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J-GLOBAL ID：202202224048639061   整理番号：22A0463562

密度汎関数理論計算,分子動力学シミュレーション及び機械学習による種々の位置でのsp=2-ハイブリッド化窒素による効率的な小分子アクセプタの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing Efficient Small Molecule Acceptors with sp²-Hybridized Nitrogen at Different Positions by Density Functional Theory Calculations, Molecular Dynamics Simulations and Machine Learning

著者 (3件)： Mahmood Asif (Department Key Laboratory of Cluster Science of Ministry of Education, Beijing Key Laboratory of Photoelectronic/Electrophotonic Conversion Materials, School of Chemistry and Chemical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China) ,  Irfan Ahmad (Department of Chemistry, College of Science, King Khalid University, Abha, 61413, Saudi Arabia) ,  Wang Jin-Liang (Department Key Laboratory of Cluster Science of Ministry of Education, Beijing Key Laboratory of Photoelectronic/Electrophotonic Conversion Materials, School of Chemistry and Chemical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China)
資料名： Chemistry - European Journal  (Chemistry - European Journal)
巻： 28  号： 2  ページ： e202103712  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0744A  ISSN： 0947-6539  CODEN： CEUJED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小分子アクセプタの化学構造は有機太陽電池におけるそれらの性能を決定する。試行錯誤ベースの設計を避け,最終的に時間と資源を節約するために,マルチスケールシミュレーションが必要である。本研究では,中心コア,側鎖,および小分子アクセプタの末端基の内部または最外位置におけるsp2混成窒素置換の影響を,マルチスケール計算モデリングを用いて調べた。量子化学計算を用いて電子挙動を研究した。末端キャッピングでの窒素置換は,電子再組織化エネルギーを著しく減少させた。移動積分および励起状態挙動において大きな変化は観察されなかった。しかし,末端基位置の窒素置換は電子移動度を改善する良い方法である。新しく設計したアクセプタの電力変換効率(PCE)を機械学習を用いて予測した。分子動力学シミュレーションも行い,PBDB-T高分子ドナーとのアクセプタ及びそれらの混合物の動力学を調べた。Flory-Hugginsパラメータを計算し,設計した小分子アクセプタとPBDB-Tの混合を研究した。動径分布関数は,PBDB-TがN3とN4とのより密な充填を有することを示した。すべての分析から,末端キャッピング基の窒素置換が効率的な小分子アクセプタを設計するためのより良い戦略であることが分かった。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アクセプタ ,  動径分布関数 ,  ドナー ,  励起状態 ,  *窒素 ,  高分子 ,  再編成 ,  末端基 ,  側鎖 ,  *小分子 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *分子動力学シミュレーション ,  マルチスケール ,  有機太陽電池 ,  量子化学計算 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Flory-Hugginsパラメータ ,  機械学習 ,  分子動力学シミュレーション ,  窒素 ,  再編成エネルギー

分類 (3件)： 分子化合物  (CE02000C) ,  核酸一般  (EB04010U) ,  有機化合物のルミネセンス  (BM08094A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 密度汎関数理論計算 ,  分子動力学シミュレーション ,  機械学習 ,  ハイブリッド化 ,  窒素 ,  小分子 ,  アクセプタ ,  開発