适合用于探索多孔材料的结构与吸附性能之间的关系，并通过数据驱动的方法优化材料设计。
