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Enregistrement W3210419644 · doi:10.1021/acs.accounts.1c00556

Precision Synthesis of Conjugated Polymers Using the Kumada Methodology

2021· article· en· W3210419644 sur OpenAlexafffund
Susan Cheng, Ruyan Zhao, Dwight S. Seferos

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolymerizationMonomerSteric effectsConjugated systemPolymerAtom-transfer radical-polymerizationPolymer chemistryChemistryCatalysisCombinatorial chemistryMaterials scienceNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the discovery of conductive poly(acetylene), the study of conjugated polymers has remained an active and interdisciplinary frontier between polymer chemistry, polymer physics, computation, and device engineering. One of the ultimate goals of polymer science is to reliably synthesize structures, similar to small molecule synthesis. Kumada catalyst-transfer polymerization (KCTP) is a powerful tool for synthesizing conjugated polymers with predictable molecular weights, narrow dispersities, specific end groups, and complex backbone architectures. However, expanding the monomer scope beyond the well-studied 3-alkylthiophenes to include electron-deficient and complex heterocycles has been difficult. Revisiting the successful applications of KCTP can help us gain new insight into the CTP mechanisms and thus inspire breakthroughs in the controlled polymerization of challenging π-conjugated monomers.In this Account, we highlight our efforts over the past decade to achieve controlled synthesis of homopolymers (p-type and n-type), copolymers (diblock and statistical), and monodisperse high oligomers. We first give a brief introduction of the mechanism and state-of-the-art of KCTP. Since the extent of polymerization control is determined by steric and electronic effects of both the catalyst and monomer, the polymerization can be optimized by modifying monomer and catalyst structures, as well as finding a well-matched monomer-catalyst system. We discuss the effects of side-chain steric hindrance and halogens in the context of heavy atom substituted monomers. By moving the side-chain branch point one carbon atom away from the heterocycle to alleviate steric crowding and stabilize the catalyst resting state, we were able to successfully control the polymerization of new tellurophene monomers. Inspired by innocent role of the sterically encumbered 2-transmetalated 3-alkylthiophene monomer, we introduce the treatment of hygroscopic monomers with a bulky Grignard compound as a water-scavenger for the improved synthesis of water-soluble conjugated polymers. For challenging electron-deficient monomers, we discuss the design of new Ni(II)diimine catalysts with electron-donating character which enhance the stability of the association complex between the catalyst and the growing polymer chain, resulting in the quasi-living synthesis of n-type polymers. Beyond n-type homopolymers, the Ni(II)diimine catalysts are also capable of producing electron-rich and electron-deficient diblock and statistical copolymers. We discuss how density functional theory (DFT) calculations elucidate the role of catalyst steric and electronic effects in controlling the synthesis of π-conjugated polymers. Moreover, we demonstrate the synthesis of monodisperse high oligomers by temperature cycling, which takes full advantage of the unique character of KCTP in that it proceeds through distinct intermediates that are not reactive. The insight we gained thus far leads to the first example of isolated living conjugated polymer chains prepared by a standard KCTP procedure, with general applicability to different monomers and catalytic systems. In summarizing a decade of innovation in KCTP, we hope this Account will inspire future development in the field to overcome key challenges including the controlled synthesis of electron-deficient heterocycles, complex and high-performance systems, and degradable and recyclable materials as well as cutting-edge catalyst design.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations52
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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