תורת פונקציונליות דנסליות (DFT) התפתחה ככלי חישובי חיוני לחיזוי ופרש את המאפיינים האלקטרוניים של חומרים בקנה מידה אטומי.מאזן הדיוק והיעילות החישובית שלה הופך אותו חשוב במיוחד עבור חקר מערכות מורכבות שבו אופי ניסיוני מאתגר.בין הגבולות המרגשים ביותר במדעי החומרים הם חומרים היברידיים אורגניים-איורגניים, אשר משלבים באופן סינרגי את הגמישות המבנית של מולקולות אורגניות עם תכונות אופטיות אלה.

הבנה של חומרים היברידיים אורגניים

היברידיות אורגניות אורגניות הן מעמד רחב של חומרים שבהם רכיבים אורגניים (מולקולות, פולימרים, או ligands) משולבים עם מבנים אורגניים (תחמוצים מטבוליים, halides, sulfides, או מסגרות מתכת-אורגניות) החלק האורגני לעתים קרובות מספק גמישות, טונה ותהליכיות פתרון, בעוד שיציבות חלקית אורגנית תורמת, מטען המטען, מטען, ושכבה מגנטית חזקה (MO) כגון תרכובות מגנטיות (Fide) המכילות (מסוגיות) תרכובות) תרכובות (מדבקות) כגון תרכובות מגנטיות) תרכובות (מסוגיות מגנטיות) המכילות (מסוגיות מגנטיות) המכילות מגנטיות) המכילות) המכילות מגנטיות (מדבקות) המכילות (מסוגיות המכילות) מינרלים) המכילות (מסוגיות אורגניות) מינרלים) מינרלים) המכילות מינרלים (מסוגיות המכילות (מסוגיות המכילות (מסוגיות המכילות) גמישות (מסוגיות המכילות מורכבות (מסוגיות המכילות מינרלים) הן לעתים קרובות גמישות (מסוגיות) הן גמישות (מסוגיות) הן גמישות) עבור תרכובות) מינרלים) מינרלים) מינרלים) מינרלים) מינרלים) מינרלים) מינרלים

התכונה המגדירה של ההיברידיות הללו היא הממשק בין המרכיבים האורגניים והאורגניים.בממשק זה, אינטראקציות אלקטרוניות כגון ההיברציה המקיפה, העברה מטען, ושדות חשמליים מקומיים קובעים את ההתנהגות האלקטרונית הכוללת.היכולת לשנות באופן עצמאי כל רכיב מאפשר כוונון מדויק של תכונות כמו פער הלהקה, ניידות, אנרגיה מחייבת exciton. לדוגמה, inclusive perovskites, החלפת תאים אורגניים או חיזוי תפקוד אופטימלי של ספקטרום אופטימחדשני.

כיתות מפתח של היברידיות אורגניות

  • (FLT:0)Hybrid Perovskites:FearLT:1 [3] המבנה של ABX3 שבו A הוא cation אורגני (למשל, CH3NH3+), B הוא מתכת (Pb2+, Sn2+), ו- X הוא halide (I-, Br-Cl-, Cl-) אלה השיגו יעילות משמעותית של המרהההההיפוי בצילום.
  • (FLT:0) מסגרות מיטל-אורגניות (MOFs): FLT:1 רשתות קריסטל של בלוטות מתכת המחוברות על ידי קישורים אורגניים.
  • (FLT:0)Layered Hybrids:FLT:1hil חומרים דו-ממדיים כמו MoS2 דחוס עם מולקולות אורגניות, או superlattices אורגני המשמש תרמואלקטריות ו transistors אפקט שדה.
  • (FLT:0)Dye-Sensitized Systems:03FLT:1) מולקולות צבע אורגני מעוגן ל- TiO2 או ZnO nanoparticles, המשמשות תאים סולאריים בעלי צבע (DSSCs).

תורת תפקוד העצמה: כלי מכני קוונטי

DFT מאמת את משוואה האלקטרוניקה הרבים של אלקטרוניקה באמצעות צפיפות האלקטרונית כמשתנה מרכזי, ולא את פונקציית הגל.זה מפחיתה באופן משמעותי את העלות החישובית, המאפשר סימולציות של מערכות עם מאות או אפילו אלפי אטומים. במחקר של היברידיות אורגניות אורגניות-איורגניות, DFT משמש לחישוב תכונות אלקטרוניות קרקעיות כולל אנרגיה, מבנה, של דחיסות (DOS), הפצה אלקטרוסטטית, מטען פוטנציאלי.

