数据集概述
本数据集包含界面热阻（ITR）预测相关的两类核心数据：一是记录不同界面ITR值及测量条件的“ITR dataset”；二是涵盖298种单元素或二元化合物物理、化学及工艺描述符的“descriptor dataset”，可构建超8万个材料对系统用于ITR预测。还提供原子能量数据及机器学习模型训练数据集，共4个文件。
文件详解
- 文件名称：descriptor dataset.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含298种单元素或二元化合物的物理、化学及工艺描述符信息，具体字段未明确说明
- 文件名称：ITR dataset.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含不同界面的ITR值，以及测量温度、合成方法、热测量方法、样品预处理和原始参考文献等信息
- 文件名称：training dataset for ITR prediction.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：可直接用于ITR预测机器学习模型训练的数据集，具体字段未明确说明
- 文件名称：atom_energy_vasp.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含用于计算结合能的原子能量数据，具体字段未明确说明
适用场景
- 界面热阻预测模型开发: 利用descriptor dataset构建材料对系统，结合ITR dataset训练机器学习模型预测界面热阻
- 材料界面热性能研究: 分析不同材料界面的ITR值及测量条件对热性能的影响
- 材料设计优化: 通过描述符数据筛选具有特定热阻特性的材料组合，指导新材料开发
- 计算材料学研究: 利用原子能量数据开展材料结合能相关的计算与分析
