想象一下用咖啡杯的热量给手机充电 —— 阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的新发现能让这成为现实。
阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的研究人员公布了一种数据驱动的方法，用于在制造有机热电设备（OTE）时选择最佳溶剂。这些设备是薄膜系统，能够收集废热并将其转化为电能。
通过引导聚合物分子形成最导电的排列方向，这个基于模型的“溶剂选择器”在概念验证试验中将器件输出功率提升了二十倍，为更环保的能量收集提供了一条低成本途径。
“废热无处不在：工业过程、汽车发动机、空调，甚至在你的咖啡杯里，”项目负责人德里亚·巴兰（Derya Baran）说，“我们希望利用这一点来提高电子设备的能量自主性，例如，无需插电就能为电池充电。”
薄膜形成的分子图谱
传统的热电设备依赖于昂贵的无机晶体，如碲化铋。有机版本则采用可溶液加工的聚合物替代，这些聚合物可以大规模印刷生产，但其效率一直落后，因为长链聚合物会随机结晶。
只有当这些结晶区域以“边缘垂直”（edge-on）方式堆叠时，电流才能达到最大，从而为载流子提供从模块热端到冷端的直接路径。实现这种理想的排列通常需要高温退火、机械摩擦或其他高能耗步骤。
更复杂的是，聚合物薄膜必须进行掺杂，即加入能提供自由电荷的添加剂，但这些添加剂可能破坏晶体堆叠。为了简化这一复杂性，KAUST团队围绕他们称之为“分子力驱动各向异性”（MFDA）的概念建立了一个预测模型。
该软件会评估候选溶剂对聚合物和掺杂剂的溶解能力，并考虑其沸点等物理特性。通过分析这些分子间作用力，它能预测在湿膜干燥过程中，特定溶剂是否能够诱导聚合物链形成理想的边缘垂直排列。
“这个工具对于预测哪种溶剂能提供你所需的聚合物取向非常有用，同时可以筛选大型溶剂数据库，”合著者迭戈·罗萨斯·维拉尔瓦（Diego Rosas Villalva，现就职于伯尔尼大学）解释道，“这节省了大量通过试错法进行优化的时间和资源。”
氯苯拔得头筹
利用MFDA模型，研究人员筛选了超过10,000种市售溶剂，为一种基准聚噻吩聚合物搭配三种不同的掺杂剂寻找理想搭档。该算法压倒性地倾向于氯苯 —— 一种常见的实验室溶剂。根据模型，其分子间相互作用能促进有序的边缘垂直晶体生长。
用氯苯制备的器件性能，比长期以来的行业首选溶剂邻二氯苯（ortho-dichlorobenzene）制备的器件高出二十倍。无需额外的处理技巧，仅仅更换液体就解锁了性能的提升。
作者认为，类似的溶剂引导排列策略应可推广到其他聚合物电子器件中，从有机太阳能电池到柔性晶体管。
超越废热收集
由于MFDA框架将宏观性能与精确的分子关系联系起来，巴兰相信它将为研究人员提供一个通用路线图，用于调控软电子材料中的电荷传输。
“取向对于每个电子器件来说都是一个非常重要的因素，”她指出，“我认为其他研究人员会利用这一策略来理解电荷如何在有机电子器件内部移动，进而改进这些器件。”
通过用靶向溶剂工程取代试错化学法，KAUST团队朝着将无形的废热转化为有用能源迈出了决定性的一步。
这有助于方兴未艾的有机热电领域兑现其承诺：开辟一条更短、更廉价的路径，将实验室成果转化为实用模块，从而回收每天从工厂、车辆和家用电器中流失的巨量低品位热能。
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