吸附剂材料性质预测数据集AdsorbateMaterialPropertyPredictionDataset-mesquitasamuel
数据来源：互联网公开数据
标签：材料科学, 吸附剂, 物理性质, 化学性质, 机器学习, 数据预测, 结构性质, 材料数据库
数据概述：
该数据集包含吸附剂材料的性质数据，记录了不同吸附剂的多种物理和化学性质，以及相关的分子结构信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态材料性质数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的材料研究。
数据维度：包括多种属性，如吸附剂的分子式、结构信息、原子性质、熔点、沸点、密度、原子半径、电负性、丰度、氧化态、熔化热、汽化热、电离能等。
数据格式：CSV格式，文件名为110_all_with_props.csv，便于数据分析和建模。数据中还包含与吸附剂相关的计算模拟结果。
来源信息：数据来源于材料科学领域，具体来源未明确标注，但包含多个材料属性，可能整合自多种公开数据库或计算模拟结果。
该数据集适合用于材料性质预测、机器学习建模以及吸附剂性能研究。
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、化学工程等领域的研究，如吸附剂性能预测、材料性质与结构关系研究等。
行业应用：可以为材料研发、化工生产等行业提供数据支持，特别是在新型吸附剂设计、材料筛选等方面。
决策支持：支持材料研发过程中的决策制定，加速新材料的发现与应用。
教育和培训：作为材料科学、化学工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解材料性质与结构之间的关系。
此数据集特别适合用于探索吸附剂材料的性质规律，构建预测模型，从而加速新材料的研发和应用。
