可持续人工智能催化数据集SAIS-CatalysisDataset2-godgod3
数据来源：互联网公开数据
标签：催化，化学，材料科学，人工智能，机器学习，数据集，分子模拟，预测模型
数据概述：
该数据集包含来自SAIS（可持续人工智能）项目的催化相关数据，记录了催化剂的结构，性质及其催化反应性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了近年来相关领域的研究成果。
地理范围：数据主要涉及全球范围内的催化材料和反应。
数据维度：数据集包括催化剂的分子结构，组成，表面性质，反应条件，反应速率，产物选择性等关键数据。
数据格式：数据提供的格式包括CSV，JSON等，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于学术论文，公开数据库和模拟计算，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于催化材料设计，反应机理研究和机器学习模型的训练，尤其在催化反应预测，催化剂性能优化等领域具有重要价值。
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：适用于催化材料设计，反应动力学，催化反应机理研究，如筛选高效催化剂，预测反应速率等。
行业应用：可以为化工，能源等行业提供数据支持，特别是在新材料研发，工艺优化等方面。
决策支持：支持催化反应条件的优化，催化剂的筛选和设计，从而加速新材料的研发进程。
教育和培训：作为化学，材料科学和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解催化，机器学习和数据分析。
此数据集特别适合用于探索催化反应的规律与趋势，帮助用户实现催化剂设计，反应性能预测等目标，促进可持续化学和材料科学的发展。
