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Enregistrement W2614966022 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b00715

Energy Level Alignment at Hybridized Organic–Metal Interfaces: The Role of Many-Electron Effects

2017· article· en· W2614966022 sur OpenAlexafffund
Yifeng Chen, Isaac Tamblyn, Su Ying Quek

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensNational Research Council CanadaOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation SingaporeNational Research Foundation
Mots-clésChemical physicsAb initioIntermolecular forceElectronFermi levelMoleculeCoulombRenormalizationAb initio quantum chemistry methodsMaterials scienceChemistryComputational chemistryPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybridized molecule/metal interfaces are ubiquitous in molecular and organic devices. The energy level alignment (ELA) of frontier molecular levels relative to the metal Fermi level ( E F ) is critical to the conductance and functionality of these devices. However, a clear understanding of the ELA that includes many-electron self-energy effects is lacking. Here, we investigate the many-electron effects on the ELA using state-of-the-art, benchmark GW calculations on prototypical chemisorbed molecules on Au(111), in eleven different geometries. The GW ELA is in good agreement with photoemission for monolayers of benzene diamine on Au(111). We find that in addition to static image charge screening, the frontier levels in most of these geometries are renormalized by additional screening from substrate-mediated intermolecular Coulomb interactions. For weakly chemisorbed systems, such as amines and pyridines on Au, this additional level renormalization (∼1.5 eV) comes solely from static screened exchange energy, allowing us to suggest computationally more tractable schemes to predict the ELA at such interfaces. However, for more strongly chemisorbed thiolate layers, dynamical effects are present. Our ab initio results constitute an important step toward the understanding and manipulation of functional molecular/organic systems for both fundamental studies and applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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