資訊| 打破“數(shù)據(jù)孤島”， AI賦能多孔材料吸附報告

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背景介紹

21世紀(jì)，全球面臨著前所未有的能源、環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)。從氣候變化帶來的極端天氣，到日益增長的能源需求，再到水資源短缺和環(huán)境污染，這些問題迫切需要創(chuàng)新的科學(xué)解決方案。在眾多前沿科技中，多孔材料（圖1）以其獨(dú)特的物理化學(xué)性質(zhì)，正逐漸成為解決這些全球性難題的關(guān)鍵。這些材料內(nèi)部充滿了微小孔隙，擁有巨大的比表面積，使其在吸附、分離、催化、儲能等領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能。

圖1. 多孔材料

多孔材料的家族成員眾多，且仍在不斷壯大。傳統(tǒng)的材料如沸石和活性炭，因其成熟的制備工藝和廣泛的應(yīng)用，在工業(yè)界占據(jù)重要地位。而近年來，隨著材料科學(xué)的飛速發(fā)展，一系列新型多孔材料如金屬有機(jī)框架（MOFs）、共價有機(jī)框架（COFs）以及各種多孔聚合物（如PAFs、PIMs等）和二維材料異軍突起（圖2）。這些新材料通過精密的分子設(shè)計和合成，能夠?qū)崿F(xiàn)對孔隙結(jié)構(gòu)、尺寸和表面化學(xué)性質(zhì)的精確調(diào)控，從而在特定應(yīng)用中表現(xiàn)出更優(yōu)異的性能。例如，MOFs和COFs因其高度可調(diào)的結(jié)構(gòu)和巨大的孔容，在二氧化碳捕獲、氫氣儲存、甲烷分離以及水凈化等領(lǐng)域備受關(guān)注。它們不僅能高效吸附有害氣體和污染物，還能作為催化劑載體，促進(jìn)化學(xué)反應(yīng)的進(jìn)行，為構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的社會提供了強(qiáng)大的物質(zhì)基礎(chǔ)。

圖2. 先進(jìn)多孔材料對社會的技術(shù)作用

多孔材料的應(yīng)用范圍極其廣泛，它們是實現(xiàn)碳捕獲與儲存（CCS）、氫能經(jīng)濟(jì)、高效水處理以及空氣凈化等前沿技術(shù)的關(guān)鍵（圖2）。但是，其發(fā)展過程中也面臨著一個嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)：吸附數(shù)據(jù)的報告缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。吸附表征是理解多孔材料性能和功能性的核心手段，通過測量材料對氣體或液體分子的吸附能力，可以獲得比表面面積、孔徑分布、孔體積等關(guān)鍵參數(shù)。然而，在當(dāng)前的科學(xué)文獻(xiàn)中，吸附數(shù)據(jù)的報告方式五花八門，常常存在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式單一、術(shù)語和量綱定義模糊、實驗細(xì)節(jié)描述不充分和圖表標(biāo)注不明確等問題。

這些問題共同導(dǎo)致了科學(xué)數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性（Findable）、可訪問性（Accessible）、可互操作性（Interoperable）和可復(fù)用性（Reusable），即FAIR原則的難以實現(xiàn)。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)報告不僅阻礙了研究成果的有效傳播和知識積累，也限制了人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)數(shù)據(jù)分析工具在材料發(fā)現(xiàn)和過程匹配中的應(yīng)用潛力。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，科學(xué)界迫切需要建立一套規(guī)范化的數(shù)據(jù)報告最佳實踐。該文獻(xiàn)深入探討多孔材料吸附數(shù)據(jù)報告的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)以及如何通過采納國際最佳實踐和標(biāo)準(zhǔn)化工具（如吸附信息文件AIF）來提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和科學(xué)研究的效率（圖3）。

圖3. 通過 AIF 數(shù)字化對吸附數(shù)據(jù)進(jìn)行 FAIR 數(shù)據(jù)管理的概念方法

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圖文解析

1. FAIR原則與AIF標(biāo)準(zhǔn)：讓科學(xué)數(shù)據(jù)“活”起來

在數(shù)據(jù)驅(qū)動的科研時代，F(xiàn)AIR原則——即可發(fā)現(xiàn)性（Findable）、可訪問性（Accessible）、可互操作性（Interoperable）和可復(fù)用性（Reusable）——已成為衡量科學(xué)數(shù)據(jù)價值的黃金標(biāo)準(zhǔn)。對于多孔材料研究領(lǐng)域而言，吸附數(shù)據(jù)是評估材料性能、指導(dǎo)新材料設(shè)計的核心依據(jù)。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報告方式往往支離破碎、缺乏規(guī)范，導(dǎo)致大量寶貴數(shù)據(jù)淪為“一次性”信息，難以被有效利用，極大地阻礙了科學(xué)進(jìn)步的步伐。這些問題具體表現(xiàn)為：數(shù)據(jù)“藏在深閨”、語言“雞同鴨講”、過程“霧里看花”。為了解決這些長期存在的痛點，國際純粹與應(yīng)用化學(xué)聯(lián)合會（IUPAC）牽頭制定了吸附信息文件（Adsorption Information File, AIF）標(biāo)準(zhǔn)。AIF是一種基于STAR（Self-defining Text Archive and Retrieval）文件格式的標(biāo)準(zhǔn)化報告框架，旨在全面、系統(tǒng)地捕獲吸附實驗和模擬中的所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)（圖3）。其核心目標(biāo)是將每一份吸附數(shù)據(jù)都打造成一個完整、透明、可追溯的“數(shù)字檔案”，從而真正實現(xiàn)FAIR原則。

