HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تنوع خصائص الأطر الفلزية العضوية مجموعة بيانات خصائص الأطر الفلزية العضوية

ناقش على Discord

التاريخ

عنوان URL للنشر

www.kaggle.com

الترخيص

CC BY 4.0

MOF Property Diversity هي مجموعة بيانات لخصائص الأطر المعدنية العضوية (Metal-Organic Frameworks، MOF) تم إصدارها في عام 2026، وتهدف إلى توفير بيانات تمثيلية عن MOF لبحوث المعلوماتية المادية، ودعم مهام مثل تحليل خصائص المواد، والتجميع العنقودي، والتعلم الآلي.

تتضمن هذه المجموعة 900 عينة تمثيلية من MOF، تغطي معلومات حول الخصائص الإلكترونية، وهيكل المسام، وتكوين المواد، وتنوع الخصائص، بما في ذلك خصائص رئيسية مثل فجوة النطاق PBE، وPLD (قطر الحد المسامي - Pore Limiting Diameter)، وLCD (قطر أكبر تجويف - Largest Cavity Diameter).

تكوين مجموعة البيانات

  • معلومات تعريف MOF: تشمل معرفات MOF والصيغ الكيميائية.
  • فجوة النطاق PBE: فجوة النطاق المحسوبة بناءً على طريقة PBE، وتتراوح قيمتها تقريباً بين 0.10 – 6.45 إلكترون فولت (eV).
  • PLD: قطر الحد المسامي (Pore Limiting Diameter).
  • LCD: قطر أكبر تجويف (Largest Cavity Diameter).
  • نسبة إتاحة المسام: Pore accessibility ratio، ويتم حسابها من نسبة PLD/LCD.
  • نسب تكوين العناصر: تشمل نسب تكوين العناصر المختلفة ونسبة الذرات المعدنية.
  • الوزن الجزيئي: الوزن الجزيئي المحسوب بناءً على الصيغة الكيميائية لـ MOF.
  • إحصائيات العدد الذري والكتلة الذرية: تتضمن الخصائص الإحصائية للعدد الذري والكتلة الذرية.
  • إنتروبيا التكوين: خاصية تصف تنوع التكوين الكيميائي لـ MOF.
  • تجميع فجوة النطاق وقطر المسام: يسجل معلومات التجميع للعينات في فضاء فجوة النطاق وقطر المسام.
  • أساس اختيار التنوع: يسجل الأساس الذي تم بموجبه اختيار العينة ضمن فئة التنوع المقابلة.
  • المئين التنوعي: يسجل المئين التنوعي للعينة في فضاء الخصائص ذات الصلة.

تم اختيار عينات التنوع من مجموعة البيانات عبر ثلاثة أبعاد متبادلة للخصائص:

  • تنوع الخصائص الإلكترونية (Electronic Diversity): 287 من MOF.
  • تنوع هيكل المسام (Pore Diversity): 309 من MOF.
  • تنوع التكوين الكيميائي (Composition Diversity): 304 من MOF.

Citation

@misc{abdullah_khan_2026,
  title={MOF Property Diversity Dataset},
  url={https://www.kaggle.com/dsv/18877606},
  DOI={10.34740/KAGGLE/DSV/18877606},
  publisher={Kaggle},
  author={Abdullah Khan},
  year={2026}
}

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp