Extracting accurate information from triplet–triplet annihilation upconversion data with a mass-conserving kinetic model

文献情報

出版日 2022-11-11
DOI 10.1039/D2CP03986A
インパクトファクター 3.676
著者

Abhishek Kalpattu, Tristan Dilbeck, Kenneth Hanson


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要旨

Triplet–triplet annihilation upconversion (TTA-UC) is a process that shows promise for applications such as energy-harvesting and light-generation technologies. The irradiance dependent performance of TTA-UC systems is typically gauged using a graphical analysis, rather than a detailed model. Additionally, kinetic models for TTA-UC rarely incorporate mass conservation, which is a phenomenon that can have important consequences under experimentally relevant conditions. We present an analytical, mass-conserving kinetic model for TTA-UC, and demonstrate that the mass-conservation constraint cannot generally be ignored. This model accounts for saturation in TTA-UC data. Saturation complicates the interpretation of the threshold irradiance Ith, a popular performance metric. We propose two alternative figures of merit for overall performance. Finally, we show that our model can robustly fit experimental data from a wide variety of sensitized TTA-UC systems, enabling the direct and accurate determination of Ith and of our proposed performance metrics. We employ this fitting procedure to benchmark and compare these metrics, using data from the literature.

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掲載誌

Physical Chemistry Chemical Physics

Physical Chemistry Chemical Physics
CiteScore: 5.5
自己引用率: 10.3%
年間論文数: 3036

Physical Chemistry Chemical Physics (PCCP) is an international journal co-owned by 19 physical chemistry and physics societies from around the world. This journal publishes original, cutting-edge research in physical chemistry, chemical physics and biophysical chemistry. To be suitable for publication in PCCP, articles must include significant innovation and/or insight into physical chemistry; this is the most important criterion that reviewers and Editors will judge against when evaluating submissions. The journal has a broad scope and welcomes contributions spanning experiment, theory, computation and data science. Topical coverage includes spectroscopy, dynamics, kinetics, statistical mechanics, thermodynamics, electrochemistry, catalysis, surface science, quantum mechanics, quantum computing and machine learning. Interdisciplinary research areas such as polymers and soft matter, materials, nanoscience, energy, surfaces/interfaces, and biophysical chemistry are welcomed if they demonstrate significant innovation and/or insight into physical chemistry. Joined experimental/theoretical studies are particularly appreciated when complementary and based on up-to-date approaches.

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