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J-GLOBAL ID：202202274836708799   整理番号：22A0741151

15%効率のPTB7-Thベース有機太陽電池のための効率的な小分子アクセプタをスクリーニングするための機械学習と分子動力学シミュレーション支援進化的設計と発見パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Machine learning and molecular dynamics simulation-assisted evolutionary design and discovery pipeline to screen efficient small molecule acceptors for PTB7-Th-based organic solar cells with over 15% efficiency

著者 (3件)： Mahmood Asif (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, China. [e-mail]) ,  Irfan Ahmad ,  Wang Jin-Liang
資料名： Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability  (Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability)
巻： 10  号： 8  ページ： 4170-4180  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0204B  ISSN： 2050-7488  CODEN： JMCAET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 有機太陽電池は将来の商業化のための最も有望な候補である。この目標を,新しい材料を設計し,実験なしにそれらの性能を予測し,潜在的目標の数を減らすことなく,迅速に達成することができた。著者らは,材料発見を体系化し,そして,セルペンピタスアプローチへの依存性を低減するために,多次元設計と発見パイプラインを導入した。機械学習モデルを,様々な特性,例えばエネルギーレベル(HOMOとLUMO),UV/可視吸収極大(溶液と膜の両方)と電力変換効率(PCE)の予測のために文献から収集したデータについて訓練した。5000以上の新しい小分子アクセプタ(SMA)を,容易に合成可能なビルディングブロックを用いて設計した。PBT7-Thと適切なエネルギー準位整合のない1700小分子アクセプタをろ過した。青方偏移吸収極大を有するSMAは,さらに考慮されない。SMAの数は予測されたUV/可視吸収極大に基づいて2350に減少した。次に,SMAsを,予測した電力変換効率(PCE)に基づいてさらにスクリーニングした。PCE>13%の100以上のSMAsを選択し,分子動力学(MD)シミュレーションを用いてさらに研究した。PBT7-Th:SMAブレンドの混合挙動をFlory-Hugginsパラメータを用いて調べた。PBT7-Thと平衡した混合を示す15のSMAを選択した。最後に,最良の予測PCEは,一般的なIDTTコアで15%以上であり,これは,報告された結果よりはるかに良い。これは,以前の実験研究を再検討することなく,潜在的な材料を設計し,スクリーニングするための効果的なパイプラインであり,従って,新しい材料のコストおよび時間効率の高い発見への道を拓くであろう。Copyright 2022 Royal Society of Chemistry 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 ,  エネルギー準位 ,  *シミュレーション ,  *太陽電池 ,  溶液 ,  青方偏移 ,  高次元 ,  パラメータ ,  HOMO ,  LUMO ,  *小分子 ,  *分子動力学 ,  *機械学習
準シソーラス用語： ビルディングブロック ,  *有機太陽電池 ,  電力変換効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (12件)： PTB7 ,  Th ,  有機太陽電池 ,  小分子 ,  アクセプタ ,  スクリーニング ,  機械学習 ,  分子動力学シミュレーション ,  支援 ,  進化的設計 ,  発見 ,  パイプライン