综述：金属有机框架在光催化CO2转化中的应用：从基础认知到实际解决方案的桥梁

《Journal of Materials Chemistry A》：Metal–organic frameworks for photocatalytic CO2 conversion: bridging fundamental insights to practical solutions

本综述系统阐述金属有机框架（MOFOFs）在光催化CO2还原领域的机制研究与技术突破，重点解析C1/C2产物生成路径，提出将密度泛函理论（DFT）与机器学习（ML）结合的新型催化剂设计范式，为实验室成果向工业化应用转化提供关键理论支撑。

　　

光催化CO₂转化技术背景

随着全球能源危机与环境问题日益严峻，将CO₂转化为燃料及高附加值化学品的技术成为研究热点。金属有机框架（MOFs）作为具有可设计孔道结构和超大比表面积的晶态材料，在光催化CO₂还原领域展现出独特优势。然而反应路径不明确、产物选择性难控等基础科学问题，严重制约着该技术从实验室向实际应用的转化。

反应机理与产物调控策略

本综述首次系统梳理了CO₂生成C₁产物（如CO、CH₄）和C₂产物（如C₂H₄、CH₃COOH）的微观反应路径。通过调控MOFs的金属簇节点与有机配体空间构型，可精确设计光生电子-空穴对的分离效率与界面传质过程。研究指出在Zr-UiO-66框架中引入氨基官能团，能使CO产率提升3倍；而构建Z型异质结可同步优化光吸收范围与载流子寿命。

多学科交叉设计范式

为解决传统"试错法"研发效率低下的瓶颈，综述提出将密度泛函理论（DFT）计算、机器学习（ML）与实验验证相结合的三元协同策略。通过DFT模拟可预判MOFs的能带结构与CO₂吸附能，而ML算法能从海量文献数据中挖掘构效关系规律。例如采用梯度提升决策树（GBDT）模型，成功预测出Co-TAPT卟啉MOF对HCOOH的选择性达91.5%，较传统材料提升47%。

规模化应用挑战与展望

当前光反应器设计、催化剂稳定性与产物分离纯化是制约规模化应用的关键技术壁垒。综述建议通过构建毫米级单晶MOF薄膜反应器，结合原位表征技术动态监测反应中间体。未来研究应聚焦于开发MOF-半导体异质结器件，建立涵盖光量子效率、碳足迹评估的全生命周期分析体系，最终实现"人工光合作用"系统的工业级部署。