Energy Level Tuning in Conjugated Donor Polymers by Chalcogen Exchange for Low Dark Current Organic Photodetectors
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The performance of organic photodetectors (OPDs) using conjugated polymer donors and molecular acceptors has improved rapidly, but many polymers are difficult to upscale due to their complex structures. This study examines two low-complexity thiophene copolymers with substituted benzooxadiazole ( FO6-BO-T ) or benzothiadiazole ( FO6-T ). Substituting sulfur with oxygen in FO6-BO-T increased its ionization energy without affecting the optical gap. When blended with the nonfullerene acceptor IDSe, FO6-BO-T showed a significantly lower dark current density (2.06·10 –9 A cm –2 at −2 V) compared to FO6-T . Grazing incidence wide-angle X-ray scattering (GIWAXS) measurements demonstrated that pristine FO6-BO-T exhibited a more ordered morphology than FO6-T . However, blending resulted in a significant disruption to the ordered domains in both cases, with a loss of orientational order, suggesting that FO6-BO-T ’s improved performance is largely related to its increased ionization energy. This study demonstrates the potential of chalcogen atom engineering to enhance the performance of the OPD in scalable polymers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».