Different Sized Cycloalkyl Chains on Non‐Fullerene Acceptors Enhance Molecular Packing, Film Morphology and Charge Transport for 19.62% Efficiency Organic Solar Cells

二面角 位阻效应 平面度测试 材料科学 侧链 有机太阳能电池 分子间力 接受者 聚合物太阳能电池 富勒烯 化学工程 纳米技术 结晶学 化学 聚合物 分子 有机化学 复合材料 氢键 工程类 物理 凝聚态物理
作者
Yu Chen,Weilin Zhou,Yinfeng Li,Chentong Liao,Xiaopeng Xu,Liyang Yu,Qiang Peng
出处
期刊:Small [Wiley]
卷期号:21 (22): e2500602-e2500602 被引量:7
标识
DOI:10.1002/smll.202500602
摘要

This work addresses the challenge of achieving advanced fibril morphology of non-fullerene acceptors (NFAs) in layer-by-layer organic solar cels (LBL-OSCs) by cycloalkyl chain strategy, focusing on ta series of Y6-type NFAs, namely BTP-C6, BTP-C8 and BTP-C12, featured with cyclohexyl, cyclooctyl and cyclododecyl chains with increasing steric hindrance. These side chains influenced significantly molecular planarity, packing and film morphology, which are critical for device performance. BTP-C6 exhibits optimal molecular packing and fibril network morphology, enabling efficient exciton dissociation, charge transport and balanced carrier mobilities, finally achieving PCEs of 19.28% and 19.62% with chloroform- and toluene-cast acceptor layers, respectively. BTP-C8 featuring enhanced planarity (dihedral angle 8.27°) showed the loosest packing (packing coefficient 49.6%) due to the increased steric hindrance of side chains, limiting intermolecular charge transport. Conversely, BTP-C12 formed a high crystalline and tightly packed 3D network but suffered from reduced intramolecular charge transfer caused by severe molecular distortion (dihedral angle 27.27°). The findings in this work underscore the critical role of side-chain engineering in governing molecular packing and morphology, offering a systematic understanding of the relationships between steric hindrance, crystallinity and device performance, while providing a rational design strategy for next-generation NFAs to advance high-performance LBL-OSCs.
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
SciGPT应助勤奋的擎采纳,获得10
刚刚
charint发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
孤独的大灰狼完成签到,获得积分10
1秒前
脑洞疼应助llsssyy采纳,获得10
1秒前
CodeCraft应助moumou采纳,获得10
1秒前
1秒前
代萌萌完成签到,获得积分20
2秒前
苹什喵素嚼嚼着完成签到,获得积分10
3秒前
快乐的问旋完成签到 ,获得积分10
3秒前
研友_VZG7GZ应助晓晓采纳,获得10
3秒前
大个应助咕咕采纳,获得10
3秒前
航航航完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
林夕发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
LaJoya完成签到,获得积分10
5秒前
zzzzz发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
xx完成签到,获得积分10
6秒前
配言完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
领导范儿应助陈博士采纳,获得10
8秒前
xxxHDK完成签到,获得积分10
8秒前
NexusExplorer应助Yummyiii采纳,获得10
8秒前
愉快小凝完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
niko完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
花花发布了新的文献求助10
9秒前
大模型应助wenbo采纳,获得10
9秒前
10秒前
胡话大王发布了新的文献求助10
10秒前
Nole应助LiuZfosu采纳,获得10
10秒前
科研通AI6.2应助XIN采纳,获得10
10秒前
11秒前
王同学发布了新的文献求助10
11秒前
搜集达人应助WFLLL采纳,获得10
12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
The Multiple Self-States Drawing Technique 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Rosenblum, Global Change Biology 500
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7770048
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9312978
关于积分的说明 20331568
捐赠科研通 7355247
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3316178
关于科研通互助平台的介绍 2465008
邀请新用户注册赠送积分活动 2330999