[논문 리뷰] Understanding, Quantifying, and Controlling the Molecular Ordering of Semi-conducting Polymers: From Novices to Experts and Amorphous to Perfect Crystals

Zhengxing Peng, Long Ye외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 27.

Machine Learning in Materials Science인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 기울기 입사 광각 X선 회절(GIWAXS)과 Differential Scanning Calorimetry(DSC)를 결합하여 분자 배열을 정량적으로 분류하는 통합적인 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 비정질에서 완벽한 결정에 이르는 네 가지 명확한 범주로 나누어, 고분자 반도체의 전자적 성질을 최적화하기 위한 합리적인 설계를 가능하게 한다. 핵심은 파라크리스탈 불순도 매개변수(g)를 사용하여 분자 배열의 질서도를 정량화하는 것이다.

ABSTRACT

Molecular packing, crystallinity, and texture of semiconducting polymers are often critical to performance. Although frame-works exist to quantify the ordering, interpretations are often just qualitative, resulting in imprecise and liberal use of terminology. Here, we reemphasize the continuity of the degree of molecular ordering and advocate that a more nuanced and consistent terminology is used with regards to crystallinity, semicyrstallinity, paracrystallinity, crystallite/aggregate, and related characteristics. We are motivated in part by our own imprecise and inconsistent use of terminology and the need to have a primer or tutorial reference to teach new group members. We show that a deeper understanding can be achieved by combining grazing-incidence wide-angle X-ray scattering and differential scanning calorimetry. We classify a broad range of representative polymers into four proposed categories based on the quantitative analysis of molecular order based on the paracrystalline disorder parameter (g). A small database is presented for over 10 representative conjugated and insulating polymers ranging from amorphous to semicrystalline. Finally, we outline the challenges to rationally design perfect polymer crystals and propose a new molecular design approach that envisions conceptual molecular grafting that is akin to strained and unstrained hetero-epitaxy in classic (compound) semiconductors thin film growth.

연구 동기 및 목표

• 반도체 고분자에서 분자 배열을 기술할 때 자주 발생하는 일관성 없고 모호한 용어 사용 문제를 해결하기 위해.
• 파라크리스탈 불순도 매개변수(g)를 기반으로 분자 질서도를 연속적이고 정량적인 척도로 수립하기 위해.
• 신규 연구자들이 고분자 반도체 분야에서 교육받을 수 있도록 안내하는 튜토리얼 참고 자료를 제공하기 위해.
• 대표적인 공명 고분자 및 절연성 고분자들을 네 가지 명확한 질서 범주로 분류하기 위해.
• 완벽한 고분자 결정을 얻기 위한 도전 과제를 분석하고, 무기 반도체의 에피택시얼 성장에 영감을 받아 설계된 분자 설계 전략을 제안하기 위해.

제안 방법

• 나노스케일에서 분자 배열과 결정성을 탐사하기 위해 기울기 입사 광각 X선 회절(GIWAXS)을 활용한다.
• 열전이와 결정성 분율을 측정하기 위해 열미량법(DSC)을 사용한다.
• 결정성 영역 내의 구조적 불순도 정도를 정량화하기 위해 파라크리스탈 불순도 매개변수(g)를 계산한다.
• g 값에 기반하여 고분자를 네 가지 범주로 분류한다: 비정질, 파라크리스탈, 부분 결정성, 거의 완벽한 결정.
• 측정된 g 값과 열적 성질을 포함한 10종 이상의 고분자로 구성된 소규모 대표 데이터베이스를 구축한다.
• 무기 반도체에서의 비틀림 및 비틀림 없는 이종 에피택시얼 성장에 영감을 받아 개념적인 분자 접합 전략을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 반도체 고분자에서 비정질에서 완벽한 결정에 이르는 전체 스펙트럼에 걸쳐 분자 배열을 정량적으로 분류할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 파라크리스탈 불순도 매개변수(g)는 다양한 수준의 결정성과 구조적 질서를 구분하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 GIWAXS와 DSC를 어떻게 통합하여 분자 질서도를 더 정확하고 일관성 있게 평가할 수 있는가?
• RQ4 거의 완벽한 결정 질서를 갖는 반도체 고분자를 합리적으로 설계하는 데 직면한 주요 과제는 무엇인가?
• RQ5 무기 반도체의 에피택시얼 성장에서 영감을 얻은 분자 설계 원칙을 고도로 품질을 가진 고분자 결정을 얻는 데 적용할 수 있는가?

주요 결과

• 파라크리스탈 불순도 매개변수(g)는 연속적인 스펙트럼을 통해 분자 질서도를 성공적으로 정량화하여 고분자의 정밀한 분류를 가능하게 한다.
• 10종 이상의 대표적인 공명 고분자 및 절연성 고분자가 g 값에 기반하여 네 가지 명확한 범주로 분류되었다: 비정질, 파라크리스탈, 부분 결정성, 거의 완벽한 결정.
• DSC로 측정한 열전이와 g 값 사이에 강한 상관관계가 관찰되어 정량적 접근의 타당성이 입증되었다.
• 연구는 현재 문헌에서 사용되는 용어가 종종 정밀도가 부족하여 고분자 미세구조에 대한 해석이 일관되지 않은 경향이 있음을 드러냈다.
• 제안된 프레임워크는 신규 연구자 교육과 분야 내 커뮤니케이션 향상을 위한 체계적이고 반복 가능한 방법을 제공한다.
• 무기 반도체의 이종 에피택시얼 성장과 유사한 유사성에 기반한 새로운 분자 설계 전략이 제안되어 고질의 고분자 결정 합성에 도움을 줄 수 있다.