Transferencia de energía en NP de polímeros conjugados: modelado y contraste con datos experimentales. Rodrigo A. Ponzio1.2.*, Franco N. Bellomo1.†, Lucas E. Bellomo1.‡, Daniel A. Bellomo3, Rodrigo E. Palacios2 1. Dpto. de Física, FCEFQyN, UNRC 2. Dpto. de Química, FCEFQyN, UNRC 3. UTI, UNRC *rponzio@exa.unrc.edu.ar †fnbellomo@protonmail.com ‡lbellomo@protonmail.com 1. Introducción 3. Propiedades de la NP 4. Eficiencia de Desactivación Agradecimientos y Ref. • A la organización de la Escuela Giambiagi por otorgarnos las ayudas económicas. • Rodrigo A. Ponzio posee una beca interna doctoral de CONICET. • Rodrigo E. Palacios es miembro de la carrera de investigador científico (CIC) del CONICET. • Este trabajo fue financiado por: ANPCyT (PRH23 PICT 140/08, PME), ANPCyT-CONICyT (PICT 2691/11), SECyT UNRC (PPI/10) MINCyT Córdoba (PID 033/2010) • Al Unidad de Tecnología de la Información (UTI) UNRC y al Centro de Cómputos de Alto Rendimiento - CONICET Rosario. • Al Dr. Federico Agazzi. 2. Algoritmo de generación de puntos en una esfera Fig. 2 Puntos distribuidos en la superficie. Siendo R el radio de la NP y U una variable aleatoria (v.a.) uniforme en (0, 1) para la generación volumétrica o 1 para el caso superficial. X1, X2, X3 son v.a.i. normales. Fig. 1 Puntos distribuidos en todo el volumen. 3. Modelado de Transferencia de Energía • Los resultados de las simulaciones reproducen satisfactoriamente los resultados experimentales utilizando valores de y iguales para tres sistemas con distintos dopantes. • Se contrastará con datos experimentales simulaciones de NPs dopadas superficialmente. El grupo de Fotoquímica de la UNRC posee experiencia en la síntesis de NPs dopadas superficialmente y ya se dispone de los resultados experimentales necesarios para realizar esta comparación con la simulación. • Se ampliará el algoritmo de TEN para tener en cuenta la distribución real de tamaños de NP, y no sólo su tamaño medio. Dicha distribución ya ha sido medida por nuestro grupo utilizando un Microscopio de Fuerza Atómica. 6. Conclusiones y Proyecciones 5.Resultados 1- Se generan X dopantes en la NP, donde X viene dado por la densidad de dopaje de la NP. El excitón se genera con la misma probabilidad en cualquier punto de la NP debido a que la longitud de penetración de la luz de excitación es mucho más grande que el diámetro de la NP, por lo que la intensidad del haz de luz se puede asumir constante en todo su volumen (Fig. 3). 2- Se calcula la probabilidad de transferencia del excitón a cualquier dopante (Eq. 2) asumiendo un mecanismo de TE de tipo Förster (Eq. 3) que depende de la distancia a cada uno de estos (Fig. 4) de la forma: Fig. 3 Generación de dopantes y excitón en la NP Los polímeros conjugados son macromoléculas compuestas por monómeros que presentan enlaces simples y múltiples alternados. Dentro de la cadena existen segmentos (cromóforos) de longitud variable en donde los electrones π se encuentran deslocalizados. Debido a la heterogeneidad estructural de estos materiales, los procesos de transferencia de energía (TE) entre cromóforos y dopantes son altamente complejos. El mejor entendimiento de estos procesos es de importancia para el desarrollo de dispositivos orgánicos-electrónicos1. En este trabajo se presentan simulaciones de Monte Carlo realizadas con TEN (Trasnferencia de Energía en NanoParticulas) y su validación con datos experimentales2. TEN es sofware libre disponible en github3 implementado en python, desarollado por el Laboratorio de Microscopia Óptica Avanzada de la UNRC. Las librerías utilizadas son Numpy4, Matplotlib5 y MPI4py6, con este última paralelizandolo para poder correr en el cluster. Poster Nº24 Fig. 4 Distancia del excitón a los dopantes. Fig. 5 Paso aleatorio del excitón. 3- Se generan números aleatorios que se comparan con las probabilidades de los dos procesos para determinar si el excitón ha experimentado un decaimiento o se a transferido a un dopante, terminando la trayectoria. De no ser así, el ex