הבחירה של פונקציית החלפת-החלל היא קריטית לתוצאות מדויקות.ההתאמת צפיפות מקומית (LDA) ותפקודי ⁇ כללי (GGA) כמו PBE לעתים קרובות מזלזלים פערי להקה אבל יכול לתאר באופן סביר תכונות מבניות וחייבות.עבור הנדסת פערים, פונקציונליות היברידית (למשל, HSE06 המשלבת שבריר של חילופין מדויק לתת ללהקה משופר עבור מולקולות פונקציונליות למחצה (D-D-DUE) הן פונקציונליות (DRM-D-Dactative) עבור אינטראקציות פונקציונליות (DDRDactative) הן פונקציונליות) הן פונקציונליות פונקציונליות (DDRDAP) הן פונקציונליות (DDRDDRDAP) עבור מערכות הפעלה פונקציונליות (DAP) עבור נוגדנים פונקציונליות (DDRDAP) ו-DAP) הן תכונות פונקציונליות (DAP) עבור מערכות יחסים פונקציונליות פונקציונליות אורגניות (DAP) עבור מערכות הפעלה פונקציונליות (DICE-DAP) בין מערכות הפעלה פונקציונליות (DAP) עבור נוגדנים פונקציונליות פונקציונליות פונקציונליות פונקציונליות (DAP) עבור מערכות הפעלה פונקציונליות (ד-DAP) ו-DAPRMDAP) ו-DICE-DICE-DAP

מדוע DFT הוא טוב ל-Hyated Materials

  • (FLT:0)Periodicity:FLT:1 ניתן מודל של רוב ההיברידיות הקריסטליות עם תנאי גבול תקופתיים, ישירות התאמת נתונים ניסיוניים של רנטגן.
  • (FLT:0 interface Sentiרגישות:FLT:1) DFT יכול לבודד אפקטים בין-גזעיים על ידי בניית מודלים סלאב או סופרליסטים עם קשרים אורגניים מפורשים.
  • (FLT:0) חוסר יכולת: מיפוי יעיל של החלפת חומרים כימיים (למשל, שינוי halide, cation, או קישור אורגני) אפשרי במחיר ניסיוני מינימלי.
  • (FLT:0) Defect Analysiseur: FLT:1 DFT מזהה תצורות פגומות יציבות ואת ההשפעה שלהם על תכונות אלקטרוניות, להנחות הנדסה פגומה.

שיטות מודלים עבור מערכות היברידיות אורגניות-איורגניות

יצירת מודלים חישוביים מציאותיים היא צעד לא-טריוויאלי. החוקרים חייבים להחליט כיצד לייצג את הממשק, גודל התא יחידה, ואת רמת התיאוריה.עבור היברידיות גבישיות כמו perovskites, תאים קונבנציונליים לעתים קרובות להכיל עשרות אטומים, המאפשר חישובים לדFT פשוט. עבור ממשקים amorphous או הפרעה, תאים גדולים יותר עם מולקולות אורגניות מפורשות על סלאב אורגני משמשים.

Supercell ו-Slab Models

מודלים Slab מועסקים כדי לחקור משטחים וממשקים. a תקופתיים של החומר האיורגוני (למשל, TiO2 (110) או PbI2-termite) נוצר עם פער ריק לבודד משטחים.מולקולות אורגניות ממוקמות על אחד או שני הצדדים, והמערכת היא רגועה. גישה זו מגלה מודעות או מטעני, חלוקה מחדש של צפיפות, אתרי קידוד מחייב, לדוגמה, כימות גזען של הדבקה אורגנית, באמצעות חישובים.

בחירה ואימות

בחירת התפקוד הנכון הוא מסחר בין דיוק ועלויות. עבור perovskites היברידית, PBE פונקציונלי עם ספין-אוביט הפיכה (SOC) מתאר במדויק את מבנה הלהקה ליד רמת פרמי אבל מזלזל פער הלהקה. HSE06 +SOC מתקן את הפער בתוך 0.1V של מדידות ניסיוניות, אבל על חשבון חישובי גבוה יותר.

