我校光电学院教师黄强副研究员课题组围绕电解水制氢、二氧化碳加氢制高附加值产品、机器学习赋能二氧化碳资源化利用等“双碳”领域重点发展方向，以我校为第一完成单位在《Applied Catalysis B: Environmental》（影响因子22.1）、《Journal of Physical Chemistry Letters》（自然指数期刊）、《Green Chemistry》（年度热点论文）等国际著名期刊上发表高水平研究论文。

将清洁能源高效转化成氢能是实现我国能源安全和“碳中和”目标的重要一环。课题组采用二维限域结构纳米材料，成功研制高转化率的新型电解水电极及反应装置。利用类似于“特洛伊”木马的工作原理，电极3D框架在裂解水制氢环境中经历结构演变，并原位快速释放活性物质，动态形成双功能反应电极，在保证高性能的同时显著降低了综合成本。该研究以“Fast and in situ releasing of active species confined in two-dimensional layers for superior overall electrochemical water splitting”为题，发表于领域顶刊《Applied Catalysis B: Environmental》（2024, 341, 123319, DOI: 10.1016/j.apcatb.2023.123319），光电学院蒲亚运博士是论文第一作者，黄强副研究员和南方科技大学黄立民教授是论文通讯作者。

将二氧化碳转化为合成气、醇类等高附加值产品进行资源化利用是实施“双碳”战略的一条重要路径，实现电催化、等离子体、光催化等不同转化技术间的耦合互补是关键。基于前期自主搭建的等离子体反应装置，课题组首次实现了非平衡态等离子体与卤化物钙钛矿半导体光催化剂间的协同作用，通过调控等离子体放电特性有效激发二氧化碳分子振动量子态，并利用光催化剂充分吸收等离子体光谱中光子能量产生电子-空穴对，成功将二氧化碳和水直接转化为合成气、甲醇和乙醇。该研究以“Boosting CO2 Conversion by Synergy of Lead-Free Perovskite Cs2SnCl6 and Plasma with H2O”为题，发表于自然指数期刊《The Journal of Physical Chemistry Letters》（2023,14,8922-8929, DOI：10.1021/acs.jpclett.3c01696），光电学院黄强副研究员是论文第一作者兼通讯作者，戚飞博士是共同通讯作者。

等离子体-光催化剂协同转化二氧化碳体系复杂，传统实验试错法对研究人员的每次实验操作和结果分析都有较高要求，需要大量消耗人力、设备和原材料。课题组首次通过机器学习研究了介质阻挡放电等离子体和半导体光催化剂协同驱动下的二氧化碳转化反应，通过遗传算法、粒子群优化和贝叶斯优化算法对神经网络模型超参数进行了优化，GA-BPANN模型训练集和测试集综合R2值分别达到0.9713和0.9622，并被证实对整个反应体系具有可靠的预测能力。同时，利用斯皮尔曼相关系数量化了各个工艺参数与转化效率的相关性，为二氧化碳转化反应的优化设计提供了一种新方法，有望促进二氧化碳资源化利用的实际应用。该成果以“Machine Learning for CO2 Conversion Driven by Dielectric Barrier Discharge Plasma and Cs2TeCl6 Photocatalyst”为题，发表于领域顶刊Green Chemistry（2023, 25, 7605-7611，DOI: 10.1039/d3gc02354k），光电学院硕士研究生沈阳燚为第一作者，光电学院黄强副研究员和计算机学院汪子锐博士为论文通讯作者，我校为唯一完成单位。期刊编委会评价该工作“extremely well”，论文入选2023年度热点论文（2023 Green Chemistry Hot Articles），获英国皇家化学会官方公众号进行推荐（标题“机器学习提升 CO₂ 资源转化新高度”）。

上述研究得到国家自然科学基金、重庆英才计划、重庆邮电大学“文峰人才工程”、重庆邮电大学高等研究院基金的支持，课题组正基于具有自主知识产权的新型半导体材料、器件及反应装置，研制二氧化碳资源化利用智能装备，有望助力实现“双碳”战略目标。（审核：杨虹）