二维材料光催化缺陷工程研究进展
二维材料光催化缺陷工程研究进展
光催化作为一种替代能源技术，在解决能源危机方面展现出巨大潜力。二维材料凭借其独特的物理化学性质，在光催化领域展现出广阔的应用前景。通过缺陷工程调控二维材料的性能，可以显著提升其光催化效率。本文综述了基于第一性原理的缺陷工程研究，重点探讨了二维材料的电子、光学和催化特性，并展望了机器学习在光催化材料设计中的应用前景。
一、二维材料缺陷类型及其影响
二维材料在光催化中的应用主要分为三类：二维金属氧化物、金属硫族化合物和无金属光催化剂。在材料制备过程中，常产生点缺陷、线缺陷和面缺陷等结构缺陷，这些缺陷对二维材料的光催化性能产生重要影响。
- 点缺陷：能够调节材料的电子结构，提升活性位点数量，从而增强光催化效率。
- 线缺陷：可以改变材料的化学性质，同时保持结构完整性。
- 面缺陷：通过促进光生载流子的分离和迁移，进一步提升光催化性能。
图1. 二维材料缺陷类型及其影响
二、缺陷工程中的关键描述符
利用缺陷工程设计高性能二维光催化材料，需要关注以下几个关键描述符：
- 稳定性：通过形成能和腐蚀性评估材料的稳定性。
- 电子结构：带隙和带边位置决定材料是否满足光催化反应需求。
- 光学性能：光学带隙和激子结合能影响光吸收效率。
- 催化活性：通过带心、吸附能等描述符衡量催化活性。
三、机器学习在光催化材料设计中的应用
机器学习（ML）在二维光催化材料设计中展现出巨大潜力：
- 降低计算成本：ML可以快速筛选材料特性，如缺陷形成能，减少对完整采样的需求。
- 提高预测精度：ML模型能够处理复杂缺陷系统，接近传统方法的精度但计算效率更高。
- 面临的挑战：数据质量和模型解释性等问题仍需克服。
四、未来展望
- 理论与实验结合：将理论预测与实验数据更好地结合，提高材料设计的准确性。
- 可解释性模型：开发更易解释的机器学习模型，增强研究的可信度。
- 数据库建设：建立更完善的二维缺陷结构数据库，支持材料设计与优化。
欧鹏飞博士团队长期致力于计算电化学和数据驱动催化材料的研究，已在Nature Energy、Nature Catalysis等顶级期刊发表多篇论文。其研究方向包括催化机理研究、动态结构与性能关系探究以及机器学习算法开发，为新型催化剂的开发提供了重要理论支持。
参考文献
Yiqing Chen, Xiao-Yan Li, Pengfei Ou. Defect engineering in two-dimensional materials for photocatalysis: A mini-review of first-principles design. Front. Energy, https://doi.org/10.1007/s11708-024-0961-5
作者简介
欧鹏飞博士现为新加坡国立大学化学系校长青年教授，长期从事计算电化学和数据驱动催化材料的研究。作为第一作者和通讯作者已在Nature Energy、Nature Catalysis等期刊发表多篇论文，被引用4000余次，H因子为35。
期刊简介
Frontiers in Energy是中国工程院院刊能源分刊，由高等教育出版社、中国工程院和上海交通大学共同主办。期刊已被SCIE、Ei Compendex、Scopus等多个国际重要数据库收录，2023年度影响因子为3.1，Scopus学术期刊评价指标CiteScore为5.9。