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1.
单层结构对简化有机电致发光器件(OLED)的制备工艺及降低其制造成本具有重要意义。本文采用非掺杂热激活延迟荧光(TADF)发光层,结合C60(2 nm)/MoO3(3 nm)/C60(2 nm)修饰的ITO阳极及4,7-二苯基-1,10-菲啰啉(Bphen, 3 nm)修饰的Ag阴极,制备了单层TADF器件(TADF-OLED)。该单层TADF-OLED具有良好的空穴和电子注入能力,开启电压为3 V,最大电流、功率及外量子效率分别可达到37.7 cd/A、47.4 lm/W和13.24%。然后,我们利用“探针法”研究了该单层TADF-OLED的激子分布情况,发现大部分激子在发光层靠近阳极侧形成。最后,我们利用经典电磁学理论对器件的光取出效率进行模拟分析,证实了这种激子分布特性有助于实现较高的光取出效率,进而改善器件的外量子效率。  相似文献   
2.
双电解液锂空气电池因其高理论能量密度受到广泛研究,但电池正极侧氧还原反应(ORR)速率低,其反应速率是限制锂空气电池发展的主要因素之一.本文提出了以钌(Ru)掺杂单层石墨烯作为正极ORR催化剂,采用第一性原理计算nRu (n=1~3)掺杂石墨烯的电子结构和氧气在Ru掺杂石墨烯表面的吸附性能,并以过渡态搜索方法获得ORR反应路径,研究碱性溶液中Ru掺杂单层石墨烯作用下的ORR机理.研究结果表明,经Ru原子掺杂后,石墨烯能够获得稳定的掺杂结构,且电导率显著提升.同原始单层石墨烯相比,Ru掺杂石墨烯增强了对O2的吸附能力.在三Ru(n=3)掺杂石墨烯表面进行的ORR无需克服任何能垒.此外,三Ru掺杂石墨烯表面对OH基团的吸附能最低,有利于ORR的连续进行.研究表明三Ru掺杂石墨烯有望成为一种新型的ORR催化剂以提高双电解液锂空气电池的性能.  相似文献   
3.
沈荣晨  郝磊  陈晴  郑巧清  张鹏  李鑫 《物理化学学报》2022,38(7):2110014-41
随着化石燃料使用的增加和温室气体排放量持续上升,20世纪以来气温上升得更快。开发环境友好型能源取代传统化石燃料是当务之急。氢能源作为一种清洁、高效的能源,被认为是最有希望取代传统化石燃料的能源。光催化水分解水产氢作为为一种环保型技术被认为是最有前景的氢能生产方法。提高光生电子-空穴对分离效率是构建高效光催化剂的关键。然而,利用高度分散的助催化剂构建高效、稳定的产氢光催化剂仍然是一个挑战。本文首次成功地采用一步原位高温磷化法制备了高度分散的非贵金属三金属过度金属磷化Co0.2Ni1.6Fe0.2P助催化剂(PCNS-CoNiFeP)掺杂P的石墨相氮化碳纳米片(PCNS)。有趣的是,PCNS-CoNiFeP与传统氢氧前驱体磷化法制备的CoNiFeP相比,没有聚集性,分散性高。X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、元素映射图像和高分辨率透射电镜(HRTEM)结果表明,PCNS-CoNiFeP已成功合成。紫外-可见吸收光谱结果表明,PCNS-CoNiFeP在200–800 nm波长范围内较PCNS略有增加。光致发光光谱、电化学阻抗谱(EIS)和光电流分析结果表明,CoNiFeP助催化剂能有效促进光生电子-空穴对的分离,加速载流子的迁移。线性扫描伏安法(LSV)结果还表明,负载CoNiFeP助催化剂可大大降低CNS的过电位。结果表明,以三乙醇胺溶液为牺牲剂的PCNS-CoNiFeP最大产氢速率为1200 μmol·h-1·g-1,是纯CNS-Pt (320 μmol·h-1·g-1)的4倍。在420 nm处的表观量子效率为1.4%。PCNS-CoNiFeP在光催化反应中也表现出良好的稳定性。透射电镜结果表明,6–8 nm的CoNiFeP高度分散在PCNS表面。高度分散的CoNiFeP比聚集的CoNiFeP具有更好的电荷分离能力和更高的电催化析氢活性。由此可见,聚合的CoNiFeP-PCNs (300 μmol·h-1·g-1)的产氢速率远低于PCNS-CoNiFeP。此外,CNS的P掺杂可以改善其电导率和电荷传输。  相似文献   
4.
卢浩然  魏雅清  龙闰 《物理化学学报》2022,38(5):2006064-57
通常认为缺陷加速黑磷的非辐射电子-空穴复合,阻碍器件性能的持续提高。实验打破了这一认识。采用含时密度泛函理论结合非绝热分子动力学,我们发现P-P伸缩振动驱动非辐射电子-空穴复合,使纳米孔修饰的单层黑磷的激发态寿命比完美体系延长了约5.5倍。这主要归因于三个因素。一,纳米孔结构不但没有在禁带中引入深能级缺陷,而且由于价带顶下移使带隙增加了0.22 eV。二,除了带隙增加,纳米孔减小了电子和空穴波函数重叠,并抑制了原子核热运动,从而使非绝热耦合降低至完美体系的约1/2。三,退相干时间比完美体系延长了1.5倍。前两个因素战胜了第三个因素,使纳米孔结构激发态寿命延长至2.74 ns,而其在完美体系中约为480 ps。我们的研究表明可以制造合理数量和形貌的缺陷,如纳米孔,降低黑磷非辐射电子-空穴复合,提高光电器件效率。这一研究对于理解和调控黑磷和其它二维材料的激发态性质有重要意义。  相似文献   
5.
