基于石墨碳氮化物的复合结构在光催化产氢中的应用：综述

《Materials Today Sustainability》：Graphitic carbon nitride-based composite architectures for photocatalytic hydrogen production: A critical review

氢能高效制备与碳氮化合物的先进材料设计

　　随着全球能源危机的加剧以及对环境可持续性的追求，绿色化学燃料在推动清洁能源生产中扮演着至关重要的角色。氢能源因其高能量密度和零排放特性，成为可再生能源开发的重要方向之一。光催化水分解制氢技术利用太阳能驱动反应，通过吸收光能将水分解为氢气和氧气，具有广阔的应用前景。其中，石墨烯碳氮化物（g-C3N4）因其优异的光电特性，如良好的化学稳定性、可调节的带隙能量、高效的导电性和较低的成本，被广泛研究用于构建高效的光催化剂。本综述旨在探讨不同g-C3N4复合结构在绿色氢气生产中的潜力，涵盖其基本原理、合成策略、性能优化以及相关机制的深入分析，同时也简要讨论了该材料在实际应用中的优势、现有局限性和未来研究方向。

光催化制氢（PH2P）是一项涉及光能转化为化学能的复杂过程，通常包括三个关键步骤：光子吸收、光生载流子分离和表面光催化反应。在这一过程中，光催化剂的性能受到多种因素的影响，如带隙宽度、红ox潜力、载流子迁移效率和光响应范围等。因此，设计和合成具有优异性能的g-C3N4复合材料对于提升光催化效率至关重要。g-C3N4具有独特的层状结构，通过与多种材料结合，如金属氧化物、硫化物、金属有机框架（MOFs）、共价有机框架（COFs）、MXenes、石墨烯、碳点、钙钛矿型氧化物等，可以有效改善其在可见光下的响应能力和载流子分离效率。

在实际应用中，g-C3N4的光催化性能受到一些挑战的限制，例如其带隙较宽，导致可见光吸收能力有限，以及载流子的快速复合现象。为解决这些问题，研究者们开发了多种改进策略，包括掺杂技术、异质结构建、结构调控、表面改性等。这些策略通过改变g-C3N4的电子结构和表面特性，有效提升了其光催化性能。例如，非金属掺杂如磷、硫、硼、氧等，可以显著拓宽其光响应范围并减少载流子的复合，从而提高氢气生成效率。此外，与金属有机框架（MOFs）或碳基材料（如石墨烯、碳纳米管等）的复合，不仅增加了材料的比表面积，还改善了电子传输效率和光催化活性。

在非金属掺杂方面，研究者们尝试了多种元素的引入，如磷（P）、硫（S）、硼（B）、氧（O）和碳（C）。这些元素的掺杂可以有效调控g-C3N4的带隙宽度，增强其对可见光的吸收能力，并提升载流子分离和迁移效率。例如，磷掺杂的g-C3N4表现出显著的光催化活性，能够实现高效的氢气生成。此外，硫掺杂的g-C3N4通过构建多孔结构和优化表面活性位点，显著提升了其在光催化反应中的表现。这些研究结果表明，通过合理的元素掺杂和结构调控，可以显著提高g-C3N4的光催化性能，使其在氢气生产中更具竞争力。

与此同时，金属掺杂和复合结构也被广泛研究。金属元素如锂（Li）、钠（Na）、钾（K）、铜（Cu）、锰（Mn）、锌（Zn）等的引入，不仅能够拓宽g-C3N4的光响应范围，还能增强其导电性和载流子分离效率。例如，银（Ag）和金（Au）的引入可以显著提升光催化活性，而过渡金属如钴（Co）、镍（Ni）和铁（Fe）的掺杂则有助于改善光催化剂的电子结构，从而提高其在可见光下的性能。此外，与MOFs、COFs和MXenes等材料的复合，为构建高效、稳定的光催化剂提供了新的思路。这些复合材料不仅具备g-C3N4的优异特性，还通过异质结的构建提升了载流子的分离效率和迁移能力。

在合成策略方面，研究者们探索了多种方法，包括自下而上的合成技术、自上而下的剥离方法以及模板法等。自下而上的方法通常通过热解或溶剂热处理，构建具有特定结构的g-C3N4复合材料，如纳米带、纳米管和多孔结构。而自上而下的方法则通过机械剥离或化学剥离，将层状g-C3N4转化为纳米片，从而提升其表面积和活性位点数量。模板法利用不同的模板材料（如二氧化硅、离子液体等）构建具有特定孔结构的g-C3N4复合材料，进一步优化其光催化性能。这些合成方法的不断优化，使得g-C3N4复合材料在可见光下的性能得到了显著提升。

在实际应用中，g-C3N4复合材料被广泛用于构建高效的光催化剂，以实现绿色氢气生产。这些材料不仅具有良好的光响应能力，还能够有效抑制载流子的复合，提高反应效率。例如，研究显示，通过引入金属氧化物或硫化物，可以构建异质结，从而提升载流子的分离效率和迁移能力。此外，一些研究还探索了通过掺杂非金属元素和金属元素的协同效应，进一步优化g-C3N4的电子结构和光催化性能。

展望未来，g-C3N4复合材料在光催化制氢领域仍有巨大的发展潜力。随着合成技术的不断进步，以及对材料性能的深入研究，有望开发出更加高效、稳定和可持续的光催化剂。同时，机器学习等先进技术的引入，也为光催化材料的设计和性能优化提供了新的思路。通过构建高通量筛选模型，研究者可以更高效地预测和设计新型光催化剂，从而加速其在实际应用中的推广。

总之，g-C3N4及其复合材料在绿色氢气生产中展现出巨大的潜力。通过合理的结构设计、元素掺杂和合成策略的优化，可以显著提升其光催化性能，使其成为可持续能源开发的重要组成部分。未来的研究应继续探索新的合成方法、优化材料结构，并结合先进的计算和分析技术，以实现更高效、更环保的光催化制氢体系。