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金属络合物的光物理:达到250ns的时间分辨率

2024/05/15 16:42

阅读:29

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应用领域:
材料
发布时间:
2024/05/15
检测样品:
合金
检测项目:
光物理:达到250ns的时间分辨率
浏览次数:
29
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参考标准:

方案摘要:

材料与光相互作用的研究是一个重要领域,是水分解、光伏、显示技术、绿色催化等技术的基础。当一个分子吸收光时,它有效地变成了一种不同的络合物,可以进行化学反应(光化学)或通过转移吸收的能量(光物理)恢复原状。 检测的金属络合物是[Cr(tpe)2](BF4)3(tpe=1,1,1-三(吡啶-2-基)乙烷)和[(2-(二苯基膦基)吡啶)(三(4-氟苯基)膦)2Cu2I2])。这些化合物的性质已经详细发表,因为它们是有前途的候选者,例如,有机发光二极管中的光催化剂和活性材料。1,2这里,它们将被称为Cr络合物和Cu络合物,表示它们所基于的金属中心。 本应用说明描述了团队在凯泽斯劳滕进行的实验和获得的结果。由于已知所研究络合物的寿命在低微秒内,这项工作是突破IRis-F1光谱仪时间分辨率极限的好方法。

产品配置单:

分析仪器

光谱仪IRis-F1-天津瑞利-IRsweep

型号: IRis-F1

产地: 瑞士

品牌: IRsweep

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方案详情:

金属络合物的光物理:达到250ns的时间分辨率


背景


材料与光相互作用的研究是一个重要领域,是水分解、光伏、显示技术、绿色催化等技术的基础。当一个分子吸收光时,它有效地变成了一种不同的络合物,可以进行化学反应(光化学)或通过转移吸收的能量(光物理)恢复原状。

检测的金属络合物是[Cr(tpe)2](BF43(tpe=1,1,1-三(吡啶-2-基)乙烷)和[(2-(二苯基膦基)吡啶)(三(4-氟苯基)膦)2Cu2I2])。这些化合物的性质已经详细发表,因为它们是有前途的候选者,例如,有机发光二极管中的光催化剂和活性材料。1,2这里,它们将被称为Cr络合物和Cu络合物,表示它们所基于的金属中心。

本应用说明描述了团队在凯泽斯劳滕进行的实验和获得的结果。由于已知所研究络合物的寿命在低微秒内,这项工作是突破IRis-F1光谱仪时间分辨率极限的好方法。


安装程序


从拆包到第一个结果的完整设置大约需要3-4个小时。此处显示的结果是在测量的第二天获得的。这在很大程度上要归功于凯泽斯劳滕队的奉献精神。

研究的络合物如图1所示。将它们压入KBr盘中,并安装在IRis-F1的样品室中。穿过样品的IR光束的直径为3mm,而UV光束的直径约为5mm,以确保均匀的激发。每次测量包括2000次注射,耗时7分钟完成。


图1.(左)[Cr(tpe)2](BF)3和(右)[(2-(二苯基膦基)吡啶)(三(4-氟苯基)膦)2Cu2I2]的结构。


用工作在355nm(Lumonics)的HY 750 Nd:YAG激光器进行激发。使用紫外线熔融二氧化硅反射镜的光束线,通过安装在样品隔间门上的防反射涂层二氧化硅窗口将激光照射到样品上。通过使用抗反射涂层的锗窗口来防止杂散光到达检测器。


采集时间为0.5 ms,其中0.25 ms被指定为背景。光谱分辨率设置为4.8 cm-1。通常,IRis-F1的时间分辨率限制在1µs,因为将数据处理到较短的时间尺度可能会导致线加宽。在这里,我们处理到250 ns的时间分辨率。本实验所研究的宽带吸收体为探索亚微秒时间分辨率提供了一个很好的目标。


结果


在中心波长约1620 cm-1处测量Cr络合物,结果如图2所示。


图2.(左)355纳米激发后Cr络合物的激发态红外光谱。(右)光谱中两点的动力学。


左侧面板显示了每个光谱的积分时间为250ns的光谱。即使在这么短的时间内,基态的漂白作用也是显而易见的。该波段的移动是为了降低波数,因此位于观测窗口之外。然而,在约1640 cm-1处可以观察到一个小的上升,这在动力学轨迹中表现得很好。返回基态遵循双指数衰变。这些结果与之前发表的结果一致。

铜络合物(图3)显示出正特征和基态漂白剂,正如在1240 cm-1的光谱区域所预期的那样。动力学可以拟合到3μs的寿命。对于这种类型的化合物来说,这是一个相当长的寿命,并且与之前报告的结果相匹配。

图3.(左)355纳米激发后Cu络合物的激发态红外光谱。(右)光谱中两点的动力学。



到目前为止,我们只考虑了一条分析线。然而,由于IRis-F1给出了许多谱线,并且每条谱线的标准偏差也是已知的,因此在分析中考虑整个谱线是有意义的。以下分析显示了统计评估的结果,其中考虑了整个光谱的时间演变来获得动力学轨迹。与仅使用单条线路相比,结果是信噪比要好得多(见图4)。


总结


我们成功地测量了上述两种金属配合物的激发态光谱。由于Gerhards小组的努力,从最初的设置到收集结果,再到打包,整个测量活动只花了不到三天的时间。实现了250ns的出色时间分辨率,实际数据采集可在7分钟内完成。


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