一直以来，人类都依赖着化石燃料驱动文明。然而，在化石燃料储量日益减少、气候变暖日益加剧的今天，科学家们一直希望开发出一种新型燃料的生产技术：太阳能燃料。

　　所谓的太阳能燃料，其实是一个脑洞大到类似于“水变油”的想法：利用太阳能，将传统燃料燃烧后的“废物”——水或二氧化碳——重新转换成燃料。想法虽然十分美好，但这一过程十分艰难复杂，科学家们到现在都还没有找到合适的解决方案。不过，最近的一项研究将很有可能将改变这一现状。

　　长久以来，已知可以用于生产太阳能燃料的催化剂只有 16 种。来自美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）和加州理工学院的研究人员利用超级计算机采用了全新的方法，在两年内便新发现了 12 种催化剂，大大推进了太阳能燃料的研究进程。

　　3 月 6 日，此项重要研究成果发表在美国国家科学院院刊（Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS）上。

　　在阳光的照射下，名为“光阳极”的催化剂材料将水分子中的氢和氧进行分离，生成氢气和氧气（图中气泡）。这一重大研究突破将可能助推太阳能燃料的大规模生产。

　　那么问题来了，我们已经拥有相当高效的太阳能电池了，可以直接把太阳能转化为电力。为什么科学家们还在研究把太阳能转化为燃料的技术呢？答案是：纵使太阳能电池的效率再高，人类也离不开燃料。

　　自1776年，英国人瓦特改良的蒸汽机发出第一声轰鸣开始，人类就再也无法摆脱燃料。不论是火箭、飞船，还是车辆、潜艇，亦或是工业生产、炒菜做饭，人类生活的方方面面都与燃料息息相关。两百多年来，我们这个地质学意义上几乎是一个瞬间的时间里，把地球几十亿年的化石储备燃烧掉，首先转化成热，然后再变成机械能、电能，当然了，还有造成温室效应的二氧化碳。

　　可以这么说，现代人类社会的几乎全部动力都基于下面这个简单的化学反应：

　　碳氢化合物 / 氢气 + 氧气 水 + 二氧化碳

　　然而，就算地球上的燃料暂时还不会耗尽，化石燃料燃料带来的气候变暖已经火烧眉毛。根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）的报告称，如果人类想要让地球摆脱生态崩溃、海平面上升、粮食短缺甚至陷入战乱的梦魇，必须把温度上升限制在2度以内——或者说，还能再排约1亿吨二氧化碳。如果人类按照现有情况继续排放，只需要20到30年就可以“达成”这个危险的目标。

　　化石燃料已不能再如此大规模使用，却并不是所有地方都能用电力替代。在特斯拉等公司的大力推动下，电力汽车似乎离彻底取代化石燃料汽车只剩一步之遥。然而，锂电池的能量密度——单位重量能源载体所能释放的能量——却小得可怜，这使得电力汽车的里程十分受限。

　　举例而言，一台两顿重的电动汽车顶多可以行使约300公里。你无法想象，一架飞机背着满满一机腹的电池起飞，也不可能让一艘轮船带着比货物重得多的电池远航。

　　各种能源载体能量密度对比：锂离子电池的能量密度过低，以至于只能用在少数领域。可不要小看你的小肚腩，脂肪是极佳的能量载体。一个伟岸的将军肚里所蕴含的能量，很可能胜过一台充满电的特斯拉汽车。

　　

　　因此，几十年来，科学家们都致力这样一件事：将燃料燃烧的反应逆转——利用取之不尽、用之不竭的太阳能，把水和二氧化碳重新变回燃料：

　　水+二氧化碳碳氢化合物 氢气+氧气

　　

　　在太阳的帮助下，让燃烧的产物摇身一变，变成生产燃料的原料，重新用于工业、交通、发电、采暖等诸多领域。如果该技术最终得以实现，将对人类的清洁能源未来有着重大的意义：我们终于可以摆脱化石燃料，实现零碳循环。

　　整个过程却十分困难。实现太阳能燃料的合成，需要依赖高效的催化剂。可是，这种催化剂十分稀少——过去40年间，科学家们只发现了 16 种，而且还是研究别的问题的时候误打误撞发现的。这16种材料的表现也并不尽如人意。

　　但是，来自美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室和加州理工学院的研究人员只用了 2 年时间，便新增了12种可以用作光阳极的材料。他们是怎么做到的呢？答案是：超级计算机进行理论计算 + 高通量实验法大量筛选。

　　密度泛函理论（DFT）被广泛应用于计算多电子体系的电子结构。本研究进一步改进了这一算法，用以精确、高效地计算金属氧化物的能带。

　　

　　首先，科学家们建立了一个涵盖多达 60,000 种金属氧化物材料的数据库；其次，科学家改良了一种叫做“密度泛函理论（Density Functional Theory， DFT）”的研究多电子体系电子结构的量子力学计算方法，在保留了其高效的同时，提高了计算半导体禁带宽度的精度。

　　计算机技术，作为一种新型技术，在社会的各行各业中也使用得非常广泛。在光伏产业中，计算机技术也能够发挥出非常重要的作用。在实际情况中，借助于计算机的模拟技术，就能够针对可能影响到太阳能光伏发电的各种因素进行数学建模，然后就能够得到有关太阳辐射强度、累计辐射量全天累计发电效率等各种想要的数据。根据这些数据，就能够绘出想要的趋势曲线图。之后在建模的时候，就可以根据实际情况来进行评估和系统优化。