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Enregistrement W3025379490 · doi:10.1149/ma2020-0112920mtgabs

Computational Modeling of Boron Subphthalocyanines and Subnaphthalocyanines to Justify Their Development and to Predict and Confirm Their Electrochemical and Physical Properties

2020· article· en· W3025379490 sur OpenAlexaff
Timothy P. Bender, Devon Holst

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePorphyrin and Phthalocyanine Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic solar cellNanotechnologyComputational modelOrganic synthesisOrganic moleculesElectrochemistryBoronComputer scienceMaterials scienceChemistryMoleculeOrganic chemistryElectrodeSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For some time, our group has been focused on the molecular design, synthesis and application of derivatives of boron subphthalocyanines (BsubPcs) and subnaphthalocyanines (BsubNcs), which are macrocyclic molecules with a chelated central boron atom. Our focal point has been and continues to be equally balanced between the basic and applied chemistry of BsubPcs/BsubNcs and their application as light absorbing and electronic conducting materials in organic photovoltaics (OPVs)/organic solar cells. Electrochemical properties being critical to this application. For OPVs, we selected a preferred approach to the development of BsubPcs/BsubNcs whereby their molecular design and their synthesis is justified through a development cycle which includes data accumulation of their basic physical chemistry properties, their immediate integration into OPVs and their stability evaluation when applied into OPVs/organic solar cells. Based on data acquisition, we then cycle back to consider alternative molecular designs of BsubPcs/BsubNcs. Recently we have re-Integrated into this cycle our computational modeling methodology which is used to screen potential BsubPcs/BsubNcs for their application in OPVs/organic solar cells and other organic electronic devices. For this presentation I will begin by outlining how we have re-adopted our past computational model to help develop these materials. I will start by showing how we calibrate several levels of computational modeling relative to firm experimental data. I will highlight how a low level and high level computational model can be calibrated and the difference between them. I will then move onto several examples of how we have developed BsubPcs/BsubNcs for application in OPVs and other organic electronic devices utilizing this method. An example I will show is that we have recently identified a pathway to BsubPcs whereby all carbons are bio-sourced. In order to justify their synthesis with the desired OPV application, I will highlight how the computational model justified the time and resource commitment to their synthesis and development. I will also show how the computational calibration model did accurately predict their relevant properties, the prediction being a level of justification for their development. I will outline several other BsubPc/BsubNc macrocycle structures that where either justified by the computational model to be developed or where not justified. I will also highlight to the community progress in avoiding bay-position halogenation of the BsubNc macrocycles during their formation. Additional co-authors/investigators will be identified during this presentation. Figure 1

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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