2.實驗數(shù)據(jù)報告最佳實踐：告別模糊，擁抱嚴(yán)謹(jǐn)

高質(zhì)量的實驗數(shù)據(jù)是科學(xué)研究的生命線。為了確保吸附數(shù)據(jù)的嚴(yán)謹(jǐn)性和透明度，AIF標(biāo)準(zhǔn)對實驗報告的每一個環(huán)節(jié)都提出了明確的要求。

2.1樣品預(yù)處理：吸附實驗的“凈化”

樣品預(yù)處理是吸附實驗前至關(guān)重要的一步，其目的是去除材料孔隙中的雜質(zhì)和殘留溶劑，確保材料處于“干凈”的活化狀態(tài)（圖4）。因此，AIF要求詳細(xì)記錄預(yù)處理的每一個細(xì)節(jié)，如同記錄一份精確的“凈化檔案”，包括：方法與條件和質(zhì)量變化。

圖4. AIF 文件結(jié)構(gòu)示意圖，其中顯示了包含元數(shù)據(jù)和吸附點的各個部分

2.2測量條件：精確控制的藝術(shù)

吸附實驗的每一個參數(shù)都可能影響最終結(jié)果。AIF要求對測量條件進(jìn)行“像素級”的精確記錄，包括樣品與吸附質(zhì)、溫控與壓力和平衡判斷。

2.3低壓等溫線：揭示孔隙結(jié)構(gòu)的“指紋圖譜”

低壓吸附等溫線（通常使用氮?dú)饣驓鍤庾鳛樘结樂肿樱┦潜碚鞫嗫撞牧媳缺砻娣e、孔徑分布和孔體積等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)的“金標(biāo)準(zhǔn)”。根據(jù)IUPAC的分類標(biāo)準(zhǔn)，指出等溫線的類型（如I型、IV型），并結(jié)合其形狀解釋材料的孔隙特征（微孔、介孔、大孔等）。在報告孔徑分布時，必須說明所使用的計算模型（如BJH、DFT、NLDFT）以及所選模型的具體參數(shù)和假設(shè)。不同的模型可能得出截然不同的孔徑分布結(jié)果，因此透明化模型選擇至關(guān)重要。

圖5. 典型的等溫線

2.4高壓等溫線：厘清儲能與分離性能的“三重門”

高壓吸附是評估材料在氣體儲存（如儲氫、儲甲烷）和高壓分離應(yīng)用中性能的關(guān)鍵。然而，高壓吸附數(shù)據(jù)報告中最常見的混淆來自于對“過量吸附”、“總吸附”和“絕對吸附”三個概念的誤用。報告高壓等溫線時，必須明確指出所報告的是哪種吸附量，并提供計算所需的吸附質(zhì)密度數(shù)據(jù)和所使用的模型。混淆這三個概念將導(dǎo)致對材料性能的嚴(yán)重誤判。

圖6. 勢能面 (PES) 與吸附質(zhì)和吸附劑自由度的關(guān)系圖

3.計算數(shù)據(jù)報告最佳實踐：架起模擬與現(xiàn)實的橋梁

計算模擬（如分子動力學(xué)MD、蒙特卡羅MC，圖7）已成為與實驗并駕齊驅(qū)的研究手段。為了確保計算結(jié)果的可重復(fù)性和可信度，AIF同樣為計算數(shù)據(jù)報告制定了嚴(yán)格的規(guī)范。通過AIF將計算的“配方”和“過程”完全透明化，可以確保計算結(jié)果能夠被他人驗證和復(fù)現(xiàn)，從而真正實現(xiàn)計算與實驗的有效結(jié)合。

圖7. 對吸附熱力學(xué)相空間進(jìn)行采樣的方法：分子動力學(xué)（MD）作為吸附劑-吸附物PES上的確定性行走者，以及通過在吸附劑中隨機(jī)插入吸附質(zhì)的蒙特卡羅（MC）

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總結(jié)

文章指出多孔材料吸附數(shù)據(jù)報告的問題，提供了一套系統(tǒng)、可行且面向未來的解決方案：以FAIR原則為指導(dǎo)思想，以吸附信息文件（AIF）為具體實踐工具，構(gòu)建一套全新的、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)報告生態(tài)系統(tǒng)。更重要的是，高質(zhì)量、機(jī)器可讀的AIF數(shù)據(jù)，將為人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用打開一扇全新的大門。AI將不再是“無米之炊”，而是能夠從海量、規(guī)范的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，預(yù)測新材料的性能，從而顛覆傳統(tǒng)的“試錯式”研究范式，加速新材料的發(fā)現(xiàn)和設(shè)計進(jìn)程。

參考文獻(xiàn)：

Daniel W. Siderius, Jack D. Evans, Paul Iacomi, Louis Vanduyfhuys, Veronique Van Speybroeck, Volodymyr Bon, Stefan Kaskel, Best-Practice Reporting for Porous Materials Adsorption Data, Angewandte Chemie International Edition, 2025, e202513606. https://doi.org/10.1002/anie.202513606.

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