Методическая статья

Excitonic Hamiltonians для расчета оптической абсорбции спектра и оптоэлектронные свойства молекулярных агрегатов и твердых веществ

7.6K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/60598

⸱

27 мая 2020 г.

 ,  ,  ,  , 
1Department of Chemistry and Biochemistry, California State University, East Bay, 2Department of Chemistry and Chemical Biology, University of California, Merced

В этой статье

Краткое содержание

Здесь мы представляем протокол для параметризации плотно связывающей возбуждающей Гамильтониан для расчета оптических спектров поглощения и оптоэлектронных свойств молекулярных материалов из первого принципа квантовых химических расчетов.

Аннотация

Рациональная конструкция неупорядоченных молекулярных агрегатов и твердых веществ для оптико-электронных приложений опирается на нашу способность предсказывать свойства таких материалов с помощью теоретических и вычислительных методов. Однако крупные молекулярные системы, где расстройство слишком важно, чтобы их можно было рассматривать в возмущенном пределе, не могут быть описаны ни с использованием первых принципов квантовой химии, ни теории полос. Многомасштабное моделирование является перспективным подходом к пониманию и оптимизации оптоэлектронных свойств таких систем. Он использует первые принципы квантовых химических методов для расчета свойств отдельных молекул, а затем строит модель Гамильтонов молекулярных агрегатов или сыпучих материалов на основе этих расчетов. В этой работе мы представляем протокол для построения плотно связывающего Гамильтона, который представляет возбужденные состояния молекулярного материала в основе резццитов Frenckel: пары электрон-дыр, которые локализованы на отдельных молекулах, которые составляют материал. Предложенная здесь Гамильтоновская параметризация объясняет возбуждаельные соединения между молекулами, а также электростатическую поляризацию плотности электрона на молекуле распределением заряда на окружающих молекулах. Такая модель Гамильтонов может быть использована для расчета оптических спектров поглощения и других оптоэлектронных свойств молекулярных агрегатов и твердых веществ.

Введение

За последние два десятилетия твердые вещества и пленки, изготовленные из агрегированных органических молекул, нашли несколько применений в оптоэлектронных устройствах. Устройства, основанные на таких материалах, обладают многими привлекательными свойствами, включая небольшой вес, гибкость, низкое энергопотребление и потенциал для дешевого производства с использованием струйной печати. Дисплей на основе органических светоизлучающих диодов (OLEDs) заменяют жидкие кристаллические дисплеи, как современные для мобильных телефонов, ноутбуков, телевизоров и других электронных устройств1,2,3,4. Важность OLED для освещения приложений, как ожидается, возрастет в ближайшие годы4. Производительность органических фотоэлектрических устройств неуклонно улучшается, с эффективностью преобразования энергии выше 16% недавно сообщили для одноразового соединения органических солнечных элементов5. Органические материалы также имеют потенциал, чтобы нарушить другие технологии, такие как волоконно-оптические коммуникации, где их использование позволяет развитие электрооптических модуляторов с чрезвычайно высокой пропускной способностью 15 ТГц и выше6,7.

Основная проблема в оптимизации твердотельных молекулярных материалов для применения в оптоэлектронике заключается в том, что, как правило, их свойства сильно зависят от наномасштабной структуры материала. Производственный процесс позволяет определить наноструктуру материала в некоторой степени с помощью контролируемых методов роста, таких как химическое осаждение пара,8 шаблонов оптически активных молекул на другой материал (т.е. полимерную матрицу9,10), тепловое аннулирование11,12и т.д. Тем не менее, наноразмерное расстройство присуще большинству молекулярных материалов и, как правило, не может быть полностью устранено. Таким образом, понимание того, как расстройство влияет на свойства материала и найти способы инженера его для оптимальной производительности имеет важное значение для рационального проектирования органических оптоэлектронных материалов.

Степень расстройства в молекулярных материалах, как правило, слишком велика, чтобы рассматривать его как возмущение периодической кристаллической структуры с электронной структурой, которая может быть описана теорией группы. С другой стороны, количество молекул, которые должны быть включены в моделирование, чтобы воспроизвести свойства объемного материала или пленки слишком велика, чтобы использовать первые принципы квантовых химических методов, таких как плотность функциональной теории (DFT)13,14 и зависит от времени плотность функциональной теории (TD-DFT)15,16. Органические молекулы с применением в оптоэлектронике, как правило, имеют относительно большие конъюгированные системы; многие из них также имеют группы доноров и принимающих. Захват правильного поведения передачи заряда в таких молекулах имеет важное значение для расчета их оптоэлектронных свойств, но это может быть достигнуто только с помощью дальнего скорректированных гибридных функций в TD-DFT17,18,19,20. Расчеты, которые используют такие функциональные масштабы супер линейно с размером системы и, в настоящее время, они только практичны для моделирования оптоэлектронных свойств отдельных органических молекул или небольших молекулярных агрегатов, которые могут быть описаны с использованием не более чем 104 атомных базовых функций. Метод моделирования, который мог бы описать неупорядоченные материалы, которые состоят из большого количества хромофор было бы очень полезно для моделирования этих систем.

