Conjunto de dados associado ao desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para predição dos potenciais de eletro-oxidação de álcoois

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.