孙海明 《物理学报》2022,(13):317-323
晶体铋沿(111)面方向的双原子层及薄膜具有新奇的拓扑性质.在实验生长或者实际应用中,其必然与衬底接触.本文采用紧束缚近似方法与第一性原理计算研究了Bi双原子层及其与Bi2Te3和Al2O3衬底形成的异质结的电子结构.计算结果表明, Bi双层是具有0.2 eV的半导体.当其与具有拓扑表面态的Bi2Te3形成异质结时,两者电子态之间有很强的杂化,不利于Bi(111)双层拓扑电子态的观测.将其放在绝缘体Al2O3(0001)时,导带与价带与衬底电子态杂化较小,并且展现出巨大的Rashba自旋劈裂.这是由于衬底诱导Bi(111)双原子层中心反演对称性破缺和自旋-轨道耦合共同作用的结果.进一步采用紧束缚近似计算得到的结果发现,衬底Al2O3(0001)对Bi(111)双层的作用等效于一个约为0.5—0.6 V/?(1?=0.1 nm)的外电场.此外, Bi(111)双原子层与衬...  相似文献   
6.
构造了界面具有原子混合的硅锗(Si/Ge)单界面和超晶格结构.采用非平衡分子动力学模拟研究了界面原子混合对于单界面和超晶格结构热导率的影响,重点研究了界面原子混合层数、环境温度、体系总长以及周期长度对不同晶格结构热导率的影响.结果表明:由于声子的“桥接”机制,2层和4层界面原子混合能提高单一界面和少周期数的超晶格的热导率,但是在多周期体系中,具有原子混合时的热导率要低于完美界面时的热导率;界面原子混合会破坏超晶格中声子的相干性输运,一定程度引起热导率降低;完美界面超晶格具有明显的温度效应,而具有原子混合的超晶格热导率对温度的敏感性较低.  相似文献   
7.
化石燃料的燃烧和其他人类活动排放了大量的CO2气体,引发了诸多环境问题。电催化CO2还原反应(CO2RR)可以储存间歇可再生能源,实现人为闭合碳循环,被认为是获得高附加值化学品和燃料的有效途径。电催化CO2RR涉及多个电子-质子转移步骤,其中*CO通常被认为是关键中间体。铜由于对*CO具有合适的吸附能,已被广泛证明是唯一能够有效地将CO2还原为碳氢化合物和含氧化合物的金属催化剂。然而,纯Cu稳定性差、产品选择性低、过电位高,阻碍了工业级多碳产品的生产。构筑Cu基串联催化剂是提高CO2RR性能的一种有前途的策略。本文首先介绍电催化CO2RR的反应路线和串联机理。然后,系统地总结铜基串联催化剂对电催化CO2RR的最新研究进展。最后,提出合理设计和可控合成新型电催化CO2RR串联催化剂面临的挑战和机遇。  相似文献   
8.
铈基催化剂由于其特殊的氧化还原性能在催化反应中得到了广泛应用,在非均相催化反应中其表面性质尤为重要.二氧化铈晶格中的氧缺陷对表面催化反应起着非常重要的作用,而二氧化铈可以有效调节催化剂表面酸碱性,修饰催化活性中心的结构,提高催化剂的储放氧能力,增强其结构稳定性和提高活性组分的分散度等.我们分别从二氧化铈催化剂的制备方法、催化剂活性位点和种类、氧缺陷性质及与催化性能之间的构效关系、纯二氧化铈及作为载体的二氧化铈基催化材料催化燃烧挥发性有机物等方面综述了二氧化铈基催化剂的最新研究进展.最后提出了二氧化铈基催化剂在挥发性有机物治理应用中的建议与展望.  相似文献   
9.
铯原子D1线的非经典光由于其波长接近于量子点的独特优势,在固态量子信息网络的发展中有着重要的应用前景.在之前的工作中,利用两镜连续简并光学参量振荡器中的参量下转换过程,制备出2.8 d B正交压缩真空态光场.然而,所产生光场的压缩度较低,对于对压缩光具有实用意义的可调谐性能也未做进一步探究.理论分析表明,光学参量振荡器后腔镜对信号光透射率的增加及内腔损耗的减小可以提高压缩度.因此,本文在该研究基础上,通过使用高光洁度腔镜及优化腔镜镀膜参数等方式对光学参量振荡器进行改良,降低了光学参量腔阈值,获得压缩度为3.3 d B的单模正交压缩真空光.当光学参量腔运转为参量反放大状态时,在系统稳定运行的情况下,制备的明亮压缩态光场能够连续调谐80 MHz,为其在量子信息网络中的应用奠定了良好的基础.  相似文献   
10.
机器学习势由于具有与第一性原理计算相当的准确性,且低得多的计算成本,在原子模拟中极具前景. 然而原子机器学习势的可靠性、速度和可迁移性在很大程度上取决于原子构型的表示. 适当地选取用作机器学习程序输入的描述符是一个成功的机器学习表示的关键. 本文发展了一种简单有效的方法,可以基于训练数据固有的相关性,从大量待选的描述符中自动选取一组最佳的线性独立原子特征. 通过对几个具有较少冗余线性独立嵌入密度描述符的基准分子构建嵌入原子神经网络势的应用,证明了这种新方法的有效性和准确性. 该算法可以大大简化原子特征的初始选取,并极大地提高原子机器学习势的性能.  相似文献   
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