Величина межмолекулярных взаимодействий в молекулярных материалах часто сравнима с порядком или меньше, чем порядок изменения энергетических параметров (таких как энергии эйгенстата или энергии возбуждения) между отдельными молекулами, которые составляют материал. В таких случаях многомасштабное моделирование является наиболее перспективным подходом к пониманию и оптимизации оптоэлектронных свойств крупных неупорядоченных молекулярных систем21,,22,,23. Этот подход использует первопринципные квантовые химические методы (обычно DFT и TD-DFT) для точного расчета свойств отдельных молекул, которые составляют материал. Гамильтониан из материала образца, который является достаточно большим, чтобы представлять объеммолекулярного материала (возможно, с использованием периодических условий границы) затем построен с использованием параметров, которые были рассчитаны для отдельных молекул. Этот Гамильтониан может быть использован для расчета оптоэлектронных параметров большого молекулярного агрегата, тонкой пленки или оптово-молекулярного материала.

Exciton модели подкласса многомасштабных моделей, в которых возбужденные состояния молекулярного материала представлены в основе эксцитонов: электронно-отверстие пары, которые связаны Coulomb притяжения24,25. Для моделирования многих возбужденных государственных процессов достаточно включить только френкель эксцтоны26, где электрон и отверстие локализуются на той же молекуле. В некоторых случаях (например, при моделировании разделения заряда в системах донора-приемного органа, когда электрон и отверстие локализованы на различных молекулах, могут потребоваться включить их (например, при моделировании разделения заряда в системах донора-приемного лица)27,28. Хотя модели exciton являются многоразмерными моделями, которые могут быть параметризированы, используя только расчеты по принципу первого принципа на отдельных молекулах, они по-прежнему учитывают межмолекулярные взаимодействия. Два основных типа взаимодействия, которые они могут объяснить, являются а) возбуждающие соединения между молекулами, которые характеризуют способность экзитонов к делокализации или передачи между молекулами и (b) электростатической поляризации плотности электрона на молекуле распределением заряда на окружающих молекулах. Ранее мы показали, что оба этих фактора важны для моделирования оптических и электрооптических свойств молекулярных агрегатов, таких как оптическая спектра поглощения29 и первая гиперполярная30.

В этой работе мы представляем протокол для параметрионирующих моделей exciton, которые могут быть использованы для расчета оптических спектров и других оптоэлектронных свойств крупных молекулярных агрегатов и объемных молекулярных материалов. Возбуждающий Гамильтониан считается плотно обязательным Hamiltonian24,25,

figure-introduction-1

где я энергию возбуждения ith в материале, bij excitonic соединение между ith и молекулами jth, iq и я операторы творения и аннигиляции, соответственно, для возбужденного положения на ith молекуле в материале. Возбужданые параметры Гамильтона обнаруживаются с помощью расчетов TD-DFT, которые выполняются на отдельных молекулах, которые составляют материал. В этих расчетах TD-DFT распределение заряда на всех других молекулах материала представлено электростатическим встраиванием атомных точечных зарядов для учета электростатической поляризации электронной плотности молекулы. Энергии возбуждения, я,iдля отдельных молекул взяты непосредственно из tD-DFT выход расчета. Возбужданые соединения, bij, между молекулами рассчитываются с помощьюметодакубической плотности перехода перехода перехода от земли к возбуждению для взаимодействующих молекул, взятых из вывода расчета TD-DFT в Gaussian32 и после обработки с помощью многофункционального анализа тауэра Multiwfn 33. Для имитации свойств навалочных молекулярных твердых веществ, периодические пограничные условия могут быть применены к Гамильтониан.

Текущий протокол требует, чтобы пользователь имеет доступ к Гауссиан32 и Multiwfn33 программ. Протокол был протестирован с использованием Gaussian 16, пересмотра Версии B1 и Multiwfn 3.3.8, но также должен работать для других последних версий этих программ. Кроме того, в протоколе используется пользовательская утилита C и ряд пользовательских скриптов python 2.7 и Bash, исходный код которого предоставляется в соответствии с GNU General Public License (версия 3) в https://github.com/kocherzhenko/ExcitonicHamiltonian. Расчеты предназначены для выполнения на машине, работающей на операционной системе семейства Unix/Linux.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

1. Разделение многомолекулярной системы на отдельные молекулы

  1. Создайте структуру системы, для которой возбужданный Гамильтониан должен быть построен в молекулярном формате tripos MOL2. Эта структура может быть снимок из молекулярной динамики или Монте-Карло моделирования системы.
  2. Если все молекулы в системе состоят из одного и того же количества атомов, используйте скрипт питона 2.7 getMonomers.py для создания файлов, содержащих декартовые координаты для атомов в отдельных молекулах, которые составляют систему. Молекулы, которые составляют систему, не должны быть идентичными (например, они могут быть изомерами). Этот скрипт принимает два вхотоза.
    1. Укажите название файла Tripos MOL2, содержащего геометрию системы со ступени 1.1 (строка).
    2. Укажите количество атомов в каждой отдельной молекуле, которая составляет систему (целый ряд). Чтобы выполнить этот шаг, используйте команду:
      ./getMonomers.py YLD124-300K_0-210000.mol2 125
      Принимает структуру, содержащуюся в примере файла YLD124-300K_0-210000.mol2 на Github; пишет декартовые координаты отдельных молекул для файлов monomer_N.com в формате XY, где N является четырехзначным числом, которое идентифицирует молекулу в системе.
  3. Если система состоит из молекул с разным количеством атомов, генерировать структуры для отдельных молекул с помощью альтернативного сценария или вручную. Процедура, описанная в последующих шагах, может быть использована без каких-либо изменений.