חשבונאות עבור אפקטים דינמיים

רכיבים אורגניים לעתים קרובות להפגין תנועה תרמית בטמפרטורת החדר, אשר יכול להשפיע על תכונות אלקטרוניות. Ab Initio מולקולרית דינמי (AIMD) בשילוב עם DFT יכול דגימות תצורה בטמפרטורה סופית, מתן מבנים אלקטרוניים ממוצעים. סימולציות אלה הראו כי סיבוב שבץ אורגני ב perovskites מוביל לתנודות להקה דינמיות, המשפיע על חיי נושאת המטען.

תוצאות חיפוש: DFT Studies

בעשור האחרון, חקירות DFT עוררו תובנות עמוקות להתנהגות האלקטרונית של היברידיות אורגניות-איורגניות.התת הבאה מדגישה את התגליות המשפיעות ביותר.

Band Gap Tuning and Electronic Structure Engineering

חישובים DFT הראו כי פער הלהקה של חומרים היברידיים יכול להיות מותאם באופן רציף על ידי שינוי גודל התאומה האורגני, הרכב halide, או מסגרת אורגנית. in MAPbX3 perovskites, החלפת יוד עם ברוקמין מגביר את הפער של הלהקה מ -1.6 eV ל -2.3V, משמרת את קצה הקליטה הסולארית.

העברה לאורך הממשק

העברה מטען יעילה בין מרכיבים אורגניים ולא אורגניים חיונית לביצועים של המכשיר.DFT מנקה את המנגנונים: בתאי השמש בעלי רגישות צבע, אלקטרונים פוטו-מסווגים בצבע מוזרקים לתוך הלהקה הדינמיקה TiO2 בתוך תא המטען המהיר של דלקת מפרקים; DFT ממפה את ההפצה המרחבית של מסלול מולקולרי הגבוה ביותר (HO) ואת מסלול לא מבוקר (O2) באופן ישיר, כמו צינורות חמצן אלקטרונים, אך לעתים קרובות, אך לא מזיקה).

מדינות נגד השפעתן

פגמים כגון vacancies, interstitials, ואנטי-sites הם בלתי נמנעים בחומרים אמיתיים ויכולים לפעול כמרכזי ריבאונדציה.DFT מבוסס חישובים פגומים לקבוע אנרגיות היווצרות ורמות מעבר.ב אתרי halide ראשיים perovskites, DFT מגלה כי פגמים רדודים (למשל, iodine vacancies) ליצור מצבים ליד הקצוות שאינם מלכודות חמורות, להסביר פגמים חמורים של משככי מתכת, כי הם פגמים חמורים.

Polarization ו-Band Bending

בממשק בין חומרים אורגניים ולא אורגניים, חלוקה מחדש של המטען יוצרת שכבת דיפול.דק חישובים קוונטית המדהמת את פוטנציאל אלקטרוסטטי שלב מעבר לממשק, המוביל לחבוש ערכים מצופים ומפרקים.זה קריטי עבור התקן מודל. לדוגמה, ב- perovskite / אלקטרון שכבת תחבורה (ETL) ממשקי, הלהקה מדגימה את הפתח-cicuit של תאים סולאריים הראו כי יש נטייה של תאים אורגניים.

יישומים ב Photovoltaics, חיישנים, ו Optoelectronics

הידע שנרכש ממחקרי DFT מתורגמים ישירות לעקרונות עיצוב חומרים עבור מכשירים מעשיים.

צילום: Photovoltaics

perovskites היברידית הם הילד פוסטר עבור DFT-oriented photovoltaics. DFT מסך אלפי צגיות אורגניות אפשריות ושילוביhalide, זיהוי מועמדים מבטיחים כמו Iodide להוביל סוגמיידיום (FAPbI3) ומערכות מעורבות מעורב המציגות יעילות גבוהה ויציבות. על ידי חישוב פערי להקה, המונים יעילים, פגם, DFT סייע לדחוף את הפחתת כוח התקפים מעבר ל-דלקתיים דומים לכל תאים שיזוף.

