水素貯蔵用活性炭材料 - CSIC
Activated Carbon Materials for Hydrogen Storage - CSIC (原題)
Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), Nanolayers
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本データセットは、MAST3RBoostプロジェクトで合成された53種類の超高表面積活性炭サンプルを含む。各サンプルについて、前駆体組成、実験条件、窒素吸着等温線分析、水素吸蔵量（重量・体積基準）が記載されており、機械学習モデルの入力と出力として設計されている。水素貯蔵材料の最適化に有用。
English
This dataset contains 53 ultraporous activated carbon samples from the MAST3RBoost project, with composition, conditions, nitrogen adsorption analysis, and hydrogen uptake measurements. Designed for machine learning input-output modeling to optimize hydrogen storage materials.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
水素は日本のGX戦略の柱の一つであり、高効率な水素貯蔵材料の開発は重要課題。本データセットは機械学習を用いた材料探索を促進し、日本企業・研究機関の水素サプライチェーン構築に貢献し得る。
In the global GX context
Hydrogen is central to global decarbonization. This dataset enables machine learning for novel hydrogen storage materials, supporting the hydrogen economy and complementing ISSB-aligned disclosure on clean energy R&D.
👥 読者別の含意
🔬研究者:For materials scientists and ML researchers: a ready-to-use dataset of activated carbon properties and hydrogen uptake, ideal for developing predictive models.
🏢実務担当者:For companies in hydrogen storage or carbon materials: this dataset can guide R&D toward higher-performance adsorbents.
📄 抄録（日本語訳）
このデータセットには、MAST3RBoostプロジェクトの過程でCSICにおいて作製された53種類の超多孔質活性炭サンプルが含まれています。各行は1つのサンプルを記述しており、各列は組成情報、実験条件、および特性評価測定値を提供します。列ヘッダーはほとんどが自己説明的です。さらに、各ヘッダーには、その列が元素比などの前駆体混合物の組成、または反応温度や反応時間などの反応条件を記述している場合、”[input]”という接頭辞が付けられます。逆に、”[output]”は、得られたAC材料の特性評価量を提供する列の前に付けられます。これらのラベルは、どの量が機械学習モデルの入力として使用されるべきか、またどの量がそれらが出力として予測すべき妥当な性能指標であるかも示しています。出力列は2つのカテゴリに分類できます。最初のグループは、窒素吸着等温線の分析結果を列挙しており、等温線フィッティング結果の詳細、および細孔径と細孔容積の推定値を含みます。後者のグループは、実際の重量および体積水素吸着測定値を提供します。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
This datasets includes 53 ultraporous activated carbon samples made in CSIC in the course of the MAST3RBoost project. Each row describes one sample, and the column provide composition information, experimental conditions, and characterisation measurements. Column headers are mostly self-explanatory. Additionally, each header is prefixed by “[input]” if the column describes the precursor mixture composition such as elemental ratios or reaction conditions such as reaction temperature and duration. Conversely, the “[output]” is prepended to columns that provide characterisation quantities for the resulting AC material. These labels also indicate which quantities are supposed to be used as input for machine-learning models, and which are sensible performance metrics they should predict in their output. The output columns can be grouped into two categories. The first group lists the analysis results of nitrogen adsorption isotherms, including details of the isotherm fitting results, and pore size and volume estimates. The latter group provides the actual gravimetric and volumetric hydrogen uptake measurements.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.20772052first seen 2026-06-24 04:57:56 · last seen 2026-06-24 04:57:57
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。