金属有机框架材料CO2吸附性能预测数据集Metal-OrganicFrameworkCO2AdsorptionPredictionDataset-batprem
数据来源：互联网公开数据
标签：MOF, 材料科学, CO2吸附, 机器学习, 气体吸附, 结构-性质关系, 数据建模, 预测
数据概述：
该数据集包含金属有机框架材料（MOF）的结构和性能相关数据，旨在用于预测MOF材料对CO2的吸附性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内MOF材料的研究与实验数据。
数据维度：包括MOF的结构特征（如体积、表面积、孔隙率、官能团、金属连接体、有机连接体、拓扑结构等）、实验测量的CO2吸附性能（CO2/N2选择性，CO2吸附热等）以及相关计算得到的性质（如部分电荷、键类型计数等）。
数据格式：主要为CSV格式，包含多个CSV文件，如test.csv、functionalgroup_stat2.csv、submission.csv、error_train_preprocessed.csv和train_preprocess.csv等，便于数据分析和建模。此外，还包含CIF（晶体结构文件）和H5（可能用于存储模型或中间结果）等文件。数据来源于MOF材料的合成、表征和模拟计算，并经过预处理，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于MOF材料的结构-性质关系研究和基于机器学习的性能预测。
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、化学工程等领域的学术研究，如MOF材料的CO2捕获性能预测、材料设计、结构-性质关系探索等。
行业应用：可为碳捕获技术相关行业提供数据支持，如CO2吸附剂的筛选、优化和性能预测等。
决策支持：支持新型MOF材料的研发，加速材料设计与筛选过程。
教育和培训：作为材料科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解MOF材料的特性和应用。
此数据集特别适合用于探索MOF材料的结构与CO2吸附性能之间的关系，并构建预测模型，以实现对MOF材料性能的快速评估和优化。