2. Генерация наземных государственных точечных зарядов для атомов в отдельных молекулах

  1. Настройка простого текстового файла, chargeOptions.txt, с вариантами расчета Гауссианского DFT атомных точечных зарядов в наземном состоянии электрически нейтральной молекулы. Для получения достаточно точного распределения заряда для переходов с характером передачи заряда рекомендуется указать параметры следующим образом.
    1. Используйте функциональную функциональную функцию с исправленной плотности на большой дальности (например, QB97X)34.
    2. Используйте достаточно большой базовый набор, который включает в себя по крайней мере d функции поляризации на неводородных атомах (таких как 6-31G)35,36.
    3. Используйте сверхтонкую интеграционную сетку.
    4. Используйте очень плотный критерий конвергенции поля (энергетическое сближение до 10-10 Hartree).
    5. Используйте атомные точечные заряды, которые подходят для воспроизведения электростатического потенциала в непосредственной близости от молекулы, как это делается в методе CHelpG37, потому что рассчитанные атомные заряды будут использоваться для представления электростатической среды.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В типичных молекулярных агрегатах и твердых расстояниях между молекулами относительно большие, поэтому часто приемлемо использовать другие определения атомного заряда точки, такие как Mulliken обвинения38.
    6. Включите ключевое слово NoSymm в файл ввода, чтобы гарантировать, что атомные координаты в гауссийском выходных файлах написаны в ориентации ввода, а не в стандартной ориентации.
    7. Укажите название расчета в строке комментария гауссийского вхотового файла.
    8. Укажите заряд и разносторонность молекулы (0 и 1, соответственно) в отдельной строке. Параметры расчета образца, указанные в файле chargeOptions.txt, могут быть:
      #p wB97X/6-31G- Интегральный (Grid-SuperFineGrid) NoSymm SCF (Конвер-10) Поп-CHelpG
      Мономерные заряды
      0 1
  2. Настройка гауссийских входных файлов для всех отдельных молекул, которые составляют систему, используя параметры в файле chargeOptions.txt. Этот шаг может быть эффективно выполнен с помощью следующего сценария Bash:
    для f в monomer_.xyz
    делать
    кошка chargeOptions.txt
    хвост-н-н-3 $f
    эхо ""
    Договорились
    ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт будет производить гауссийские входные файлы с теми же именами, что и файлы XY', генерируемые в шаге 1.2, но с расширением .com. Эти файлы будут содержать параметры расчета, указанные в chargeOptions.txt, и атомные координаты из соответствующих файлов .xyz, заканчиваемые пустой строкой.
  3. Выполнить гауссианские расчеты, указав имя файла вывода, чтобы быть таким же, как имя файла ввода .com, но с расширением .log.
  4. Извлеките заряды атомной точки CHelpG из гауссианских выходных файлов с расширением .log,используя скрипт python 2.7 getCHelpG.py. Скрипт принимает 2 входной параметра: название гаусского выходного файла с расширением .log и количество атомов в одной молекуле.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт getCHelpG.py пишет файл с тем же именем, что и гауссийский выходной файл, но с расширением .chg. В этом файле 4 столбца: первые три с декартовыми координатами атомов в молекулах, последняя с атомными точечными зарядами CHelpG. Следующий скрипт Bash может эффективно извлекать заряды из всех файлов:
    для f в monomer_.log; делать ./getCHelpG.py $f N; Договорились
    (N — это количество атомов в молекуле.)
  5. Если определение атомных точечных сборов, кроме CHelpG, использовалось в шаге 2.1, извлеките сборы из гауссского выходного файла с помощью альтернативного сценария или вручную.

3. Расчет энергии возбуждения и переходной плотности отдельных молекул в материале в присутствии электростатичной среды

