摘要：江西理工大学科研团队开发了开源Python程序PySTH，实现了二维光催化材料理论太阳能制氢效率的快速计算、可视化与高通量分析，为高效光催化剂的设计与筛选提供了有力工具。
江西理工大学科研团队开发了开源Python程序 PySTH，实现了二维光催化材料理论太阳能制氢效率的快速计算、可视化与高通量分析，为高效光催化剂的设计与筛选提供了有力工具。
太阳能驱动水分解是制取清洁氢能的核心途径，其中太阳能—制氢效率（STH efficiency）是衡量材料性能的关键指标。然而，传统计算方法涉及复杂积分与多参数耦合，缺乏统一的软件工具，导致效率计算费时、难以复现，阻碍了光催化材料的高通量筛选与优化。
Band-edge alignments of three representative conventional pHotocatalyst configurations
Band-edge alignments of Janus photocatalysts
PySTH 基于第一性原理计算得到的能带参数，结合AM1.5G太阳光谱进行数值积分，自动考虑氧化/还原反应的过电位及Janus材料的内建电场效应。程序采用模块化架构，包括交互式接口、计算核心、可视化引擎与数据管理模块，能够在命令行环境下快速完成效率计算与结果输出。
研究团队利用PySTH对107种二维光催化材料进行了效率计算，结果与文献报道值偏差普遍小于3%，验证了程序的准确性。例如：
GaSe/YAlS₃ Janus异质结构的理论效率高达29.7%，远超常规光催化剂的17%上限。SAu₂S/TeAu₂Te 等Z型异质结与 In₂Se₃/SnP₃ 等Janus-Z型体系的效率超过19%，显示出未来应用潜力。 此外，PySTH还揭示了pH调控与内建电场对效率提升的规律，为实验合成和材料设计提供了直观参考。来源：学术之友LUCK
