光电解水制氢研究趋势分析：文献计量学与深度学习的融合视角

为解决光电解水(PEC)制氢领域研究热点识别与趋势预测问题，研究人员采用文献计量学与深度学习相结合的方法，基于Scopus数据库1785篇文献开展系统分析。研究揭示了中国在该领域的领先地位，识别出"光电流密度"等7个爆发性关键词，预测薄膜技术将成为未来50年研究重点。该研究为可再生能源领域提供了创新性的混合分析方法，对指导未来研究方向具有重要意义。

　　

在全球能源转型与碳中和目标推动下，绿色氢能作为零碳能源载体备受关注。光电解水(PEC)制氢技术因其直接利用太阳能、将光转化与储能集于一体的独特优势，被视为最具潜力的可持续制氢途径之一。然而，该领域研究呈现爆发式增长态势，传统文献分析方法难以全面把握研究热点与未来趋势。在此背景下，研究人员创新性地将文献计量学与深度学习相结合，对1990-2024年间该领域的发展脉络进行系统梳理与前瞻预测。

研究团队从Scopus数据库获取1785篇相关文献，运用Bibliometrix和VOSviewer进行多维分析，同时采用DistilBERT、HDBSCAN等深度学习模型进行语义聚类和趋势预测。技术路线主要包括：(1)基于Scopus数据库的文献检索与筛选；(2)文献计量指标(如TLCS、TGCS)计算与可视化分析；(3)DistilBERT模型文本嵌入与HDBSCAN聚类；(4)LDA-ABM-RL混合模型研究趋势预测；(5)Transformer时间序列分析。

研究结果显示，中国以719篇发文量(占40.3%)领跑该领域，Rosei Federico以36篇发文成为最高产作者。《International Journal of Hydrogen Energy》以207篇发文成为最活跃期刊。爆发关键词分析揭示"光电流密度"(734次)、"电荷转移"(492次)等7个热点方向将持续受到关注。深度学习分析表明数据集具有高度同质性，仅15篇文献偏离主流研究方向。

LDA-ABM-RL模型预测显示，薄膜技术(平均得分2.40)将成为未来50年研究重点，特别是铜黄铜矿(CuIn_xGa_1-xSe₂)和p型磷化铟(InP)等材料体系。时间序列分析则表明TiO₂/CdS基光阳极(如CdS/TiO₂纳米管阵列)研究将在短期内(2025-2029)保持增长，其最高光电流密度达4.56 mA cm^-2，太阳能转化效率达5.61%。而ZnO基材料因电荷复合率高、可见光吸收差等问题呈现研究热度下降趋势。

在材料创新方面，研究特别强调了多项突破性进展：CuS修饰的CuO光阴极在0 V vs RHE下光电流密度达-4.83 mA·cm^-2；AlGaAs光阴极表现出超过15 mA/cm²的优异性能；纤维状二氧化硅氧化锌(FSZn)光阳极光电流密度达17.88 mA/cm²，是传统ZnO的2.8倍。聚合物材料领域，聚(1,1,2,2-四(4-(9H-咔唑-9-基)苯基)乙烯)/金纳米颗粒(PTCPE/AuNPs)光阳极在0 V vs RHE下产生1.32 mA cm^-2光电流。

该研究通过创新性的混合分析方法，不仅系统梳理了光电解水制氢领域的发展现状，还准确预测了未来研究方向。研究指出，薄膜技术、先进聚合物材料以及压电/热电催化将成为未来重点突破方向，而材料界面工程、电荷传输优化和稳定性提升仍是关键科学问题。这些发现为各国制定氢能研究战略、企业布局技术研发提供了重要参考，对加速绿色氢能技术商业化进程具有重要指导意义。