用自动图形数据提取生成的Cu-Cr-X合金的机械和电气性能数据集
Peiwen Yun1, Huadong Fu2,3,4, Hongtao Zhang1
1Beijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering, School of Advanced Materials Innovation, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, China.
Scientific data
|December 11, 2025
概括
一个自动化工具快速从科学论文中的数字中提取材料数据. 这加快了用于开发先进铜合金的机器学习准备数据集的创建速度.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 计算材料工程 计算材料工程
背景情况:
- 数据驱动的材料发现依赖于机器学习准备的数据集.
- 从科学文献中的数字中提取财产数据是一个瓶.
- 手动提取数据是劳动密集型和耗时的.
研究的目的:
- 开发一种自动化工具,从图表中提取材料数据.
- 为Cu-Cr-X合金生成机器学习准备的数据集.
- 支持下一代高强度,高导电性铜合金的开发.
主要方法:
- 从146篇关于Cu-Cr-X合金的论文中收集了251个数字.
- 开发了一个用于图形数据提取的自动化工具.
- 集成提取的数据与手动策划的元数据 (组成,处理).
主要成果:
- 成功提取了3018个高质量的Cu-Cr-X数据记录.
- 创建了一个特定领域的数据集,将合金组成,加工和属性联系起来.
- 该数据集涵盖了20个微合金元素和性能指标.
结论:
- 自动化工具显著提高了材料数据积累的效率.
- 便于构建用于材料发现的综合数据集.
- 能够更快地开发用于框架应用的先进铜合金.


