金属氧化物表面吸附能计算数据集MetalOxideSurfaceAdsorptionEnergyCalculationDataset-mesquitasamuel
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 表面吸附, 第一性原理计算, 吸附能, DFT计算, 金属氧化物, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含基于第一性原理计算的金属氧化物表面吸附能数据，记录了不同金属氧化物表面对氧原子（O）的吸附行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态计算结果集合。
地理范围：数据涵盖不同金属氧化物材料的理论计算结果，不涉及具体地理位置。
数据维度：数据集主要包括吸附物（adsorbate）、晶面指标（miller）、体相材料ID（bulk_id）、化学式（formula）、晶体结构（structure）、最小能量（min_E）、最小自由能（min_F）和最小能量文件路径（min_E_file）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名如1/110_0-19_out.csv，便于数据分析和处理。数据集中还包含.traj和.log文件，用于记录分子动力学模拟轨迹和计算日志。
来源信息：数据来源于材料科学领域的第一性原理计算，计算结果经过整理和标准化。
该数据集适合用于材料科学领域的研究，特别是关于金属氧化物表面性质、催化反应机理等方面的研究。
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、物理等领域的研究，如探索金属氧化物表面吸附特性、催化剂设计、材料性质预测等。
行业应用：可以为催化、能源存储等相关行业提供数据支持，特别是在催化剂筛选、材料性能优化等方面。
决策支持：支持材料设计与筛选，为新材料的研发提供数据支撑。
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表面性质和计算方法。
此数据集特别适合用于探索金属氧化物表面吸附的规律，建立吸附能预测模型，优化催化剂设计，并深入理解材料的微观结构与宏观性质之间的关系。
