מימון של פולימרים מוליכים

חומרים מתמשכים הם הכרחיים עבור מכשירים אופטיים מודרניים.Indium tin oxide (ITO) נשלט החלל המולקולרי במשך עשרות שנים, אבל השקיפות, המחסור, ועלויות עיבוד גבוהות הניעו את החיפוש אחר חלופות. פולימרים מוליכים, כגון פולימרים אופטיים ואפקטים חשמליים מזהמים באופן משמעותי (pOT), פולינפיר (NI), ופוליוגניבהלציה כפולה של השפעות אופטיות וגמישות חד-חמצני, מאפשרת פתרון חד-קוטבית באופן משמעותי, באמצעות לחץ דם חד-חמצני.

תפקיד אסטרטגיות Computational בעיצוב חומרי

באמצעות פיתוח ניסיוני של פולימרים מוליכים הוא לעתים קרובות משאבים-רגישים, הדורשים מספר רב של סינתזה וצעדים אפיון. אסטרטגיות Computational לשנות את הפרדיגמה מניסוי-וטרור לתכנון רציונלי.על ידי הדמיה התנהגות מולקולרית ומבנים אלקטרוניים בקנה מידה שונים, החוקרים יכולים למנוע מראש-screen פולימרים, לזהות ריכוזים אופטימליים, וחיזוי גישה זו לא רק חוסך זמן קריטיים, אלא גם תכונות חישוביות, אלא גם תכונות קריטיות.

(ב) ניתן למצוא את ה-[[1924]]: [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]

טכניקות מצוינות

תורת תפקוד הכחשה (DFT)

DFT הוא עבודת החיזוי מבנים אלקטרוניים ונכסים של פולימרים מוליכים.זה מחשב את צפיפות אלקטרו-מדינתית של מערכת, אשר מאיזה פרמטרים כגון פער הלהקה, פוטנציאל יון, חדות אלקטרון, ויעילות מינון ניתן להסיק.DFT מסייע לזהות עצמות פולימריות פונקציונליות שיש להן פערים קטנים, אשר מועיל הן שקיפות והן בטווח הנראה לעין של רזולוציה אופטית (D2) באופן קבוע, כמו גם רזולוציה אופטית של רמות יעילות אופטית.

Molecular Dynamics (MD) Simulations

בעוד DFT מצטיין בתכונות אלקטרוניות של מערכות קטנות, סימולציות MD ללכוד את האבולוציה המבנית ואת מורפיולוגיה של הרכבים פולימרים גדולים יותר לאורך זמן.שימוש בשדות כוח קלאסי (למשל, OPLS, GAFF), MD יכול לדמות כיצד שרשראות פולימרים לארוז, להתאים וליצור סרטים דקים במהלך ספין-קו-או תהליכי שקיפות מועסק.

(ב) ויקרא: ויקרא י"א): "בְּהָיָה אֱלֹהִים אֱלֹהִים אֱלֹהִים אֲשֶׁר נָתוֹם עַמְרָה הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא

קוונטים Mechanics / Molecular Mechanics (QM / MM)

שיטות QM/MM מגשר הפער בין דיוק קוונטי לבין קנה מידה קלאסי. הם מתייחסים לאזור קטן של עניין (למשל, נושאת מטען או אתר תגובה) עם מכניקת הקוונטים ברמה גבוהה, בעוד הממטריקס הפולימרים שמסביב הוא מודל עם שדה כוח קלאסי. גישה זו היא יעילה במיוחד עבור לימוד תחבורה מיקרוסקופית באיכות של סרטים פולימרים לא מסודרים, שבו מדינות מקומיות ממות ומשתלטותק QM / יכול לחשב מחדש של רשתות אלקטרו-מ"מ, אך גם תכונות אחרות, בין תאים אלקטרו-ממות, כלומר, בין תאים שונים של איכות מיקרוסקופיים, כמו כן, כלומר, כמו גם תכונות מורכבות של איכות מיקרוסקופיות.

