光解专题

清华大学利用可解释机器学习,优化光阳极催化剂,助力光解水制氢

水的太阳能光电化学 (PEC) 分解是将太阳能高效转换为氢能的方法,是一种很有前景的可再生能源生产方式。然而,受电极性质及电极缺陷的影响,PEC 反应的效率较低,需要合适的助催化剂辅助。而电解池、光电极和助催化剂组成的 PEC 系统非常复杂,参数繁多,系统优化成本很高。为此,清华大学的朱宏伟课题组利用机器学习,对 BiVO4 光阳极系统进行了优化。机器学习可以基于以往的实验数据,找出光阳极、助催