Rapid Prototyping for Accelerated Establishment of Film Processing‐Performance Relationships in Silicon Phthalocyanine OFETs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the complex relationships underlying the performance of organic electronic devices, such as organic field‐effect transistors (OFETs), requires researchers to navigate a multi‐dimensional parameter space that includes material design, solution formulation, fabrication parameters, and device geometry. Herein, a recently developed materials acceleration platform is demonstrated, named the RoboMapper, to perform direct on‐chip fabrication of OFETs by ultrasonic meniscus printing using silicon phthalocyanine (SiPc) derivatives as the semiconductor. OFETs using bis(tri‐n‐butylsilyl oxide) SiPc ((3BS)2‐SiPc) exhibited the best device performance characterized by the highest electron field‐effect mobility (µe). Through optical microscopy and grazing‐incidence wide‐angle X‐ray scattering (GIWAXS), the favorable performance of (3BS)2‐SiPc is attributed to the specific film morphology and molecular packing achieved with optimal print conditions. Investigating the impact of deposition parameters reveals the crucial role of solvent evaporation rate and print speed in achieving high‐quality film formation. Overall, optimal fabrication conditions for (3BS)2‐SiPc devices include slow print speeds and fast evaporating solutions achieved by using a mixture of co‐solvents and an elevated substrate temperature. The results of this work reveal distinct relationships between deposition conditions, film properties, and device performance for each SiPc derivative and emphasize the necessity of high throughput experimentation to comprehensively understand process‐performance relationships in organic semiconductors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».