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化学数据挖掘促进了对新有机半导体的搜索:有机半导体重量轻,柔韧性好且易于制造,中国玻璃网,meesm.com
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化学数据挖掘促进了对新有机半导体的搜索:有机半导体重量轻,柔韧性好且易于制造
2021年04月26日    阅读量:     新闻来源:中国玻璃网 meesm.com  |  投稿

生产由硅制成的传统太阳能电池非常耗能。最重要的是,它们是刚性且易碎的。另一方面,有机半导体材料是柔性且轻质的中国玻璃网meesm.com。如果仅它们的效率和稳定性与传统电池一样,它们将是一个有前途的选择。


慕尼黑工业大学理论化学教授Karsten Reuter与他的团队一起寻找用于光伏应用以及显示器和发光二极管OLED的新型物质。研究人员将目光投向了基于碳原子框架的有机化合物。


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未来电子产品的竞争者


根据它们的结构和组成,这些分子以及由它们形成的材料显示出各种各样的物理特性,为未来的电子学提供了许多有希望的候选者。


Reuter说:“迄今为止,一个主要的问题一直在追踪它们:在实验室中合成,测试和优化新材料需要数周至数月的时间。” “使用计算筛选,我们可以极大地加快这一过程。”


代替试管的计算机


研究人员既不需要试管,也不需要本生灯头来寻找有前途的有机半导体。他和他的团队使用功能强大的计算机来分析现有数据库。这种对关系和模式的虚拟搜索被称为数据挖掘。


该项目负责人PD Harald Oberhofer博士说:“知道您要寻找的内容对于数据挖掘至关重要。” “在我们的例子中,它是电导率。例如,高电导率可确保在太阳光激发分子时光伏电池中有大量电流流动。”


算法识别关键参数


使用他的算法,他可以搜索非常具体的物理参数:一个重要的参数是例如“耦合参数”。它越大,电子从一个分子移动到另一个分子的速度就越快。


另一个参数是“重组能量”:它定义了分子在电荷转移后使其结构适应新电荷的成本—所需的能量越少,电导率越好。


研究小组使用该算法分析了64,000种有机化合物的结构数据,并将其分组。结果:碳基分子骨架和“官能团”(即侧向连接到中心骨架的化合物)都决定性地影响电导率。


使用人工智能识别分子


这些簇突出了有利于电荷传输的结构框架和功能组,使其特别适合于电子元件的开发。


“我们现在不仅可以用来预测分子的性质,还可以利用人工智能来设计新的化合物,这些化合物的结构框架和官能团都具有很好的导电性,”路透解释说。


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