חיישנים ו Detectors

פונקציונליות MOFs ו perovskites היברידית משמשים חיישנים כימיים, שבו מודעות של מולקולות אנאליות לשנות את מוליכות האלקטרונית או photoluminescence. DFT צופה כמה גזים שונים (למשל, NO2, NH3, H2S) נקשרים אל פני השטח ומשנה את ה-DOS ליד רמת פרמי. סימולציות אלה מאפשרות עיצוב רציונלי של רגיש ורגישים ו- ensing אותם.

Optoelectronics

דידות אור-הפחתת אור (LEDs) בהתבסס על perovskites היברידית ליהנות צבע פליטה טוטלי באמצעות פיזור פלאגציה. DFT חישובים של שיעורי recombination רדיאטור ואנרגיות מחייבות exciton להנחות את הבחירה של הרכב כדי להשיג גבוה photoluminescence נכנעים קוונטיים. in-אפקטינסטרוקטוריים, היברידיים אורגניים שכבתיים מציעים רבדים מובילים, ו DFT מסייע להבין את התפקיד של מצבי אריזה מולקולריים של מצבי תחבורה מולקולריים.

כיוונים עתידיים ואתגרים

למרות הצלחות רבות, מחקרים של היברידיות אורגניות-אורגניות עומדים בפני מגבלות. פונקציונליות סטנדרטית לא לתאר במדויק אלקטרונים מתואמות או אפקטים גרפיים. שיטות מתקדמות כמו DFT תלוי בזמן (TDDFT) ו- GW Approximation (תפקודו של גרין בתוספת אינטראקציה קומולקולרית מוסכם) נדרשים לדינמיקה אופטית ופירוק, אך הן פוטנציאליות חישוביות המכילות מאות סימולציה מולקולרית של נתונים מולקולרית של אטומים ומאפשרות יותר של סימולציה מולקולרית של נתונים מולקולרית של DFT.

אתגר נוסף הוא מודלים ריאליים עם גסות פני השטח, אזורים amorphous, וסביבות פותרים. מודלים של solvation (למשל, PCM, CANDLE) כבר משולב עם קוד DFT כדי להסביר אפקטים אלקטרוליטטיים, אשר חשוב להבנת יציבות perovskite בתנאים לחות.חיזוי של ריבאובאין לא-raative באמצעות קוד ללא הפרעה דינמית (DDR) הוא רק סימולציה פעילה עם מלכודות מולקולרית (DHDFicmates) עם סימולציה פעילה עם סימולציה של צינורות).

במבט קדימה, השילוב של DFT עם בדיקות מהירות וזרימות עבודה אוטומטיות יזרז את התגלית של היברידיות אורגניות-איורגניות חדשות.מאגרי נתונים של נכסים מקודמים (למשל, פרויקט חומרים, NOMAD) כבר יאפשרו לחוקרים לחפש שילובים מבטיחים.התפתחויות עתידיות יתמקדו גם בהפיכה של ספין-אוביט, אפקטים יחסיים, ואינטראקציות מגנטיות במערכות כמו רב-אורגניטרינרגני.

מסקנה

תורת פונקציונליות דנסנטית הפכה לשותפה חיונית בפיתוח של חומרים היברידיים אורגניים-אורגניים, המציעה תובנות ברמה אטומית שאינן נגישות על ידי ניסוי בלבד.על ידי חיזוי פערי להקה, העברה בתשלום, התנהגות פגומה ותכונות ממשק, DFT מנחה את העיצוב הרציונלי של חומרים עבור photovoltaics, חיישנים, ואופטואלקטרוניקה.המשך שיפורים בשיטות חישוביות, כולל פונקציונליות והפיכה יעילה יותר עם מיומנויות מתקדמות יותר, כמו גם עם ידע אלקטרוניות, כמו גם עם התפתחות יעילה יותר, כמו גם עם יכולת התפתחות יעילה יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם ידע אלקטרוניות, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם יכולת למידה יעילה יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, עם התפתחות יעילה יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם עם התפתחות יעילה יותר, כמו גם עם שיטות חישובית יעילה יותר, כמו גם עם שיטות חישוביות, כמו גם פיתוח יעיל יותר, כמו גם עם שיטות מתקדמות יותר, כמו גם מתודולוגיה, כמו גם מתודולוגיה, כמו גם הנדסת ידע יעיל יותר