RedDB, a computational database of electroactive molecules for aqueous redox flow batteries

RedDB is a computational database that covers a focused chemical space of two classes of organic molecules (quinones and aza-aromatics) that have found to be highly promising for aqueous redox flow batteries. RedDB's data is generated using simulation tools that apply cheminformatics, machine learning, molecular mechanics, and quantum chemistry methods. RedDB contains structural information and several physicochemical properties of molecules that are candidates for their function as electroactive materials in aqueous redox flow batteries.RedDB是一款计算型数据库，其覆盖的化学空间聚焦于两类有机分子：醌类（quinones）与氮杂芳烃类（aza-aromatics），这两类分子已被证实是水性氧化还原液流电池（aqueous redox flow batteries）领域极具应用前景的候选材料。RedDB的数据集由集成了化学信息学、机器学习、分子力学及量子化学方法的模拟工具生成。该数据库收录了可作为水性氧化还原液流电池电活性材料候选分子的结构信息与多项理化性质。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

RedDB是一个计算型数据库，专注于醌类和氮杂芳烃两类有机分子，这些分子在水性氧化还原液流电池中具有应用潜力。该数据库通过化学信息学、机器学习、分子力学和量子化学方法生成，包含分子结构信息和多种物理化学性质，旨在为电活性材料研究提供数据支持。数据集发布于2021年，提供多种文件格式，下载量较高，适用于化学、计算机与信息科学及物理领域的研究。