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Enregistrement W2567295759 · doi:10.1021/acsami.6b15062

Degradation Mechanisms in Organic Light-Emitting Diodes with Polyethylenimine as a Solution-Processed Electron Injection Layer

2016· article· en· W2567295759 sur OpenAlexafffund
Sebastian Stolz, Yingjie Zhang, Uli Lemmer, Gerardo Hernandez‐Sosa, Hany Aziz

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Light-Emitting Diodes Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésPolyethylenimineMaterials scienceDegradation (telecommunications)Layer (electronics)DiodeOptoelectronicsOLEDElectronNanotechnologyChemical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we investigate the performance and operational stability of solution-processed organic light-emitting diodes (OLEDs), which comprise polyethylenimine (PEI) as an electron injection layer (EIL). We show that the primary degradation mechanism in these OLEDs depends on the cathode metal that is used in contact with the EIL. In the case of Al, the deterioration in OLED performance during electrical driving is mainly caused by excitons which reach and subsequently degrade the emitter/PEI interface. In contrast, in the case of Ag, device performance degradation occurs due to an additional mechanism: hole accumulation at the emitter/PEI interface and a consequent drop in the emitter quantum yield. As a result, the operational lifetime of OLEDs that use PEI as EIL can vary significantly with the cathode material, and at a current density of 20 mA cm –2, LT50 lifetimes of ∼200 h and <10 h are obtained for Al and Ag, respectively. Finally, we show that the first degradation mechanism can be significantly slowed by using a mixture of PEI and ZnO nanoparticles as EIL. As a result, the operational lifetime of OLEDs with an Al cathode is increased to more than 1000 h, without adversely affecting device performance. This lifetime is significantly longer than that of a LiF/Al reference OLED.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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