QMOF：量子化学性质数据库，加速材料发现
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qm/QMOF
项目介绍
QMOF（Quantum MOF）数据库是一个公开可用的数据集，包含超过20,000个金属-有机框架（MOFs）和配位聚合物的量子化学性质，这些数据是通过高吞吐量周期性密度泛函理论（DFT）计算得到的。所有的MOFs都经过DFT优化，并来源于多种母数据库，包括实验和假设性的MOF数据库。
QMOF数据库不仅提供了丰富的数据资源，还为材料科学家和研究者提供了一种高效的方法来探索和发现新型材料。
项目技术分析
QMOF数据库的核心是DFT计算。DFT是一种基于电子密度的量子力学方法，用于计算分子和材料的电子结构。通过DFT计算，可以获取MOFs的几何结构、能量、部分原子电荷、键阶、原子自旋密度、磁矩、带隙、电荷密度和态密度等性质。这些数据对于理解MOFs的物理和化学性质至关重要。
项目团队采用了高吞吐量的计算方法，对大量MOFs进行了优化和计算，从而生成了这个庞大的数据库。这种计算方式不仅提高了数据的生产效率，还保证了数据的准确性和可靠性。
项目技术应用场景
QMOF数据库的应用场景广泛，主要包括以下几个方面：
- 材料筛选与设计：研究者可以使用QMOF数据库中的数据，快速筛选出具有特定性质的MOFs，为新材料设计提供基础。
- 性能预测：通过数据库中的量子化学性质，可以预测MOFs在不同条件下的性能，如吸附能力、催化活性和稳定性等。
- 机器学习模型训练：QMOF数据库提供了丰富的数据集，可以用于训练机器学习模型，从而加速新材料发现和性质预测。
- 教育与科研：作为开源数据库，QMOF为教育机构和科研机构提供了宝贵的资源，有助于培养新一代的材料科学家。
项目特点
QMOF数据库具有以下显著特点：
- 数据量大：包含超过20,000个MOFs的量子化学性质，为研究提供了广泛的数据支持。
- 高质量数据：所有数据均经过DFT优化，保证了数据的准确性和可靠性。
- 易于使用：QMOF数据库提供了多种下载和探索方式，用户可以轻松获取所需数据。
- 开放许可：数据遵循CC BY 4.0许可，允许用户自由使用、分享和改编，只需提供适当的归属和指示修改。
- 持续更新：项目团队定期更新数据库，不断添加新的MOFs和性质数据。
QMOF数据库为材料科学家和研究者提供了一个宝贵的资源，有助于加速新材料发现和性质预测。通过利用高吞吐量DFT计算和机器学习技术，QMOF数据库有望为材料科学领域带来更多的创新和突破。
结语
QMOF数据库是一个开创性的项目，它不仅推动了材料科学的发展，还为科研人员提供了一个强大的工具。通过开源共享，QMOF数据库为全球科研社区带来了便利，有助于促进知识的传播和科学技术的进步。如果您正在寻找一个全面的MOFs量子化学性质数据库，QMOF无疑是您的理想选择。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