Machine Learning (ML) ו-Data-Driven Approaches

הצמיחה של חומרי חישובית נתונים יצר מכונה למידה כלי חיוני עבור עיצוב פולימר מוליכים. ML מודלים יכול לחזות תכונות מפתח כגון מוליכות, שקיפות, וגמישות מכנית של תיאורי מולקולריים פשוטים או ייצוגים המבוססים על גרף של מבנים פולימרים.על ידי אימון על נתונים שנוצרו מ DFT או סימולציות MDputs, מודלים של ML יכולים במהירות להציג אלפי פולימרים, לזהות את המבטיחים ביותר עבור אלה ניסיוניים עבור בדיקות סטריחות ובדיקה מורכבת עכשיו.

(ב) ⁇ :0) ,5 ,1 , פרספקטיבה חדשה על ML for פולימרים התגלתה זמינה ב-FLT:2 Nature Reviews MaterialsFLT 3: 3

שילוב גישות נסיוניות וניסוייות

האסטרטגיות היעילות ביותר לפיתוח פולימרים מוליכים שקוף כרוכות בשילוב הדוק של תחזיות חישוביות עם אימות ניסיוני.מודלים Computational אינם מושלמים; הם מסתמכים על תחזיות ועשויים להחמיץ תופעות פיזיות כגון פגמים מורפולוגיים או הפרעה מושרה לעיבוד. לכן, לולאה סגורה עבודה חישובית היא אידיאלית: בדיקות חישוביות מציעות מועמדי פולימרים, אשר לאחר מכן הם מסונתזולוגיה ואופיינים נתונים ניסיוניים, כדי לשפר את המודלים המבוססים על ידי Dcospecal רזולוציה, כדי להפחית את הדיוק, ואפקטים המבוססים על ידי אופטימיזציה, ואפקטים, לדוגמה, חומרים מדויקים, חומרים מדויקים, ואפקטים המבוססים על ידי FTcospecreptioned.

יישומים של Polymers מוליכים באופן מלא

חומרים פולימרים מוליכים טרנסנדטיביים משופרים על ידי עיצוב חישובי הם למצוא שימוש בטווח רחב של מכשירים.בתקני photovoltaics אורגניים (OPVs), הם משמשים כמו אלקטרודות שקוף עבור החילוץ, לעתים קרובות להחליף ITO. Simulations לעזור לייעל את הפונקציה העבודה ואת רמת האנרגיה כדי למזער את רמות מגע. in אורגני אור-emitting diodes (OLEDs), חישוביות), מבטיח כי פולימרים לשמור על אלקטרו-מחזקים שמירה על תכונות אלקטרו-מדבקות גבוהה עבור אלקטרו-מדבקות צבע לחץ דם נמוך יותר מאשר תכונות אלקטרו-מחדשניות ללא גירוי חמצן אופטימחדשה עם חומרים אופטימחדש או ציפוי חמצן נמוך.

אתגרים בדוגמנות של פולימרים מוליכים

למרות העוצמה של שיטות חישוביות, כמה אתגרים נשארים. ראשון, מודלים מדויקים של ההפרעה בשלבי הסרט פולימרים קשה. פולימרים בדרך כלל קיימים במצב חצי-קריסטלי עם אזורים amorphous, והובלת מטען רגישה מאוד לסידור שרשרת מקומית.

כיוונים עתידיים ומגמות מתפתחות

העתיד של עיצוב חישובי עבור פולימרים מוליכים שקוף הוא מודלים בקנה מידה רב כי המחבר בצורה חלקה קוונטית, אטום, mesoscale, וסימולציות המשך. מסגרות המשלבות DFT עבור תכונות אלקטרוניות, MD עבור מורולוגיה, קיננטיה קרלו עבור תחבורה המטען, ואת שיטות סופיות עבור ביצועים ברמת המכשיר מפותחים.

(ב) ניתן למצוא את ה-[[1924]]: [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]

לסיכום, אסטרטגיות חישוביות הפכו הכרחיות בחיפוש אחר פולימרים מוליכים יותר שקוף.על ידי מינוף DFT, MD, QM / MM ו למידת מכונה, החוקרים יכולים לנווט את נופים מורכבים של נכסים אלה ולהאיץ את הפריסה שלהם באלקטרוניקה הדור הבא.המשך פיתוח של שיטות ואינטגרציה עם ניסויים רק להגביר את ההשפעה שלהם.