关于催化甲烷重整数据的高效报告:标准化科学数据报告的框架与综述

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文章提出了一种名为“数据友好型文章”（Data-Friendly Article, DFA）的框架，旨在提高催化甲烷重整数据报告的透明度、标准化和机器可读性。通过对149篇Ni-Al₂O₃催化甲烷干重整（DMR）研究的分析，文章指出仅有55%的研究符合DFA标准，强调了标准化数据报告在促进基准测试和加速催化数据机器学习整合中的重要性。

背景介绍

催化甲烷重整（DMR）的性能取决于金属、载体、助剂和合成方法，但目前数据报告的不一致性限制了研究结果的可重复性和可比性。在催化领域，多样化的材料、合成路线和测试条件使得数据的比较和重用变得复杂。标准化的数据格式对于数据挖掘和加速数据集准备至关重要，而缺乏标准化则需要重新处理数据，限制了基于文本的知识提取能力。此外，尽管大型语言模型（LLM）显示出潜力，但其应用仍受到成本和需要策划训练数据的限制。因此，开发标准化报告指南，涵盖表格格式、明确数量、供应商详细信息和完整程序，被认为是缓解机器可读性限制的一种方法。

图文解析

图1：DMR研究中报告的性能输出分布。图1a：展示了DMR研究中报告的与活性相关的指标频率。最常见的活性输出是H₂/CO比、CH₄的转化频率（TOF）和H₂产率，而CO和CH₄转化率的报告频率较低。图中红色文字显示，59.73%的研究未报告任何活性数据。图1b：展示了与稳定性相关的输出，包括CH₄转化率、CO₂转化率和H₂/CO比，这些指标在文献中占据主导地位。红色文字指出，仅有4.70%的研究仅关注催化活性而未进行稳定性评估。

图2：每篇文章报告的样本数量（数据点）分布。该图展示了DMR研究中每篇文章报告的不同催化剂样本或数据点的数量。大多数研究每篇文章报告2到6个样本，其中报告4个样本的文章数量最多（29篇）。少数文章报告少于2个样本，而提供超过10个数据点的研究则更少。

图3：DMR研究中表征技术的分布和比较。图3a：根据使用的定量表征技术数量对文章进行分类。39.6%的研究报告了5种或更多的定量技术，而28.2%的研究报告了2种或更少的定量技术。图3b：展示了前10种表征技术及其定量结果的比例。深蓝色条表示使用每种技术的研究总数，浅蓝色条表示报告定量值的研究数量。图中红色文字显示，所有调查技术中定量表征的整体比例为52.2%。

图4：DMR研究中摘要内容的分析。图4a：根据摘要内容的组合对文章进行分类，显示是否包含输入、技术、输出等信息。绿色条表示完全描述性的摘要（包含所有信息），红色条表示非描述性摘要（缺少所有信息），蓝色条表示其他组合。图4b：总体上对摘要内容的四个组成部分（代表性摘要、输入、技术和输出）进行分解。蓝色、橙色和绿色条分别表示每个方面是否清晰包含（是）、缺失（否）或部分提及（部分）。

图5：DMR研究中与DFA相关的报告示例。图5a：展示了不一致的图例标签示例，同一样本在不同图表中使用不同的标识符，这使得解释复杂化，并阻碍了使用数字化工具进行自动化数据提取。图5b：展示了为同一数量报告多个单位的示例。如果定义了标准单位并清晰地说明了两种单位，则可以为更广泛的可访问性和可重复性提供帮助。图5c：展示了不具代表性的图表示例，该图表将催化剂失活与积碳形成联系起来，但未指定催化剂配方，从而无法准确提取积碳速率。

总结展望

文章通过提出DFA框架，强调了在催化研究中实现数据报告标准化的重要性。研究指出，尽管稳定性数据的报告相对较强，但定量表征的使用仍然不足，许多研究仅报告定性结果。此外，摘要内容常常忽略性能或技术信息，降低了文章的可见性和信息价值。文章建议采用标准化报告模板（如表3所示），以确保数据的完整性、机器可读性，并促进数据驱动的催化剂研究。未来的研究应关注如何将标准化报告与实验协议相结合，以加强整个数据生命周期的透明度和可预测性。