A molecular interaction–diffusion framework for predicting organic solar cell stability

分子间力 有机太阳能电池 化学物理 材料科学 形状记忆合金* 聚合物 阿累尼乌斯方程 热稳定性 扩散 相互作用能 理论(学习稳定性) 功能(生物学) 活化能 分子 热力学 化学 物理化学 有机化学 复合材料 物理 数学 组合数学 机器学习 进化生物学 生物 计算机科学
作者
Masoud Ghasemi,Nrup Balar,Zhengxing Peng,Huawei Hu,Yunpeng Qin,Taesoo Kim,Jeromy James Rech,Matthew Bidwell,Walker Mask,Iain McCulloch,Wei You,Aram Amassian,Chad Risko,Brendan O’Connor,Harald Ade
出处
期刊:Nature Materials [Nature Portfolio]
卷期号:20 (4): 525-532 被引量:393
标识
DOI:10.1038/s41563-020-00872-6
摘要

Rapid increase in the power conversion efficiency of organic solar cells (OSCs) has been achieved with the development of non-fullerene small-molecule acceptors (NF-SMAs). Although the morphological stability of these NF-SMA devices critically affects their intrinsic lifetime, their fundamental intermolecular interactions and how they govern property–function relations and morphological stability of OSCs remain elusive. Here, we discover that the diffusion of an NF-SMA into the donor polymer exhibits Arrhenius behaviour and that the activation energy Ea scales linearly with the enthalpic interaction parameters χH between the polymer and the NF-SMA. Consequently, the thermodynamically most unstable, hypo-miscible systems (high χ) are the most kinetically stabilized. We relate the differences in Ea to measured and selectively simulated molecular self-interaction properties of the constituent materials and develop quantitative property–function relations that link thermal and mechanical characteristics of the NF-SMA and polymer to predict relative diffusion properties and thus morphological stability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
阿六发布了新的文献求助10
1秒前
时间完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
jiahaixu关注了科研通微信公众号
2秒前
T-SL完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
qz完成签到,获得积分10
4秒前
AAA王哥发布了新的文献求助50
5秒前
orixero应助超级天晴采纳,获得10
5秒前
科研通AI6.2应助友好的储采纳,获得10
6秒前
万能图书馆应助macart采纳,获得10
6秒前
直率曼荷完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
8秒前
lalala完成签到,获得积分10
8秒前
蜂蜜发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
Always完成签到,获得积分10
10秒前
NexusExplorer应助Markov采纳,获得10
11秒前
leosong完成签到,获得积分10
11秒前
xiaosu发布了新的文献求助30
12秒前
12秒前
短腿柯基完成签到,获得积分10
12秒前
盒子发布了新的文献求助20
12秒前
13秒前
赘婿应助DTS采纳,获得10
13秒前
16秒前
酷波er应助阿六采纳,获得10
17秒前
顾矜应助超帅的又槐采纳,获得10
18秒前
wakaka应助李秋莉采纳,获得10
19秒前
阿喔完成签到,获得积分10
19秒前
大神瓜完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
风思雅完成签到,获得积分10
20秒前
行知完成签到,获得积分10
20秒前
牛马发布了新的文献求助10
21秒前
诚心的蜗牛完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
21秒前
22秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Instituting Science: The Cultural Production of Scientific Disciplines 666
Signals, Systems, and Signal Processing 610
The Organization of knowledge in modern America, 1860-1920 / 600
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6360351
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8174573
关于积分的说明 17218162
捐赠科研通 5415407
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2865917
邀请新用户注册赠送积分活动 1843138
关于科研通互助平台的介绍 1691313