five

European Chemicals Agency (ECHA) REACH Data|化学品管理数据集|REACH法规数据集

收藏
echa.europa.eu2024-10-25 收录
化学品管理
REACH法规
下载链接:
https://echa.europa.eu/information-on-chemicals/registered-substances
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了欧洲化学品管理局(ECHA)关于REACH法规的信息,包括化学品的注册、评估、授权和限制等方面的数据。REACH法规旨在确保化学品的安全使用,保护人类健康和环境。数据集内容涵盖了化学品的分类、用途、风险评估报告、安全数据表等信息。
提供机构:
echa.europa.eu
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
European Chemicals Agency (ECHA) REACH Data数据集的构建基于欧盟化学品注册、评估、授权和限制法规(REACH)。该数据集汇集了大量化学品的安全数据,包括物质的物理化学性质、毒理学和生态毒理学信息。数据来源于各化学品生产商和进口商提交的注册文件,经过ECHA的严格审核和标准化处理,确保数据的准确性和一致性。
特点
European Chemicals Agency (ECHA) REACH Data数据集的特点在于其全面性和权威性。数据涵盖了数千种化学品的详细信息,为化学品的风险评估和管理提供了坚实的基础。此外,该数据集还包含了化学品的分类和标签信息,有助于实现化学品的安全使用和环境友好管理。
使用方法
European Chemicals Agency (ECHA) REACH Data数据集可广泛应用于化学品的安全评估、环境影响分析以及政策制定。研究人员可以通过该数据集获取化学品的详细信息,进行深入的科学研究。企业可以利用这些数据进行产品合规性检查和风险管理。政策制定者则可以基于这些数据制定更为科学和有效的化学品管理政策。
背景与挑战
背景概述
欧洲化学品管理局(European Chemicals Agency, ECHA)的REACH数据集,作为化学品管理领域的重要资源,自2007年REACH法规实施以来,由ECHA主导构建。该数据集汇集了大量关于化学品注册、评估、授权和限制的信息,旨在确保化学品的安全使用,并促进化学工业的可持续发展。主要研究人员和机构包括ECHA及其合作伙伴,核心研究问题围绕化学品的风险评估与管理,对环境保护和公共健康具有深远影响。
当前挑战
REACH数据集在解决化学品管理领域问题时面临多重挑战。首先,数据集的构建涉及海量化学品信息的收集与标准化,确保数据的准确性和一致性是一大难题。其次,化学品的风险评估需要复杂的科学模型和方法,如何确保评估的科学性和可靠性是另一挑战。此外,数据集的更新与维护需持续投入资源,以应对新化学品的不断涌现和法规的更新。
发展历史
创建时间与更新
European Chemicals Agency (ECHA) REACH Data数据集的创建始于2007年,随着欧盟REACH法规的实施而诞生。该数据集定期更新,以反映化学品注册、评估、授权和限制的最新信息。
重要里程碑
2008年,ECHA发布了首批REACH数据,标志着化学品管理进入了一个新的时代。2010年,数据集首次包含了超过30,000种化学品的详细信息,极大地提升了化学品安全管理的透明度和效率。2018年,ECHA推出了在线数据库,使得全球用户能够实时访问和查询REACH数据,进一步推动了化学品信息的全球共享和应用。
当前发展情况
当前,ECHA REACH Data已成为全球化学品管理领域的核心资源,不仅为欧盟内部的化学品监管提供了坚实的基础,还为全球其他国家和地区的化学品管理政策制定提供了重要的参考。通过持续的数据更新和技术创新,该数据集在促进化学品安全、环境保护和公众健康方面发挥了不可替代的作用,成为国际化学品管理合作的重要桥梁。
发展历程
  • 欧洲化学品管理局(ECHA)成立,负责管理REACH法规的实施。
    2006年
  • REACH法规正式生效,要求化学品生产商和进口商注册其产品信息。
    2007年
  • ECHA开始收集和发布REACH数据,包括化学品的注册、评估、授权和限制信息。
    2008年
  • ECHA推出在线数据库,公开REACH数据,供公众和研究人员查询。
    2010年
  • ECHA发布首个REACH数据年度报告,总结化学品注册和评估的进展。
    2013年
  • ECHA更新其数据库,增加对高关注度物质(SVHC)的详细信息和风险评估。
    2018年
  • ECHA继续扩展其REACH数据集,包括更多化学品的生态毒理学和人类健康风险评估数据。
    2021年
常用场景
经典使用场景
在化学品管理领域,European Chemicals Agency (ECHA) REACH Data 数据集被广泛用于评估和监控化学品的注册、评估、授权和限制过程。该数据集包含了大量化学品的详细信息,如化学成分、物理化学性质、毒理学数据等,为研究人员提供了全面的数据支持,以确保化学品的安全使用和环境友好。
解决学术问题
该数据集解决了化学品安全评估中的多个关键学术问题,如化学品的潜在毒性评估、环境影响预测以及化学品替代品的筛选。通过提供详尽的化学品数据,REACH Data 支持了多学科的研究,包括毒理学、环境科学和材料科学,推动了化学品管理领域的科学进步。
衍生相关工作
基于 REACH Data,许多研究工作得以开展,如开发新的化学品风险评估模型、建立化学品数据库管理系统以及进行大规模的化学品数据分析。这些工作不仅提升了化学品管理的效率和准确性,还促进了相关领域的技术创新和方法改进,为全球化学品管理提供了重要的科学依据。
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

中国省级灾害统计空间分布数据集(1999-2020年)

该数据集为中国省级灾害统计空间分布数据集,时间为1999-2020年。该数据集包含中国各省自然灾害、地质灾害、地震灾害、森林火灾、森林病虫鼠害、草原灾害六类灾害的详细数据。数据量为206MB,数据格式为excel。

国家地球系统科学数据中心 收录

QM9

该数据集名为QM9,包含了134,000个分子的信息,可用于生成点云的建模工作,同时也可应用于分子动力学的研究以及点云生成任务中。

arXiv 收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。

github 收录

Pig behavior dataset

该数据集由Bergamini等(2021年)公开发布的猪视频数据集基础上,进行了额外的标注。原始数据集包含1783个1分钟MP4视频片段,主要研究5种行为:站立、躺下、移动、进食和饮水。数据集提供了帧级别的行为标注,并使用Intel RealSense D435i相机在地面以上2.5米处收集数据,能够捕捉到猪行为的时空特征,有助于智能养殖和猪福利保障的研究。

arXiv 收录

Simulation of rear wheel steering in a vehicle towing a single axle trailer with variable load distribution

This is the dataset for a publication on the stability of automotive vehicles when towing single axle trailers. The loading of the trailer is critical for stability, if the load distribution is too far back, then the trailer will begin to sway uncontrollably, dictating the track of the vehicle.In this research, small proportional control of the rear wheel steering of a larger towing vehicle is shown to be able to further stabilize the system easily, thus improving the safety margin. This is based on control measurements of the yaw angle, either directly measured or inferred from rear camera / parking sensor measurements.The simulation environment is Simulink and all scripts are included to initialise and plot the results. The work is based on the built in example "Two axle vehicle towing one axle trailer" with modifications to enable control algorithms for rear wheel steering control and variable load distribution. Reference for the original model is available at:T. M. Inc., Vehicle dynamics blockset version: 2.0 (r2023a) (2022). https://www.mathworks.comT. M. Inc., Trailer body 3dof documentation (2020). https://uk.mathworks.com/help/vdynblks/ref/trailerbody3dof.html<br>

DataCite Commons 收录