对青结构的精选数据集
Madison Franke1, Selsela Arsala1, Frozan Tahiry1
1Department of Biology and Chemistry, California State University, Monterey Bay, Seaside, CA 93955, USA.
Data in brief
|December 14, 2023
概括
这项研究提供了250多个青结构的精心策划的数据库,对于了解它们对石油加工的影响至关重要. 该数据库包括优化的几何形状和特征,为青烯研究的机器学习应用程序提供便利.
科学领域:
- 石油化学 石油化学
- 计算化学的计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 青是原油中复杂的分子,在石油加工中造成了重大挑战.
- 它们在非极性溶剂中的不溶性和在芳香溶剂中的溶性需要详细的结构理解.
- 两个主要的模型,群岛和大陆,描述了青分子架构.
研究的目的:
- 创建一个全面的,精心策划的青结构数据库.
- 提供数字结构文件和优化的几何形状,主要用于青的图案.
- 编译用于石研究中的机器学习应用程序的结构和电子特征.
主要方法:
- 进行了广泛的文献调查,并将已发表的数据转换为分子结构文件.
- 验证结构准确性和编辑以匹配分子公式.
- 使用PM6半实证方法进行几何优化,然后使用B3LYP/6-31+G(d,p) 密度函数理论.
主要成果:
- 超过250个青结构的数据库,包括群岛和大陆模型.
- 为策划的青结构优化了几何和电子特征.
- 用机器学习算法来调查青的行为.
结论:
- 开发的数据库提供了易于使用的青的结构信息.
- 这个资源促进了先进的计算研究和机器学习应用程序.
- 这项工作为未来对青素特性和缓解策略的研究铺平了道路.
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