インクジェット印刷で作製された量子ドット（Quantum dots、QDs）薄膜の形態は、多層発光デバイス（例：量子ドット発光ダイオード）の性能に大きく影響します。コーヒーリングやアーチ状の形態は典型的な薄膜の均一性問題であり、液滴制御により高品質なQDs薄膜を作成することは量子ドット電界発光ディスプレイの発展において重要です。研究により、溶媒を用いたインクの調整が堆積薄膜形態を変化させる有効な手段であることが示されています。しかし、コーヒーリングやアーチ状形態を除去できるインクのレオロジー特性の最適化には多くの時間がかかり、インク調製のスクリーニング効率が低いです。本研究は薄膜形態解析と機械学習手法を組み合わせて、溶媒のレオロジー特性とインクジェット印刷QDs薄膜の形態を直接結びつけることを試みました。赤色QDsを溶質とし、アルカンまたは直鎖エステルを溶媒として用いたところ、単一溶媒系および二元溶媒系では、使用される溶媒の沸点は表面張力や粘度よりも堆積薄膜形態に対する影響が大きく、二元溶媒系では沸点の高い溶媒成分と薄膜形態が密接に関連していることが分かりました。厚さが均一な平坦な薄膜を得るためには、単一溶媒インク系の溶媒または二元溶媒インク系において沸点の高い溶媒の沸点範囲を250〜265℃とすることが推奨されます。

量子ドットインク; インクジェット印刷; 溶媒; 機械学習