闪烁体是一种独特的光学材料,它可以吸收电离辐射发射出低能紫外线和可见光子。这一独特特性使得闪烁体在无损检测、X射线天文学、安全检查和医学成像等方面中具有广泛应用。铜碘团簇基闪烁体是一种由无机核和有机配体结合的有机-无机杂化材料,具有优异的X射线吸收能力、卓越的光致发光性能和半导体属性,展现出成为高性能闪烁体的巨大潜力。虽然无机核和有机配体的无数组合为材料提供了巨大的设计空间,但也给通过依赖材料合成和性能表征的传统实验方法有效开发闪烁体带来了障碍。目前,机器学习策略彻底改变了材料设计过程,以前所未有的效率获得了具有优异性能的新材料。这种创新方法为加速发现高性能铜碘团簇基闪烁体提供了一种切实可行的路径。
近日,西北工业大学柔性电子研究院黄维院士团队刘小网教授课题组和张悦周副教授课题组合作,基于自建的铜碘团簇基闪烁体数据集,开发出一种用于预测铜碘团簇材料闪烁性能的机器学习模型,模型的决定系数可以达到0.88。利用这种机器学习模型,我们获得了一种高性能的铜碘团簇基闪烁体,即碘化铜-(1-丁基-1,4-二氮杂双环[2.2.2] 辛烷-1-鎓)2(Cu6I8(bu-ted)2)。实验结果表明,制备的 Cu6I8(bu-ted)2闪烁体的辐射发光强度比PbWO4强56倍,使X射线的检测限达到19.6 nGyairs−1。此外,我们通过将这些闪烁体作为微填料加入到用于X射线成像的柔性复合闪烁体的制造中,展示了这些闪烁体的多功能性。柔性复合闪烁体实现了20 lp mm−1的静态分辨率,并在动态X射线成像中表现出良好的性能。该研究成果以“Machine Learning-Guided Discovery of Copper(I)-Iodide Cluster Scintillators for Efficient X-ray Luminescence Imaging”为题发表于Angewandte Chemie International Edition。
图1. 机器学习辅助筛选高性能铜碘团簇基簇闪烁体的流程图。
论文的共同第一作者为研究院在读博士研究生王岩泽和在读硕士研究生张庭浩,通讯作者是西北工业大学刘小网教授、张悦周副教授和黄维院士。这一工作得到国家自然科学基金面上项目基金、陕西省重点研发计划项目资助。
(来源:柔性电子研究院)