综述：基于共价有机框架的 S 型光催化剂的最新进展

《Journal of Materials Science & Technology》：Recent advances in covalent organic frameworks-based S-scheme photocatalysts

　　

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  阐述了COFs在构建S型异质结中的优势。
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  描绘了基于COFs的S型异质结的合成策略。
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  总结了用于探测界面电荷转移动力学的表征技术。
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  综述了基于COFs的S型异质结的光催化应用。

引言

全球能源困境和生态退化推动了转化系统的快速进步[[1], [2], [3], [4], [5]]。半导体光催化凭借温和的反应条件、清洁无污染的操作特性，在水分解制H₂、CO₂还原、H₂O₂合成、有机转化及污染物降解等领域展现出巨大的应用潜力[[6], [7], [8]]。然而，传统单一组分光催化剂存在光生载流子复合快、光谱响应范围窄以及难以平衡氧化还原能力与光吸收能力等缺点，严重限制了其光催化效率[9,10]。

为提升单一组分光催化剂的光催化性能，科学家提出了多种优化方法，包括元素掺杂、助催化剂负载、形貌调控和异质结构筑[11,12]。在这些策略中，异质结构建展现出独特优势：它能同时弥补单一光催化剂在光吸收和电荷分离方面的多种缺陷[13,14]。尽管异质结构建已被证明能增强光催化性能，但传统异质结仍面临较高的光生载流子复合率问题，这限制了其在实际光催化中的应用[15,16]。为突破这一瓶颈，研究人员将目光转向了新兴的S型异质结体系，该体系已成为当前光催化领域的研究热点[17,18]。与传统异质结相比，S型异质结通过内禀内电场驱动电荷沿特定路径定向迁移，在有效抑制电荷复合的同时保持了体系强大的氧化还原性能[19]。

迄今为止，已对多种光催化剂进行了研究，如氧化物（TiO₂和ZnO）、硫化物（CdS和ZnIn₂S₄）、g-C₃N₄、金属-有机框架（MOFs）和共价有机框架（COFs）[20,21]。其中，COFs作为一种新兴的结晶多孔有机材料，凭借其高度可定制的分子结构、易于调控的π共轭体系、大比表面积和良好的化学耐久性，展现出超越传统光催化剂的巨大潜力[22,23]。重要的是，COFs的结构可调性使其非常适合与其他半导体材料集成构建S型异质结[24,25]。

尽管已有大量研究报告致力于基于COFs的S型异质结的设计、开发及光催化应用，但系统性的总结和综述仍然相对缺乏。因此，本综述聚焦于基于COFs的S型异质结构光催化剂的最新进展。文章总结了基于共价键类型的COFs分类，并介绍了此类光催化剂的多种制备方法。此外，详细阐述了这些光催化剂在各种光催化领域中的实际应用，探讨了该材料体系的应用前景和价值。同时，本综述还对当前面临的挑战和新兴机遇进行了展望，以指导高效基于COFs的光催化复合材料的构建[26]。

章节摘要

II型异质结的介绍

典型的II型异质结构由两种具有阶梯状能带排列的半导体构建而成。根据理论（图1(a)），光生电子将从半导体1（SⅠ）的导带（CB）迁移到半导体2（SⅡ）的CB，而空穴则沿相反方向从SⅡ的价带（VB）迁移到SⅠ的VB[27]。然而，从热力学角度来看，II型异质结的电荷转移路径本质上削弱了

概述

COFs是由有机构筑单元通过可逆共价键连接而成的结晶多孔聚合物材料类别[40]。其主要特点在于结构高度可设计、比表面积大、孔结构从微孔到中孔范围可精确调控，以及良好的化学稳定性和可调控的光物理性能[41]。通过选择具有不同对称性的构筑单元，其拓扑

合成方法

基于COFs的S型光催化剂的合成策略主要围绕建立高效的载流子分离通道、增强界面协同效应以及确保S型电荷传输路径的有效运行。基于COFs的S型光催化剂的构建依赖于界面接触、组分间相互作用和结构兼容性的优化。静电吸引、共价键合和分子间作用力可以促进紧密

表征

为严格确认基于COFs的S型异质结的独特特性，包括费米能级平衡、界面内建电场和光致选择性电荷复合，需要建立多维协同的表征框架。核心技术包括原位光电子能谱（ISI-XPS）、开尔文探针力显微镜（KPFM）、电子顺磁共振（EPR）、飞秒瞬态吸收光谱

H₂产率

氢气具有单位质量发热量极高、零碳排放和原料分布广泛等优势。因此，它通常被认为是一种有前景的绿色能源[[104], [105], [106]]。在众多H₂生产技术中，光催化水分解产H₂因直接利用太阳能、无需额外能量输入、反应条件相对温和而受到广泛关注，并且

总结与展望

COFs已与各种半导体集成以构建S型异质结。这些异质结构利用界面处的费米能级差形成内建电场，促进低能载流子的定向复合，同时保留高能电子和空穴。在此，本文概述了基于COFs的S型异质结的主要制备策略。此外，还介绍了基于COFs的S型异质结的表征方法

CRediT作者贡献声明

Guotai Sun：写作—初稿撰写、项目管理、数据管理。Jiayao Wei：方法论、概念构思。Zige Tai：写作—审阅与编辑、调查研究、资金获取。Yuting Liu：软件、方法论。Yaoyao Wang：数据管理。Hongyu Xiang：正式分析。

利益冲突声明

作者声明他们不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到国家自然科学基金（编号：52402361、22302183、22578347和22362004）、陕西省自然科学基金（编号：2026JC-YXQN-044）、陕西省重点研发计划（编号：2026CY-YBXM-722、2025QY-GJHX-37和2025PT-ZCK-84）、陕西省教育厅服务地方专项项目（编号：25JC053）以及西安市重点产业链技术突破集群项目（编号：

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