  1. Настройка простого текстового файла, monomerOptions.txt, с вариантами для gaussian TD-DFT расчет возбужденных государственных энергий и от земли до возбужденных государства переход плотности матрицы для отдельных мономеров. Предлагаемые параметры такие же, как и для расчета атомных точечных зарядов в шаге 2.1.
    1. Используйте функциональную функциональности плотности, разделенную по диапазону, например, qB97X34.
    2. Используйте достаточно большой базовый набор, который включает в себя по крайней мере d функции поляризации на неводородных атомах (таких как 6-31G)35,36.
    3. Используйте сверхтонкую интеграционную сетку.
    4. Используйте очень плотный критерий конвергенции поля (энергетическое сближение до 10-10 Hartree).
    5. Включите ключевое слово NoSymm для обеспечения того, чтобы атомные координаты в гауссийском выходных файлах были написаны в входная ориентация, а не в стандартной ориентации;
    6. Для получения достаточно точной плотности перехода следует установить низкий порог для печати компонентов эйгенвестона (т.е. даже коэффициенты для базовых функций с очень небольшими вкладами в эйгенвектор - в идеале, по крайней мере, порядка10-5 - должны быть напечатаны в выходном файле).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Чтобы установить это условие, нужно использовать гауссианские внутренние параметры: набор наложения 9, вариант 40 к абсолютному значению экспонента для порога для печати компонентов эйгенвектора (например, IOp (9/40) 5 устанавливает порог отсечения до 10-5).
    7. Укажите название расчета в строке комментария гауссийского вхотового файла.
    8. Укажите заряд и разносторонность молекулы (0 и 1, соответственно) в отдельной строке. Параметры расчета образцов, указанные в файле monomerOptions.txt, могут быть:
      #p tda (NStates-10) wB97X/6-31G- Integral (Grid-SuperFineGrid) NoSymm SCF (Conver-10) iop (9/40'5)
      Мономер с зарядами
      0 1
  2. Настройка гауссийских входных файлов для расчета энергий возбуждения и переходной плотности всех отдельных молекул в материале в присутствии электростатической среды, представленной точечными зарядами на всех других молекулах материала, с названием файла monomer_N_ wCh.com.
    1. Включите запрос на сохранение файла контрольно-пропускного пункта Гауссиана с именем файла monomer_ N_wCh.chk в файл ввода Гауссиана.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для именования конвенции, описанной в этом протоколе, getMonomerWCh.py этот шаг может быть выполнен с помощью getMonomerWCh.py скрипта python 2.7, который читается в вариантах расчета, указанных в файле monomerOptions.txt, атомные координаты для отдельных молекул в системе, которые хранятся в файлах monomer_N.xyz,и атомные баллы точки для всех отдельных молекул, которые хранятся в файлах monomer_N.chg (N является числом monomer).
  3. Выполнить гауссианские расчеты, указав имя файла вывода, чтобы быть таким же, как имя файла ввода .com, но с расширением .log. Расчет также сохранит файл контрольной точки с тем же именем файла, но с расширением .chk.

4. Извлечение энергии возбуждения для ярких состояний отдельных молекул, которые составляют систему из гауссийских выходных файлов

  1. Копировать возбуждания энергий для ярких возбужденных состояний отдельных мономеров из гауссианских выходных файлов с расширением .log к простому текстовому файлу под названием all_energies.txt.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если есть только один яркий возбужденный состояние и все гауссийские выходные файлы находятся в том же каталоге, то этот шаг может быть эффективно выполнен путем создания пустого простого текстового файла, all_energies.txt, а затем пополнив строку в файле вывода, который содержит энергию возбуждения яркого состояния для каждого мономера, используя следующий сценарий Bash:
    для f в мономере WCh.log; делать греп "Возбужденное государство M"all_energies $f Договорились
    (M - это число возбужденного яркого состояния; количество пробелов между словом State и числом M должно быть таким же, как и в гауссийских выходных файлах.)
  2. В файле all_energies.txt, держать только столбец, который содержит численные значения энергий возбуждения (в eV); удалить все остальные столбцы.

5. Расчет возбуждающих соединений для всех пар молекул, вирующих молекулярную систему

