Metabuscador de dados de pesquisa
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https://doi.org/10.25824/redu/HHLQIS| DOI: | https://doi.org/10.25824/redu/HHLQIS |
| Título: | Conjunto de dados associado ao desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para predição dos potenciais de eletro-oxidação de álcoois |
| Assunto: | Chemistry;Computer and Information Science;Other |
| Descrição: | Este conjunto de dados reúne os bancos de dados para oxidação de álcoois, resultados numéricos e códigos-fonte associados à dissertação de mestrado “Otimização baseada em dados da eletro-oxidação de álcoois: predição de potenciais de onset e pico anódico mediante aprendizado de máquina”. Esse banco de dados contém os resultados e dados associados exclusivamente a oxidação do glicerol (parte 1) e à oxidação do glicerol, metanol e etanol (parte 2). Os dados para eletro-oxidação do glicerol foram manualmente extraídos a partir da literatura. Os dados para oxidação do metanol, etanol e glicerol, foram manualmente construídos a partir da literatura e de um banco de dados pré-existente. Os modelos de aprendizado de máquina foram desenvolvidos na plataforma Google Colab e seus códigos se encontram disponíveis. Os materiais disponibilizados permitem a reprodutibilidade e podem ser reutilizados em estudos comparativos, validação metodológica e pesquisas futuras nas no desenvolvimento de catalisadores para eletro-oxidação de álcoois. O banco de dados bem como arquivos de pesquisa relacionados também se encontram no repositório do GitHub. |
| Autor(es): | Soares, João Marcos Lima Von Zuben, Theodora Wrobel Salles Junior, Airton Gonçalves Barbon Junior, Sylvio Bonacin, Juliano Alves |
| URI: | https://doi.org/10.25824/redu/HHLQIS https://redu.unicamp.br/dataset.xhtml?amp;persistentId=doi:10.25824/redu/HHLQIS |
| Outros identificadores: | |
| Fomento: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico |
| Número do Projeto: | CAPES: 001 FAPESP: 2021/05976-2. CNPq: 131702/2022-0 |
| Termo de uso: | |
| Data: | 17-Mar-2026 |
| Data de Disponibilização: | 19-Mar-2026 |
| Formato: | application/zip application/zip |
| Tipo: | |
| Editora / Evento / Instituição: | Soares, João Marcos Lima |
| Idioma : | English Portuguese |
| Aparece nas coleções: | Repositório de Dados de Pesquisa da UNICAMP |
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