现代工业发展过程中随之而来的能源危机、温室效应和污染物排放问题,不仅限制了经济与社会发展,还威胁着地球气候与生态环境的平衡与稳定。光催化CO2还原和光催化污染物降解技术有潜力可利用日光作为能源解决上述问题,具有显著的经济和环境效应,更符合目前我国可持续的发展需求。除催化剂材料自身性质的影响外,现阶段光催化反应器结构物质输运性能、辐射输运性能和催化剂反应容量不足是除催化剂材料本身性质外阻碍该技术实用化的局限。本文采用数值模拟的方法,通过建立固定式光催化反应器多物理量输运与能量转化模型,对伴有光催化反应的单项多组分反应体系中的物理化学过程机理进行深入分析;综合考虑光催化反应动力学特性、多孔基底孔道物质输运特性和光导介质辐射输运特性,突破传统基底仅以反应比表面积为单一评估标准的局限,提出辐射与物质协同输运机理及光-化学能高效转化机制,克服基底反应容量与输运性能之间的矛盾。首先,引入刚体动力学模型进行颗粒填充床光催化苯酚降解反应体系模拟,分析颗粒结构特征和光源类型对光催化性能的影响规律,提出系统优化方法。结果表明采用特征长度为6mm的球状颗粒和端面照明策略可以获得最佳性能。在相同的基底和总辐射输入下,采用端面照明光源的平均光催化性能是内照明光源和侧照明光源的2.8倍和1.88倍。环状颗粒基底中的“闭胞”结构降低了颗粒内壁催化剂利用率。拉长或压扁的形变对于采用异型圆柱状和椭球状颗粒填充基底的光催化活性产生负面影响,后者危害相对更大;而采用椭球颗粒时影响规律相反。开孔数为3多孔柱状颗粒填充基底的光催化性能相对于环状提高了 15.9%。其次,引入刚体动力学模型和Voronoi分割算法建立β-SiC开孔泡沫基底光催化降解丁酮反应体系模型,评估了反应边界条件、材料物性和泡沫结构特征对反应体系光催化性能的影响规律。结果表明开孔泡沫连接柱在背光面产生的阴影会降低多孔介质光透射率,从而降低了催化剂利用效率。多LED照明系统更适合紧凑型光催化反应器的设计方案。对于不透明基底材质,尽管增加的连接柱直径或单胞密度会提升催化活性位,但物质和辐射输运性能的下降会降低系统催化效率。基底材质的透明度差异被证实是开孔泡沫基底性能不理想的主要原因,玻璃泡沫基底的丁酮降解率分别比使用不透明泡沫和玻璃环状颗粒填充基底高30.5%和25.98%。基底材质透明化突破了单胞密度对基底光催化活性限制,使微米孔径的光催化基底具有实际使用价值。因此,为了满足光固化3D打印多孔光催化基底技术对高性能基底形态结构的需求,本文对不同结构的极小曲面结构进行了筛选,发现gyroid和Schwarz D结构显示出作为3D打印透明光催化基底的显著性能优势。此外,引入抛物槽反射镜聚光系统与光纤蜂窝复合型基底结合,提出一种聚光光催化CO2还原反应系统以解决光纤蜂窝复合型基底采光面积不足的问题,并评估了对光纤蜂窝复合型基底结构特征参数,边界控制条件等因素对反应体系光催化效率的影响。在牺牲催化剂利用效率的情况下,还原产物出口浓度可达到1.85×10-4 mol·m-3是光纤蜂窝复合型基底的19.25倍。为了提高催化剂利用效率,气体通道的直径应控制在1.5至2 mm的范围内,且气体通道数量应为奇数。当反应单元串联数大于3时,反应密度会逐渐下降;当反应单元串联数大于5时,有机材质光纤有过热熔融的风险。最后,本文建立了基于2D格子玻尔兹曼方法的多孔基底光催化CO2还原反应体系模型,从而实现多物理量输运与能量转化过程的快速准确模拟。引入2D卷积神经网络—格子玻尔兹曼法对基底结构特征进行深度学习,构建光催化基底结构与表观光催化性能评估参数间的映射关系,并对卷积神经网络结构进行优化设计,提高神经网络的训练效率和预测精度。将训练所得神经网络用于具有高单胞密度极小曲面基底的光催化性能预测,发现当单胞密度为60ppi时,Schwarz D基底样本的CH4光催化还原产率中位数比gyroid基底高约16.67%。