five

NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems|流体性质数据集|工程研究数据集

收藏
webbook.nist.gov2024-10-24 收录
流体性质
工程研究
下载链接:
https://webbook.nist.gov/chemistry/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了多种流体系统的热物理性质数据,如密度、热导率、粘度、比热容等。数据涵盖了广泛的温度和压力范围,适用于工程和科学研究。
提供机构:
webbook.nist.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集由美国国家标准与技术研究院(NIST)构建,旨在提供流体系统的热物理性质数据。该数据集通过整合多种实验和理论计算方法,涵盖了从基础流体到复杂混合物的广泛范围。数据来源包括实验测量、理论模型和文献综述,确保了数据的准确性和可靠性。
特点
该数据集的特点在于其全面性和精确性。它包含了多种流体的热物理性质,如密度、粘度、热导率和比热容等,适用于不同温度和压力条件。此外,数据集还提供了详细的误差分析和不确定性评估,使得用户能够更好地理解和应用这些数据。
使用方法
NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集适用于多种科学研究和工程应用。用户可以通过NIST提供的在线数据库或下载数据文件进行访问。在科学研究中,该数据集可用于验证和校准理论模型,优化实验设计。在工程应用中,它可用于流体系统的设计和优化,如热交换器、管道输送和化学反应器等。
背景与挑战
背景概述
NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集由美国国家标准与技术研究院(NIST)开发,旨在提供流体系统的热物理性质数据。该数据集涵盖了多种流体,包括水、氨、甲烷等,提供了诸如密度、热导率、粘度等关键参数。自20世纪90年代初发布以来,该数据集已成为工程和科学领域中流体热物理性质研究的重要参考资源。其精确的数据支持了众多工业应用,如热交换器设计、流体动力学模拟等,显著提升了相关领域的研究效率和准确性。
当前挑战
尽管NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集在流体热物理性质研究中具有重要地位,但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先,数据采集需依赖高精度的实验设备和复杂的测量技术,以确保数据的准确性和可靠性。其次,流体性质受温度、压力等多种因素影响,如何在不同条件下获取一致且精确的数据是一大难题。此外,数据集的更新和扩展也需持续投入,以应对新材料和新流体的出现,确保数据集的时效性和全面性。
发展历史
创建时间与更新
NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集由美国国家标准与技术研究院(NIST)创建,首次发布于20世纪90年代初。该数据集定期更新,最近一次重大更新发生在2021年,以确保数据的准确性和时效性。
重要里程碑
NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集的重要里程碑包括其在1993年的首次发布,标志着流体热物理性质数据的标准化。2005年,数据集引入了新的计算模型和实验数据,显著提升了数据的精确度。2015年,数据集开始支持在线访问和实时更新,极大地增强了其应用的便捷性和实时性。
当前发展情况
当前,NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集已成为流体热物理性质研究的核心资源,广泛应用于工程设计、科学研究和教育领域。数据集不仅提供了详尽的流体性质数据,还通过持续的技术创新和数据更新,确保了其在现代科学计算和工程应用中的前沿地位。此外,数据集的开放访问政策促进了全球科研人员的合作与知识共享,对推动相关领域的技术进步和创新具有重要意义。
发展历程
  • NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集首次发布,由美国国家标准与技术研究院(NIST)推出,旨在提供流体系统的热物理性质数据。
    1993年
  • 数据集进行了首次重大更新,增加了更多流体的热物理性质数据,并改进了数据处理和呈现方式。
    1998年
  • NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集被广泛应用于工程和科学研究领域,成为流体热物理性质研究的重要参考资源。
    2005年
  • 数据集再次更新,引入了新的计算模型和算法,提高了数据的准确性和覆盖范围。
    2012年
  • NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集继续作为流体热物理性质研究的核心资源,支持了多项前沿研究和技术开发。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在热物理学领域,NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集被广泛用于研究流体的热力学性质。该数据集提供了多种流体在不同温度和压力条件下的密度、比热容、粘度等关键参数,为科学家和工程师在设计热交换器、压缩机和涡轮机等设备时提供了重要的参考依据。通过精确的数据支持,研究人员能够优化系统设计,提高能源利用效率。
解决学术问题
NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集解决了热物理学研究中长期存在的数据不一致和缺乏标准化的问题。传统上,不同研究团队使用不同的实验方法和设备,导致数据的可比性和可靠性受到质疑。该数据集通过统一的实验标准和严格的数据处理流程,提供了高质量、可重复的热物理性质数据,极大地推动了相关领域的学术研究进展。
衍生相关工作
基于NIST Thermophysical Properties of Fluid Systems数据集,许多后续研究工作得以开展。例如,有研究团队利用该数据集开发了新的热力学模型,用于预测流体在极端条件下的行为。此外,该数据集还激发了关于流体混合物热物理性质的研究,推动了多组分流体系统的设计和优化。在教育领域,该数据集也被广泛用于教学和实验,帮助学生理解和掌握热物理学的基本原理。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

CliMedBench

CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准,由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题,涵盖14个核心临床场景,主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制,确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力,解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。

arXiv 收录

URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD

URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。

github 收录

TCIA

TCIA(The Cancer Imaging Archive)是一个公开的癌症影像数据集,包含多种癌症类型的医学影像数据,如CT、MRI、PET等。这些数据通常与临床和病理信息相结合,用于癌症研究和临床试验。

www.cancerimagingarchive.net 收录

Nexdata/chinese_dialect

该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据,收集自多个方言区域的本地方言使用者,涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件,单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别(ASR)和音频说话人识别。

hugging_face 收录