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Helge Sören Stein

• Energy conversion from sunlight to an intermediate chemical energy carrier such as hydrogen is an attractive route for future energy applications. To date, there is no material that can produce hydrogen via photoelectrochemical (PEC) water splitting for a long time at low capital cost. This work contributes to the ongoing search for stable and efficient photocathode materials by utilizing combinatorial materials science methods and high-throughput experimentation. New algorithms and methods for rapid phase region identification, crystal structure matching, and insight generation for structure-property relationships are presented. These machine learning tools are applied in the analysis of Cu\(_{2}\)O, Cu-Si-Ti-O, and Al-Cr-Fe-O photocathodes as well as Co-Ni-Cu water reduction catalysts. This work identifies promising photocathode materials with improved properties and provides evidence for explaining their functional behaviour and discusses their limitations.
• Energiekonversion von Sonnenlicht zu einem umweltfreundlichen intermediären Energieträger wie Wasserstoff, ist eine attraktive Route für eine zukünftige komplett regenerative Energieversorgung. Derzeit existiert kein Material welches Wasserstoff via photoelektrochemischer Wasserspaltung effizient, kostengünstig und über lange Zeit erzeugen kann. Diese Arbeit trägt zur Suche nach stabilen und effizienten Photokathodenmaterialien bei und nutzt hierfür Methoden der kombinatorischen Materialforschung. Neue Algorithmen zur effizienten Identifizierung von Phasenbereichen, Kristallstrukturen, sowie Struktur-Eigenschaftsbeziehungen werden präsentiert. Diese werden zur Analyse von Cu\(_{2}\)O, Cu-Si-Ti-O und Al-Cr-Fe-O Photokathoden sowie Co-Ni-Cu Wasserreduktionskatalysatoren genutzt. Diese Arbeit identifiziert vielversprechende Photokathodenmaterialien und diskutiert deren funktionelle Eigenschaften und Limitierungen.