  1. Преобразуйте файлы контрольно-пропускных пунктов в читаемый человеком формат с помощью утилиты formchk, которая является частью Gaussian, используя следующий скрипт Bash:
    для f в monomer_.chk; сделать formchk $f; Договорились
    ПРИМЕЧАНИЕ: Человек читаемые отформатированные файлы контрольно-пропускных пунктов будут иметь то же имя, что и исходные файлы контрольно-пропускного пункта, но с расширением .fchk.
  2. Используйте switchSign.py скрипта python 2.7, который берет название гаусского выходного файла с расширением .log и числом возбужденных состояний N, включенных в расчет в качестве параметров ввода.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот скрипт распечатывает содержимое файла .log, переключающего направление векторов диполи перехода от земли ко всем возбужденным состояниям, если угол между постоянным вектором момента диполя наземного состояния и вектором диполи-момента перехода к земле к первому возбужденному переходу состояния является тупым.
  3. Сохранить выход, произведенный скриптом, switchSign.py файл, который имеет то же имя, что и файл .log, но с расширением .log2.
  4. Для молекул, где угол между наземным состоянием постоянного вектора диполя и переносным вектором дипольных моментов для земли к первому возбужденному переходу состояния является острым, скопируйте файл .log в файл с тем же именем и расширением .log2.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если используется конвенция именования, рекомендованные в этом протоколе, шаги 5.2-5.4 могут быть выполнены эффективно для всех отдельных мономеров, используя следующий сценарий Bash:
    для f в мономерном _wCh.log
    делать
    ./switchSign.py $f 10
    если -s .
    Затем
    эхо 'Переключение перехода дипольные знаки для' $f
    Еще
    эхо 'Копирование' $f 'к' $ f
    cp $'f' $'f-2
    Fi
    Договорились
  5. Используйте многофункциональный волновой анализатор Multiwfn для записи кубического файла плотности перехода на основе отформатированный гауссийским файла контрольной точки с расширением .fchk и обработанного гауссийского выходного файла с расширением .log2.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Гауссиан только родной поддерживает сохранение распределения пространственной плотности в файл кубплотной для наблюдаемых, которые соответствуют операторам Hermitian. Поскольку оператор плотности перехода не является Hermitian, для получения файла кубического файла плотности требуется программа постобработки.
    1. Запуск программы Multiwfn.
    2. Отправить гауссианский отформатированный файл контрольной точки (файл с расширением .fchk, генерируемый в шаге 5.1) в качестве входного файла.
    3. Выберите вариант 18, анализ возбуждения электронов,из меню основной функции.
    4. Выберите вариант 1, проанализируйте и визуализировать распределение дыры-электронного, момент диполи перехода и плотность перехода,из меню анализа возбудивания Электрона.
    5. Отправить гауссианский выходной файл с скорректированными знаками для векторов диполя перехода (файл с расширением .log2 сохранен в шаге 5.2), когда предложено ввести путь гауссийского выходного файла или простого текстового файла, содержащего данные возбуждения.
    6. Укажите переход, для которого должен быть создан кубический файл плотной перехода (если есть только одно яркое состояние, это переход от состояния земли к этому состоянию).
    7. Выберите вариант 1, визуализируйте и проанализируйте отверстие, плотность электрона и перехода и так далее,в следующем меню.
    8. Выберите количество точек в сетке, для которых будет создан кубический файл плотности перехода: большее количество точек приводит к более точным возбуждающим соединениям, но значительно увеличивает время расчета, в большинстве случаев, вариант 1, сетка низкого качества, охватывающая всю систему, около 125000 точек в общей сложности,достаточно.
    9. Выберите вариант 13, файл кубик вывода плотности перехода к текущей папке,в следующем меню. Файл кубовой трансденс.куб переходной плотности будет написан, переименовав этот файл в то же имя, что и файлы .log2 и .fchk, с расширением .cub.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Multiwfn предназначен для интерактивного запуска, с расчетными опциями, введенными с клавиатуры в ответ на подсказки. Тем не менее, это более удобно настроить файл с вариантами обработки, а затем иметь Multiwfn читать их из этого файла.
  6. Для эффективного создания налаженные файлы с помощью вариантов обработки Multiwfn для всех файлов .fchk в текущем каталоге используйте makeOpt.shскрипта Bash. Файлы, написанные скриптом, makeOpt.sh имеют те же имена, что и файлы .fchk с расширением .opt.
  7. Создание кубических файлов плотности перехода в одной партии с помощью следующего сценария Bash:
    для f в мономерном _wCh.fchk
    делать
    Multiwfn $f злт; $'f%fchk-opt
    mv transdens.cub $'f%fchk-cub
    Договорились
    ПРИМЕЧАНИЕ: На рисунке 1 показана плотность перехода для молекулы 2-4-й (E,3E)-3-3-(E)-4-4-бис-2---йбис-2-терт-бутил-(диметил)силил-оксиэтил-амино-фенил-метил-тененил-5,5-диметилциклокс -2-en-1-ylidene-prop-1-enyl-3-cyano-5-фенил-5-(трифторметил)фуран-2-ylidene-профанедитрил (обычно именуемый YLD 124 (Jen2005)39 в присутствии точечных зарядов окружающих молекул.
  8. Преобразуйте файлы .cub в файлы, которые явно указывают координаты центров всех кубов в сетке, используемых в шаге 5.5.8 (первые 3 столбца) и значения плотности перехода внутри куба (последний столбец) с помощью cubeFormat.pyскрипта python 2.7. Скрипт принимает имя файла .cub в качестве ввода. Чтобы преобразовать все файлы .cub в каталог, используйте скрипт Bash:
    для f в monomer_0.cub; делать эхо $f; ./cubeFormat.py $f; Договорились
    ПРИМЕЧАНИЕ: Сценарий cubeFormat.py пишет отформатированный кубический файл плотности с тем же именем, что и файл ввода, который требуется, но с расширением .fcub.
  9. Используйте файлы .fcub, генерируемые в шаге 5.8, чтобы вычислить возбуждательные соединения между всеми парами молекул в системе, используя метод кубической плотности перехода31. Этот шаг может быть выполнен с помощью программы cubePairGen, которая принимает два файла .fcub для различных молекул в качестве ввода. Чтобы запустить его, используйте команду:
    ./cubePairGen monomer_N_wCh.fcub monomer_M_wCh.fcub
    ПРИМЕЧАНИЕ: Программа возвращает файл под названием coup_NиM с одной строкой, которая содержит три числа: молекулы номера N и M, а затем возбуждании связи между этими двумя молекулами в eV. Исходный код программы в файле CubePairGen.cpp может быть составлен с помощью компилятора C's в коллекции компилятора GNU с командой:
    g' CubePairGen.cpp -o cubePairGen
  10. Если используется конвенция именования файлов, предложенная в этом протоколе, расчеты могут быть запущены в виде партии для всех пар отдельных молекул, входят в исследуемую систему. Для выполнения этих вычислений используйте следующий скрипт Bash:
    для f в З.Фкуб
    делать
    для г в З.Фкуб
    делать
    ff'$f'monomer_
    gg'$monomer_
    fff '$ »ff% _wCh»
    ggg '$'gg%_wCh»
    если "$fff" -gt "$ggg"
    Затем
    (В) ./cubePairgen' $f $g ''gt; coup_'''fff' ''$'ggg)
    Fi
    Договорились
    Договорились
    ПРИМЕЧАНИЕ: На рисунке 2 показана плотность перехода для двух молекул YLD 124, которые используются для расчета возбуждающей связи между этими молекулами. Для больших систем, где общее количество молекулных пар велико, линия, отмеченная звездочкой в скрипте Bash, может быть изменена, чтобы представить расчеты в систему очередей суперкомпьютерного кластера.
  11. После завершения расчетов в шаге 5.8 создайте пустой файл all_couplings.txt и объедините все возбужданые соединения в один файл, используя следующий скрипт Bash:
    для f в coup_0» ; сделать $f кошки, all_couplings.txt; Договорились

