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公开(公告)号：CN119707779A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411905609.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 季华实验室
IPC: C07D209/86 , C09K11/06 , H10K85/60 , H10K50/11
Abstract: 本发明属于电致发光领域，公开了一种有机电致发光组合物、发光层、发光器件、显示装置。该有机电致发光组合物包括热活化延迟荧光敏化剂和发光材料，热活化延迟荧光敏化剂的结构如式I所示；发光材料为绿色荧光材料，绿色荧光材料的结构如式II所示，绿色荧光材料的发光峰位为500nm‑550nm，半峰宽为15nm‑40nm。本发明提出的有机电致发光组合物相较于现有材料能量转移更充分，器件效率更高，色纯度更好，效率滚降更低，并能够使得制得的有机电致发光器件使用寿命更长。#imgabs0#
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公开(公告)号：CN114566237A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210342310.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及分子筛选技术领域，具体公开了一种高通量分子材料筛选方法、装置、电子设备及存储介质，其中，筛选方法包括以下步骤：获取分子组分信息；根据所述分子组分信息获取每个组分的现有官能团集合；根据所述分子组分信息获取每个组分的异于所述现有官能团集合的新官能团集合；基于所述分子组分信息根据所述现有官能团集合及所述新官能团集合生成新分子结构集合；利用预设的分析模型分析所述新分子结构集合中各个分子结构的目标属性以筛选出目标分子集合；该筛选方法实现基于分子特性定向建立待筛选的分子结构数据库，能快速确定具有目标属性的目标分子，完成高通量分子材料的筛选。
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公开(公告)号：CN113470761A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111032103.2
申请日：2021-09-03
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种发光材料性质预测方法、系统、电子设备和存储介质，发光材料性质预测方法包括：对无标签的发光材料分子数据进行节点层面的预训练，训练结果作为第一编码器；第一编码器对无标签的发光材料分子数据进行编码，标签从无的发光材料分子数据中抽取出发光材料分子中预定义的官能团，对所述官能团进行分组并组成序列，将序列作为自监督学习的标签进行训练，训练结果作为第二编码器；使用所述第二编码器对待预测的发光材料分子数据进行编码，对待预测的发光材料的性质进行预测。本发明通过设计节点层面和图层面的建模方法，让分子结构更好地被表征，解决了现有方法中出现的特征丢失问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114621273B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011457881.1
申请日：2020-12-10
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本公开提供一种式I或II的硼氮化合物、包含所述化合物的组合物及它们在有机电致发光领域中的应用。本公开还提供了一种制备式I或II的硼氮化合物的方法。通过采用本发明提供的化合物或组合物制备的有机电致发光器件能实现具有窄光谱发射的高效绿光和橙红光电致发光。#imgabs0#
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公开(公告)号：CN112396134B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110076244.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种发光材料性质的预测方法、系统、电子设备和存储介质，包括以下步骤：将发光材料的样本数据输入第一深度学习模型中训练，得到第二深度学习模型；获取待预测发光材料的化学结构简式的第一图像数据；对所述第一图像数据进行增强得到第二图像数据；将所述第二图像数据输入到第二深度学习模型中，对发光材料的发光性质进行预测。本发明提供的技术方案通过采用深度学习的人工智能的方法，因此可以自动化地预测发光材料的发光性质，从而大幅度降低了人工验证发光材料性质的成本，进而加速了发光材料研发的进程。
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公开(公告)号：CN114621271B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011455152.2
申请日：2020-12-10
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本公开提供一种式I或II的硼氮化合物、包含所述化合物的组合物及它们在有机电致发光领域中的应用。本公开还提供了一种制备式I或II的硼氮化合物的方法。通过采用本发明提供的化合物或组合物制备的有机电致发光器件能实现具有窄光谱发射的高效绿光和红光电致发光。#imgabs0#
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公开(公告)号：CN114105894B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202111358346.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 季华实验室
IPC: C07D245/04 , C07D471/04 , C07D487/04 , C07D487/14 , C07F5/02 , C07F7/10 , C09K11/06 , H01L51/54 , H01L51/50
Abstract: 本发明公开一种发光化合物、发光层材料、有机电致发光器件及电子设备，涉及有机发光材料技术领域，所述发光化合物的结构通式如结构式(1)所示。所述发光化合物为联苯胺衍生物，在具有空间位阻的联苯胺结构上引入成环修饰有利于抑制给体结构的振动，再结合刚性受体，形成刚性的D‑A骨架，容易实现窄发射光谱特性；此外，在联苯胺结构上进行相应的修饰，可以进一步调控上述化合物的能级带隙和发光颜色，实现商用颜色标准。同时，给体与受体单元的大位阻作用可以极大程度上避免发光分子的堆积，抑制因堆积作用导致的激子淬灭，有利于改善化合物在有机电致发光器件中的发光效率，满足商业化有机电致发光器件的光电性能要求。
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公开(公告)号：CN112396134A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202110076244.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种发光材料性质的预测方法、系统、电子设备和存储介质，包括以下步骤：将发光材料的样本数据输入第一深度学习模型中训练，得到第二深度学习模型；获取待预测发光材料的化学结构简式的第一图像数据；对所述第一图像数据进行增强得到第二图像数据；将所述第二图像数据输入到第二深度学习模型中，对发光材料的发光性质进行预测。本发明提供的技术方案通过采用深度学习的人工智能的方法，因此可以自动化地预测发光材料的发光性质，从而大幅度降低了人工验证发光材料性质的成本，进而加速了发光材料研发的进程。
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