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Enregistrement W3185400885 · doi:10.1149/ma2021-0116747mtgabs

Progress in Boron Subnaphthalocyanines (BsubNcs) –Targeting Bay Position Halogenation and Avoiding It and Its Electrochemical Impact

2021· article· en· W3185400885 sur OpenAlexaff
Timothy P. Bender, Devon Holst, Leeor Kronik, Mariana Hildebrand

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalogenationOLEDElectrochemistryChemistryBoronOrganic synthesisOrganic solar cellMaterials scienceNanotechnologyOrganic chemistryPhysical chemistryPolymer

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 compounds with a chelated central boron atom and an extensive p-conjugated macrocyclic ligand. Our focal point continues to be balanced between the basic and applied chemistry of the BsubPcs and BsubNcs, their physical properties (electrochemistry included) and their application as light emitting, light absorbing and electronic conducting materials in organic light emitting diodes (OLEDs) and organic photovoltaics (OPVs)/organic solar cells (OSCs) respectively; the basic electrochemical and photophysical properties being critical to these applications. For this presentation, I will focus on our progress on the development of BsubNcs. In the past we have shown that BsubNcs end up being a mixed allowed composition based on bay-position halogenation that was formed randomly during the reaction of BCl 3 with 2,3-dicyanonaphthalene at temperature on forming the BsubNcs. The random bay-position halogenation has been shown to be impactful in a positive way within OPV devices, negative within OLED devices and also has electrochemical variations. However given it is random halogenation, it is desirable to truly understand its impact systematically. I will outline how the use of BBr 3 for the formation of the BsubNcs impacts the outcome, also enables random bay-position halogenation and does enable the first example of the bay-position halogenated BsubNcs to be separable. From a basic chemistry perspective, I will then highlight that we have progressed on blocking the random bay-position halogenation by developing a method to entirely avoid the bay-position halogenation. I will outline the approach and show the first basic characterization of non-bay-position halogenated BsubNc and the relative characteristics of the associated BsubNcs. Electrochemical comparison of the BsubNcs will also be outlined and also spectroelectrochemistry characterization. We have also applied computational modelling to look at the relative impact of the random bay-position halogenation. We have found that the frequency of halogenation has a larger impact on the predicted HOMO/LUMO energy levels than does the random halogen positioning and will be discussed. I will also outline our approach to accelerated development of BsubNcs whereby their molecular design and synthesis is first justified through a re-adopted computational model. I will show how we calibrate several levels of computational modelling relative to and against a firm set of experimental data. I will then move onto several examples of how we have developed BsubNcs for their application in organic electronic devices utilizing this method. 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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