6. Настройка возбуждающий Гамильтониан

  1. Объедините возбужденные государственные энергии в файле all_energies.txt, который был создан в шаге 4.2 и возбуждающие соединения в файле all_couplings.txt, который был создан в шаге 5.9 в один файл, который содержит полную возбуждаемую матрицу Гамильтона с помощью сценария python 2.7 SetupHam.py с помощью команды терминала:
    ./Setup_Ham.py all_energies.txt all_couplings.txt N
    ПРИМЕЧАНИЕ: Программа напишет файл Hamiltonian.txt с тремя столбцов: номер строки, номер столбца и значение в eV для каждого элемента матрицы, с строками, разделенными пустыми линиями.
    1. Укажите название файла, содержащего возбуждающие энергии.
    2. Укажите имя файла, содержащего возбуждающие соединения.
    3. Укажите размер N Гамильтонианской матрицы (количество молекул в системе).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

В этом разделе мы представляем репрезентативные результаты для вычисления оптического спектра поглощения из шести молекул YLD 124, показанных на рисунке 3a, где структура агрегата была получена из грубозерного моделирования Монте-Карло. YLD 124 является прототипом заряда передачи хромофора, который состоит из электронно-donating группы диэтил амина с терт-бутилдиметилсилсил, защиты групп, которые связаны через - ---конъюгированный мост к электронной принимающей группе 2-(3-cyano-4,5...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Представленный здесь метод позволяет использовать несколько настроек. Например, можно изменить параметры расчетов DFT и TD-DFT, включая функциональную плотность, базовый набор и конкретное определение атомных точечных зарядов.

Для получения разумной плотности перехода для переходных периодов с характером передачи заряда рекомендуется использовать функции дальнего действия, такие как «B97X», «B97XD» или «PBE». Может быть интересно изучить, в какой степени конкретный выбор функциональных (или фу...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы не раскрывают никакого конфликта интересов.

Благодарности

Мы благодарим д-ра Андреаса Тиллака (Национальная лаборатория Ок-Риджа), д-ра Льюиса Джонсона (Вашингтонский университет) и д-ра Брюса Робинсона (Университет Вашингтона) за разработку программы для грубозернистых симуляций Монте-Карло, которая использовалась для создания структуры молекулярной системы, представленной в разделе «Результаты представительства». A.A.K. и P.F.G. получают награду в области совместных исследований от Колледжа науки, CSU East Bay. М.Х. поддерживается стипендией Forever Pioneer от Центра студенческих исследований, CSU East Bay. C.M.I. и S.S. поддерживаются Министерством обороны США (предложение 67310-CH-REP) при Отделе научных исследований ВВС.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Gaussian 16, ревизия B1
Multiwfn версия 3.3.8
Коллекция компиляторов GNU версия 9.2
python 2.7.0

