中性子散乱法を用いた共役高分子ゲルの構造に対する光照射効果のモニタリング

この実験の全体的な目標は、ゲル化プロセス全体にわたる共役ポリマーの構造進化を、温度変化とin situ光曝露の両方の関数として定量化することです。この方法は、共役ポリマーの挙動における重要な疑問に対する答えを提供するのに役立ちます。それは、それらの構造とアセンブリに対するエクセトンの存在の重要性についての洞察を提供します。

この手法の主な利点は、共役ポリマーゲル化プロセス中に、構造の形状に関連するポリマーの長さスケールを目立たず、非破壊的に分析できることです。手順を開始するには、0.45マイクロメートルのふるいを通して5グラムの高純度d4-ODCBをろ過します。次に、0.34グラムのP3HTと1.66グラムのろ過されたd4-ODCBを、攪拌棒が入った5グラムのガラスバイアルに入れます。

ホイルで裏打ちされたキャップでバイアルをキャップし、プラスチックパラフィンフィルムでバイアルを密封します。バイアルをアルミホイルで包み、光を完全に排除します。サンプルが蛍光灯などの周囲照明から受ける光への曝露を最小限に抑えることが重要です。

サンプルは、照明から十分に遮蔽されていないベンチトップやステージングエリアに放置しないでください。溶液を摂氏70度で最低1〜3時間攪拌します。溶液がまだ均一でない場合は、溶液を摂氏70度で攪拌したままにします。

溶液が均一になったら、オーブンでガラスピペットを摂氏70度に加熱します。加熱したピペットを使用して、粘性溶液を清潔で乾燥した厚さ1〜2mmの石英バンジョーセルにすばやく移します。バンジョーセルにキャップをし、セルをプラスチックパラフィンフィルムで密封します。

セルをアルミホイルで包むか、セルを軽い容器に保管します。フィルタリングされたd4-ODCBのみを含むバンジョーセルと空のバンジョーセルを背景として準備します。実験を開始するには、装置のサンプルステージに摂氏70度から20度の範囲の温度制御が装備されていることを確認してください。

サンプルとバックグラウンドバンジョーセルを適切なサイズのホールディングブロックに入れ、ホルダーにラベルを付けます。ブロックを厚さ0.1mmのアルミホイルで包み、サンプルをサンプルステージに移す際に光を排除します。サンプルを開封し、サンプルをステージにロードし、サンプルステージにアルミホイルを塗布します。

SANS装置の位置合わせと校正を行います。検出器の距離を最大設定に近づけます。P3HTサンプルと溶媒ブランクのカウントレートに基づいて、実験の適切な散乱時間を決定します。

サンプルの加熱スクリプトを摂氏 70 度から 20 度まで上昇するように設定し、散乱時間内に各ランプ ポイントで 15 分間保持します。サンプルステージを摂氏70度に加熱し、その温度を15分間保持してサンプルを平衡化します。サンプルのSANSデータ、透過データ、およびブロック豆測定値を取得します。

溶媒ブランクと空のセルの両方について、室温でSANSデータを取得します。暗い実験が完了したら、サンプルステージからアルミホイルを取り出します。ハロゲン白色光源を備えた光学イルミネーターを配置して、散乱収集位置のサンプルスロットが完全に照らされるようにします。

サンプル位置での最大光強度を測定し、記録します。必要に応じて、イルミネーターを調整して、少なくとも 5, 000 ルクスの強度を達成します。サンプルを摂氏70度で平衡化し、暗い実験に使用された正確な手順でサンプルとバックグラウンドデータを収集します。

データを処理および分析して、主要な構造パラメータを決定します。削減されたSANSデータは、楕円柱モデルによるナノフィブリル凝集体を表す近似方程式と、ポリマー除外体積モデルによる溶液中の自由鎖を表す近似方程式の線形結合に適合させました。絶対強度は、暗い実験と明るい実験の両方で温度が下がるにつれて増加することが観察されました。

各温度の暗い実験と明るい実験の明確な違いは、光への曝露がP3HT凝集に大きく影響したことを示しています。個々の構造パラメータは、結合されたモデルの適合から抽出されました。ナノフィブリルの表面積は、暗闇で研究されたサンプルで一貫して大きかった。

凝集相のP3HTの量を表す楕円柱モデルのスケールファクターも、暗いサンプルで大きくなりました。回転の自由鎖半径は一貫して小さく、ポロッド指数は暗いサンプルで高かった。超微小な角度中性子散乱を用いると、凝集旋回半径は、低温の暗い試料ほど大きくなることがわかった。

全体として、データは、光への曝露がP3HT凝集を妨げたことを示しています。この手法を習得すると、各サンプルに約3〜4時間かかります。この手順を試行する際は、対象の長さスケール全体にわたる適切なフィットモデルを選択することを忘れないでください。

文献、研究、試行錯誤のカスタマイズは、残留不一致を最小限に抑えて、システムに適した最も堅牢なフィッティングモデルを見つけるのに役立ちます。