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J-GLOBAL ID：202002257172254184   整理番号：20A2251613

ハロゲン化金属ペロブスカイト量子ドットの流動合成:高速パラメータ空間マッピングからAI誘導モジュール製造まで【JST・京大機械翻訳】

Flow Synthesis of Metal Halide Perovskite Quantum Dots: From Rapid Parameter Space Mapping to AI-Guided Modular Manufacturing

著者 (4件)： Abdel-Latif Kameel (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC 27695, USA) ,  Bateni Fazel (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC 27695, USA) ,  Crouse Steven (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC 27695, USA) ,  Abolhasani Milad (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC 27695, USA)
資料名： Matter  (Matter)
巻： 3  号： 4  ページ： 1053-1086  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5534A  ISSN： 2590-2385  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ミクロスケール流動合成は,溶液処理材料の加速材料開発と迅速なプロセス-構造-特性マッピングのための多目的技術である。鉛(Pb)ハライドペロブスカイト量子ドット(PQD)は,それらの優れた光電子特性とフォトニックデバイスで広く応用されているので,流動合成戦略による迅速な探査のための刺激的な高優先材料候補である。前駆体製剤,制御フロー合成,およびin situ診断モジュールを備えたモジュールおよび再構成可能フロー合成プラットフォームは,PbハライドPQD光電子特性への実時間アクセスによる高スループット実験を可能にする。本レビューでは,in situ特性化,後処理,人工知能(AI)増強合成最適化,およびフロー合成技術を利用したPbハライドPQDの機構的研究に焦点を当てた最近の努力を議論した。さらに,PbハライドPQDの加速開発と連続製造のための最近開発したAI誘導フロー合成戦略の概要を提供した。最後に,アプリケーション-リーディングPQDのエンドツーエンド連続製造を可能にするための現在の課題と将来の方向性を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  鉛 ,  ハロゲン化物 ,  人工知能 ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  前駆体 ,  *量子ドット ,  光電子 ,  マイクロフルイディクス
準シソーラス用語： フォトニックデバイス ,  材料開発 ,  ハイスループット ,  溶液処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ペロブスカイト量子ドット ,  マイクロフルイディクス ,  AI誘導モジュラ製造 ,  自律ロボット実験 ,  流れ化学

分類 (3件)： 塩  (CD01050V) ,  無機化合物のルミネセンス  (BM08093J) ,  コロイド化学一般  (CB11010C)

タイトルに関連する用語 (8件)： ハロゲン化金属 ,  ペロブスカイト量子ドット ,  流動 ,  パラメータ ,  空間マッピング ,  AI ,  誘導 ,  モジュール