Ссылки

  1. Tsujimura, T. OLED Display Fundamentals and Applications, 2nd Ed. , Wiley. Hoboken, NJ. (2017).
  2. Barnes, D. LCD or OLED: Who Wins. SID Symposium Digest of Technical Papers. 44 (1), 26-27 (2013).
  3. Mizukami, M., et al. Flexible Organic Light-Emitting Diode Displays Driven by Inkjet-Printed High-Mobility Organic Thin-Film Transistors. IEEE Electron Device Letters. 39 (1), 39-42 (2018).
  4. Koden, M. OLED Displays and Lighting. , Wiley. Chichester, U.K. (2017).
  5. Fan, B., et al. Achieving Over 16% Efficiency for Single-Junction Organic Solar Cells. Science China Chemistry. 62 (6), 746-752 (2018).
  6. Dalton, L. R., Gunter, P., Jazbinsek, M., Kwon, O. P., Sullivan, P. A. Organic Electro-Optics and Photonics: Molecules, Polymers, and Crystals. , Cambridge University Press. Cambridge, U.K. (2015).
  7. Robinson, B. H., et al. Optimization of Plasmonic-Organic Hybrid Electro-Optics. Journal of Lightwave Technology. 36 (21), 5036-5047 (2018).
  8. Yu, D., Yang, Y. Q., Chen, Z., Tao, Y., Liu, Y. F. Recent Progress on Thin-Film Encapsulation Technologies for Organic Electronic Devices. Optics Communications. 362 (1), 43-49 (2016).
  9. Wanapun, D., Hall, V. J., Begue, N. J., Grote, J. G., Simpson, G. J. DNA-Based Polymers as Chiral Templates for Second-Order Nonlinear Optical Materials. ChemPhysChem. 10 (15), 2674-2678 (2009).
  10. Siao, Y. Y., et al. Orderly Arranged NLO Materials on Exfoliated Layered Templates Based on Dendrons with Alternating Moieties at the Periphery. Polymer Chemistry. 4 (9), 2747-2759 (2013).
  11. Sepeai, S., Salleh, M. M., Yahaya, M., Umar, A. A. Improvement of White Organic Light Emitting Diode Performances by an Annealing Process. Thin Solid Films. 517 (16), 4679-4683 (2009).
  12. Mao, G., et al. Considerable Improvement in the Stability of Solution Processed Small Molecule OLED by Annealing. Applied Surface Science. 257 (17), 7394-7398 (2011).
  13. Parr, R. G., Yang, W. Density Functional Theory of Atoms and Molecules. , University Press. Oxford, U.K. (1989).
  14. Dreizlerm, R. M., Gross, E. K. U. Density Functional Theory: An Approach to the Quantum Many-body Problem. , Springer. Berlin, Germany. (1990).
  15. Burke, K., Werschnik, J., Gross, E. K. U. Time-Dependent Density Functional Theory: Past, Present, and Future. Journal of Chemical Physics. 123 (6), 062206(2005).
  16. Ullrich, C. Time-Dependent Density-Functional Theory: Concepts and Applications. , Oxford University Press. Oxford, U.K. (2011).
  17. Vydrov, O. A., Scuseria, G. E. Assessment of a Long-Range Corrected Hybrid Functional. Journal of Chemical Physics. 125 (23), 234109(2006).
  18. Tawada, Y., Tsuneda, T., Yanagisawa, S. A Long-Range-Corrected Time-Dependent Density Functional Theory. Journal of Chemical Physics. 120 (18), 5425(2004).
  19. Rohrdanz, M. A., Herbert, J. M. Simultaneous Benchmarking of Ground- and Excited-State Properties with Long-Range-Corrected Density Functional Theory. Journal of Chemical Physics. 129 (3), 034107(2008).
  20. Autschbach, J. Charge-Transfer Excitations and Time-Dependent Density Functional Theory: Problems and Some Proposed Solutions. ChemPhysChem. 10 (11), 1757-1760 (2008).
  21. Nelson, J., Kwiatkowski, J. J., Kirkpatrick, J., Frost, J. M. Modeling Charge Transport in Organic Photovoltaic Materials. Accounts of Chemical Research. 42 (11), 1768-1778 (2009).
  22. Walker, A. B. Multiscale Modeling of Charge and Energy Transport in Organic Light-Emitting Diodes and Photovoltaics. Proceedings of the IEEE. 97 (9), 1587-1596 (2009).
  23. Wang, L., Li, Q., Shuai, Z., Chenc, L., Shic, Q. Multiscale Study of Charge Mobility of Organic Semiconductor with Dynamic Disorders. Physical Chemistry Chemical Physics. 12 (13), 3309-3314 (2010).
  24. Davydov, A. S. Theory of Molecular Excitons. , Plenum Press. New York, NY. (1971).
  25. Agranovich, V. M. Excitations in Organic Solids. International Series of Monographs on Physics. 142, Oxford University Press. Oxford, U.K. (2008).
  26. Frenkel, J. On the Transformation of Light into Heat in Solids. I. Physical Review. 37 (1), 17-44 (1931).
  27. Kocherzhenko, A. A., Lee, D., Forsuelo, M. A., Whaley, K. B. Coherent and Incoherent Contributions to Charge Separation in Multichromophore Systems. Journal of Physical Chemistry C. 119 (14), 7590-7603 (2015).
  28. Lee, D., Forsuelo, M. A., Kocherzhenko, A. A., Whaley, K. B. Higher-Energy Charge Transfer States Facilitate Charge Separation in Donor-Acceptor Molecular Dyads. Journal of Physical Chemistry C. 121 (24), 13043-13051 (2017).
