| 研究課題/領域番号 |
20H02716
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分32020:機能物性化学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
大阪府立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
小関 史朗 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (80252328)
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| 研究分担者 |
麻田 俊雄 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (10285314)
八木 繁幸 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (40275277)
内藤 裕義 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 特任教授 (90172254)
松井 康哲 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (90709586)
池田 浩 大阪公立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30211717)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2022年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
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| キーワード | アモルファス有機半導体 / キャリア移動度 / 正孔輸送材 / 量子化学計算 / 理論シミュレーション / 分子シミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
有機エレクトロニクスを日本が先導するためには，実用的な有機半導体の効率的開発モデルが必須である．本研究では，理論計算グループと合成・評価の実験グループが一体となり，有機EL素子や太陽電池の根幹となるアモルファス有機半導体の研究を行い，効率的な分子設計のモデルケースを示す．量子化学計算を用いた分子シミュレーションによりアモルファス凝集体の物性を高信頼度で予測し，機械学習を用いて新規有機半導体の候補を絞った後，実際の合成および素子作製を行い，実測した物性と理論値との相関を確認する．最終的には，このモデルケースが有機機能材料の開発に有用であることを示し，従来の常識を覆すゲームチェンジャーを目指す．
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| 研究成果の概要 |
高い正孔移動度を示すp型有機半導体を設計できる機械学習を用いたシステムを構築し，硫黄原子や窒素原子を数個含む芳香環を有する分子が最適であることを明らかにした．実際に幾つかのジチエノベンゾチアゾール誘導体を合成し，最良値として約0.16cm2/Vsという正孔移動度を得た．さらに溶液塗布型の有機発光ダイオード（OLED）用の発光層ホストポリマーの開発を目的として，カルバゾール系p型および両極性低分子有機半導体を側鎖に有するポリアクリレートの合成反応を行った．特にポリマー主鎖の伸長に傾注した．また，機械学習を用いて多数のインピーダンススペクトルから瞬時にOLEDの電子物性を評価する手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習を活用する本研究の分子設計システムは，高い正孔移動度を有する有機半導体候補分子を数多く設計できる．幾つかの分子の合成と，高い正孔移動度の実証は，本分子設計システムの高い信頼性と学術的有用性，大きな社会的意義を示した．また，光フロー法などを活用した短段階合成経路の開拓は，工業的にも重要な知見を与えた．さらにホストポリマーの主鎖伸長の成功も，OLEDデバイスの開発に対して重要な貢献となった．OLEDのインピーダンススペクトルから機械学習を用いて電子物性を瞬時に解析する手法は，研究時間を大幅に短縮し，OLEDデバイスの新開発を誘起するため，学術的および社会的意義は極めて大きい．
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