Development of sunlight-driven water splitting systems with high efficiency, scalability, and cost-competitiveness is a central issue for mass production of solar hydrogen as a renewable and storable energy carrier. Photocatalyst sheets comprising a particulate hydrogen evolution photocatalyst (HEP) and an oxygen evolution photocatalyst (OEP) embedded in a conductive thin film can realize efficient and scalable solar hydrogen production using Z-scheme water splitting. However, the use of expensive precious metal thin films that also promote reverse reactions is a major obstacle to developing a cost-effective process at ambient pressure. In this study, we present a standalone particulate photocatalyst sheet based on an earth-abundant, relatively inert, and conductive carbon film for efficient Z-scheme water splitting at ambient pressure. A SrTiO3:La,Rh/C/BiVO4:Mo sheet is shown to achieve unassisted pure-water (pH 6.8) splitting with a solar-to-hydrogen energy conversion efficiency (STH) of 1.2% at 331 K and 10 kPa, while retaining 80% of this efficiency at 91 kPa. The STH value of 1.0% is the highest among Z-scheme pure water splitting operating at ambient pressure. The working mechanism of the photocatalyst sheet is discussed on the basis of band diagram simulation. In addition, the photocatalyst sheet split pure water more efficiently than conventional powder suspension systems and photoelectrochemical parallel cells because H+ and OH- concentration overpotentials and an IR drop between the HEP and OEP were effectively suppressed. The proposed carbon-based photocatalyst sheet, which can be used at ambient pressure, is an important alternative to (photo)electrochemical systems for practical solar hydrogen production.

Significance Photocatalysts frequently require simultaneous loading of oxidative and reductive cocatalysts to achieve both efficient half-reactions within a single material. Nevertheless, unregulated loading and distribution of two cocatalysts will result in direct contact between oxidation and reduction centers, leading to detrimental charge recombination. This research presents a center/edge approach to load two redox cocatalysts with controlled physical separation in atomistic scale using single-atom architecture. This spatial separation is critical for enhancing surface charge separation and achieving efficient H 2 O 2 production. We report that redox cocatalysts are spatially separated on a two-dimensional (2D) photocatalyst, which opens an approach for achieving both efficient oxidation and reduction reactions on 2D photocatalysts.

Photocatalytic H2O2 synthesis, driven by solar energy, offers a sustainable and cleaner alternative for producing green H2O2 from water and oxygen. 2D photocatalysts have emerged as powerful materials for this purpose due to their unique physiochemical properties such as a flexible planar structure and large surface area. This review provides a comprehensive overview of the latest advances in 2D photocatalytic materials employed in H2O2 synthesis, including metal oxides, metal chalcogenides, bismuth-based materials, graphitic carbon nitrides (g-C3N4), metal−organic frameworks (MOFs), and covalent organic frameworks (COFs). Beginning with an extensive introduction to possible reaction routes for photocatalytic H2O2 synthesis, we summarize the common methods for H2O2 detection, crucial for obtaining reliable results in H2O2 studies. Additionally, we highlight molecular-level modification strategies for 2D photocatalysts, such as surface modification, ion doping, defect engineering, and heterojunction construction, which promote high-efficiency solar-to-chemical conversion for sustainable H2O2 photosynthesis. Furthermore, we discuss key issues and provide perspective outlooks for the efficient and sustainable generation of H2O2 in scale-up industrial production. This review offers in-depth insights into different reaction pathways of H2O2 synthesis and provides design principles for 2D photocatalysts to enhance H2O2 production, guiding the development of efficient photocatalysts for H2O2 synthesis.

Titanium dioxide (TiO2) and strontium titanate (SrTiO3) are widely used photocatalytic materials in photoelectrochemical (PEC) water-splitting processes. Recent advancements have aimed at improving energy conversion efficiency by loading cobalt oxide (CoOx) cocatalysts onto these materials' surfaces to enhance O2 evolution and capture photogenerated holes. Charge carrier recombination plays a crucial role in PEC reactions. This investigation explores the impact of CoOx loading on various crystal faces on the charge carrier recombination dynamics in TiO2 and SrTiO3 single crystals using the microwave photoconductivity decay (μ-PCD) technique. The results indicate that CoOx loading increases the charge carrier recombination for both TiO2 and SrTiO3 across all crystal faces, as observed from the decay curves. Additionally, different tendencies of the injected photon density and temperature dependence of the carrier lifetime, derived from μ-PCD curves, reveal that CoOx loading on TiO2 surfaces introduces the new surface recombination center that dominates the charge carrier recombination. In contrast, for SrTiO3, the surface recombination center remains unchanged across all crystal faces. Consequently, these findings suggest that while CoOx loading on SrTiO3 surfaces does not affect the charge carrier dynamics and remains effective for water splitting, it poses a risk of enhancing carrier recombination and reducing efficiency in TiO2.

In the quest for sustainable energy solutions, the optimization of the photoelectrochemical (PEC) performance of hematite photoanodes through cocatalysts represents a promising avenue. This study introduces a novel machine learning approach, leveraging subtraction descriptors, to isolate and quantify the specific effects of cobalt phosphate (Co-Pi) as a cocatalyst on hematite's PEC performance. By integrating data from various analytical techniques, including photoelectrochemical impedance spectroscopy and ultraviolet-visible spectroscopy, with advanced machine learning models, we successfully predicted the PEC performance enhancement attributed to Co-Pi. The Gaussian process regression (GPR) model emerged as the most effective, revealing the critical influence of the interfacial resistance, bulk resistance, and interfacial capacitance on the PEC performance. These findings underscore the potential of cocatalysts in improving charge separation and extending charge carrier lifetimes, thereby boosting the efficiency of photocatalytic reactions. This study not only advances our understanding of the cocatalyst effect in photocatalytic systems but also demonstrates the power of machine learning in modifying complex materials and guiding the development of optimized photocatalytic materials. The implications of this research extend beyond hematite photoanodes, offering a generalizable framework for enhancing the photoelectrochemical properties of a wide range of material modifications such as cocatalyst deposition, doping, and passivation.

Robust machine learning scheme using analytical data to improve photoanode performance.