  29. Kocherzhenko, A. A., Sosa Vazquez, X. A., Milanese, J. M., Isborn, C. M. Absorption Spectra for Disordered Aggregates of Chromophores Using the Exciton Model. Journal of Chemical Theory and Computation. 13 (8), 3787-3801 (2017).
  30. Kocherzhenko, A. A., et al. Unraveling Excitonic Effects for the First Hyperpolarizabilities of Chromophore Aggregates. Journal of Physical Chemistry C. 123 (22), 13818-13836 (2019).
  31. Krueger, B., Scholes, G., Fleming, G. Calculation of Couplings and Energy-Transfer Pathways between the Pigments of LH2 by the ab Initio Transition Density Cube Method. Journal of Physical Chemistry B. 102 (27), 5378-5386 (1998).
  32. Frisch, M. J., et al. Gaussian 16, Revision B.01. Gaussian, Inc. , Wallingford, CT. (2016).
  33. Lu, T., Chen, F. Multiwfn: A Multifunctional Wavefunction Analyzer. Journal of Computational Chemistry. 33 (5), 580-592 (2012).
  34. Chai, J. D., Head-Gordon, M. Systematic Optimization of Long-Range Corrected Hybrid Density Functionals. Journal of Chemical Physics. 128 (8), 084106(2008).
  35. Hehre, W., Ditchfield, R., Pople, J. Self-Consistent Molecular Orbital Methods. XII. Further Extensions of Gaussian-Type Basis Sets for Use in Molecular Orbital Studies of Organic Molecules. Journal of Chemical Physics. 56 (5), 2257-2261 (1972).
  36. Hariharan, P., Pople, J. The Influence of Polarization Functions on Molecular Orbital Hydrogenation Energies. Theoretica chimica acta. 28 (3), 213-222 (1973).
  37. Breneman, C. M., Wiberg, K. B. Determining Atom-Centered Monopoles from Molecular Electrostatic Potentials. The Need for High Sampling Density in Formamide Conformational Analysis. Journal of Computational Chemistry. 11 (3), 361-373 (1990).
  38. Mulliken, R. S. Electronic Population Analysis on LCAO-MO MolecularWave Functions. I. Journal of Chemical Physics. 23 (10), 1833-1840 (1955).
  39. Jen, A., et al. Exceptional Electro-Optic Properties through Molecular Design and Controlled Self-Assembly. Proceedings of SPIE. 5935, 593506(2005).
  40. Hirata, S., Head-Gordon, M. Time-Dependent Density Functional Theory Within the Tamm-Dancoff Approximation. Chemical Physics Letters. 314 (3-4), 291-299 (1999).
  41. Randolph, K. A., Myers, L. L. Basic Statistics in Multivariate Analysis. , Oxford University Press. Oxford, U.K. Chapter 2 11-34 (2013).
  42. Garrett, K., et al. Optimum Exchange for Calculation of Excitation Energies and Hyperpolarizabilities of Organic Electro-optic Chromophores. Journal of Chemical Theory and Computation. 10 (9), 3821-3831 (2014).
  43. Sekino, H., Maeda, Y. Polarizability and Second Hyperpolarizability Evaluation of Long Molecules by the Density Functional Theory with Long-Range Correction. Journal of Chemical Physics. 126 (1), 014107(2007).
  44. Johnson, L. E., Dalton, L. R., Robinson, B. H. Optimizing Calculations of Electronic Excitations and Relative Hyperpolarizabilities of Electrooptic Chromophores. Accounts of Chemical Research. 47 (11), 3258-3265 (2014).
  45. Lee, J., et al. Molecular Mechanics Simulations and Improved Tight-Binding Hamiltonians for Artificial Light Harvesting Systems: Predicting Geometric Distributions, Disorder, and Spectroscopy of Chromophores in a Protein Environment. Journal of Physical Chemistry B. 122 (51), 12292-12301 (2018).
  46. Bellinger, D., Pflaum, J., Brüning, C., Engel, V., Engels, B. The Electronic Character of PTCDA Thin Films in Comparison to Other Perylene-Based Organic Semi-conductors: Ab Initio-, TD-DFT and Semi-Empirical Computations of the Opto-Electronic Properties of Large Aggregates. Physical Chemistry Chemical Physics. 19 (3), 2434(2017).
  47. Zuehlsdorff, T. J., Isborn, C. M. Combining the Ensemble and Franck-Condon Approaches for Calculating Spectral Shapes of Molecules in Solution. The Journal of Chemical Physics. 148 (2), 024110(2018).
  48. Zuehlsdorff, T. J., Isborn, C. M. Modeling Absorption Spectra of Molecules in Solution. International Journal of Quantum Chemistry. 119 (1), 25719(2019).
  49. Plötz, P. A., Megow, J., Niehaus, T., Kühn, O. All-DFTB Approach to the Parametrization of the System-Bath Hamiltonian Describing Exciton-Vibrational Dynamics of Molecular Assemblies. Journal of Chemical Theory and Computation. 14 (10), 5001-5010 (2018).
  50. Tillack, A., Johnson, L., Eichinger, B., Robinson, B. H. Systematic Generation of Anisotropic Coarse-Grained Lennard-Jones Potentials and Their Application to Ordered Soft Matter. Journal of Chemical Theory and Computation. 12 (9), 4362-4374 (2016).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи